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mongodb使用场景是什么?
1、默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
2、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
3、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
5、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
6、MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
怎么对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
1、从上面执行计划可以看出，如果该OR类查询走{b：1， d：1， c：1， a：1}索引，则实际上做了全表扫描。如果同时创建{b：1， d：1}、{c：1， a：1}索引，则直接走两个索引，其执行key和doc扫描行数远远小于全表扫描。
2、所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，如（4），数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加，如（5）。
3、第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能
1、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
2、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。
3、“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。
4、因此，对于需要高性能的应用，如实时分析、在线游戏等，MongoDB也是一个不错的选择。 水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。
5、在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减小，这样会节省内存，提高内存利用效率。$limit提前后，$sort紧邻$limit这样的话，当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止。
mongodb在java中怎么做修改操作
1、推荐使用mongodb.cfg.properties配置，则在构造MongoDBService对象的时候只需调用无参构造方法即可自动完成配置。 如果没有通过mongodb.cfg.properties，会采用程序指定的默认配置。
2、首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载。
3、数据的增删改查在dao中，你要修改数据应该是在dao中写sql语句吧。
4、在使用过程中，有灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群，还能进行实时监控等相关操作。IT培训认为内存使用和页面错误，复制集等与MongoDB的阴影是密不可分。
5、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
如何用mongodb设计用户权限表
第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。
进入ljc 数据库：use ljc； -- --ljc为数据库名称。
数据模型设计：首先，你需要一个数据库表来存储角色和权限的信息。通常，这些信息可以表示为一个角色表和权限表，并通过外键进行关联。
用户权限说明 A．MongoDB是没有默认管理员账号，所以要先添加管理员账号，再开启权限认证。B．切换到admin数据库，添加的账号才是管理员账号。C．用户只能在创建用户对应的数据库中完成认证，包括管理员账号。
MongoDB创建表步骤，Mongo常用的数据库操作命令，查询，添加，更新，删除_MongoDB 性能监测。
正常的注册完服务并启动时，会显示服务已开启。
如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习
1、Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。
2、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。
3、python用于人工智能的方法：掌握基础Python程序语言知识；了解基础数学及统计学和机器学习基础知识；使用Python科学计算函式库和套件；使用【scikit-learn】学习Python机器学习应用。
4、Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。
5、值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。
