数据库,NoSQL
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MongoDB数据建模小案例
框架实现 FTS本质上也是Btree索引类型 索引AccessMethod定义: class FTSAccessMethod : public BtreeBasedAccessMethod 关键成员: fts::FTSSpec _ftsSpec; 获取索引的函数入口: void
越来越多的应用采用MongoDB作为数据存储层,性能高,扩展性强,通过WriteCocern参数还可以控制写入持久级别,CAP上灵活配置。文档型的存储结构又是特别适合物联网,游戏等领域,这些数据也蕴藏这巨大的价值,就像是金矿一样,需要挖掘。虽然MongoDB提供了MapReduce功能,但功能相对薄
根据DB-Engines的排名统计,MongoDB综合排名第四(2016年1月数据,前三名分别是Oracle,MySQL,SQL Server),NoSQL领域(非RDBMS)里排名第一。尤其是在2015年里,一口气发布了两个大版本,3月发布了3.0版本,11月发布3.2版本。 在3.2版本中开始
前言 受到中文社区《电商参考架构第二部分:库存优化方法》启发,想到了去年做过类似的电影票预定系统,如果用MongoDB去做存储支撑,那应该是怎样架构的呢?本文的目的是为了更好的学习掌握MongoDB,所以某些设计上更偏向于功能的展示,在实际使用上要因地制宜的改变,合适才是最好的。 需求 电影票