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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    如何将关系型数据导入MongoDB?

    作者 赵翼 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年12月13日

    按照本文提供的方法和步骤,项目团队可以在数据迁移中减少不必要的时间和错误的操作。

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    中小型研发团队架构实践:Redis快速入门及应用

    作者 张辉清 关注 43 他的粉丝 , 杨丽 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年11月30日

    Redis的使用难吗?不难,Redis用好容易吗?不容易。Redis的使用虽然不难,但与业务结合的应用场景特别多、特别紧,用好并不容易。我们希望通过一篇文章及Demo,即可轻松、快速入门并学会应用。

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    MongoDB的水平扩展,你做对了吗?

    作者 赵翼 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年11月8日 1

    关于 MongoDB 水平扩展的文章很多,但是我查阅了大部分资料并没有看到行之有效的解决方案。大部分都是泛泛的介绍一些概念性的内容,没有提供具体的实例或者性能方面的考量。经过一段时间的实践和总结,我觉得有必要和大家分享一下数据水平扩展方面的最佳实践,以及需要注意和规避的潜在问题。

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面对缓存,有哪些问题需要思考?

作者 邱家榆 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年10月30日

缓存可以说是无处不在,比如 PC 电脑中的内存、CPU 中的二级缓存、HTTP 协议中的缓存控制、CDN 加速技术都是使用了缓存的思想来解决性能问题。缓存是用于解决高并发场景下系统的性能及稳定性问题的银弹。本文主要是讨论我们经常使用的分布式缓存 Redis 在开发过程中的相关思考。

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如何通过MongoDB自带的Explain功能提高检索性能?

作者 赵翼 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年10月27日

本文作者最近分析了一些 MongoDB 的性能问题,发现 MongoDB 自带的 Explain 有很强大的分析功能。根据 Explain 的运行结果可以得到 find 语句执行过程中每一个步骤的执行时间以及扫描 Document 所使用得索引细节。作者将根据几个具体的场景来分析如何利用 explain 了解语句执行的效率,如何通过创建索引提高 find 语句的性能。

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Redis 如何分布式,来看京东金融的设计与实践

作者 李竟成 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年10月19日

R2M 是京东金融线上大规模应用的分布式缓存系统,其主要功能包括:全 web 可视化运维、缓存集群一键部署、资源池统筹管理、在线扩容及快速数据迁移、多机房切换及容灾、完善的监控及告警、Redis API 兼容等。本文将从 R2M 系统架构、资源管理、集群扩容与迁移、数据冷热交换、多机房容灾等多方面进行深入剖析,希望读者能有所收获。

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南航移动Redis-Cluster趟坑记

作者 邓卓楠 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月28日

南航电商营销平台这种带有国企背景和传统行业特色的电商系统在这股浪潮的引领之下,也逐步向这些“大厂”学习,结合自身的实际情况,在“高可用,高可靠,高并发下低延迟”的系统优化之路上展开一番游历探索,期间也游览了不少大坑暗沟。 1

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Reladomo:自备全套功能的企业级开源Java ORM(二)

作者 Mohammad Rezaei  他的粉丝 ,译者 Rays 关注 1 他的粉丝   发布于  2017年8月24日

Goldman Sachs在投资银行业务领域广为人知,它同样也是一家领先的技术公司。Reladomo是Goldman Sachs主要采用的Java ORM,现在开源发布了。在本文中,Goldman Sachs的技术专家Mohammad Rezaei将为我们介绍Reladomo的一些高级特性,包括分片、缓存、双时态方法、性能以及测试。

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隆重介绍:FaunaDB无服务器云

作者 Matt Freels 关注 1 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 7 他的粉丝   发布于  2017年7月17日

FaunaDB无服务器云是托管版本的FaunaDB,这是一种无服务器架构、对象关系型、全球复制、强一致的时间(Temporal)数据库,可部署在诸如AWS、GCP、Azure等多种云中,或用户本地环境内。

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Pascal Desmarets谈NoSQL数据建模最佳实践

作者 Srini Penchikala 关注 17 他的粉丝 ,译者 魏星 关注 0 他的粉丝   发布于  2017年7月5日

NoSQL数据库被设计用来专门存储不同类型的数据,像KV数据、文档、列存储、时间序列、图形以及物联网数据。Pascal Desmarets在访谈中讲述了跟关系型数据库相比,应该怎样在NoSQL数据库中建模。

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用Apache Spark进行大数据处理 - 第六部分: 用Spark GraphX进行图数据分析

作者 Srini Penchikala 关注 17 他的粉丝 ,译者 CarolGuo 关注 0 他的粉丝   发布于  2017年5月31日

这是“用Apache Spark进行大数据处理”系列文章的第六篇。在这最后一部分,我们将聚焦于如何处理图数据和学习Spark中的图数据分析库GraphX。

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NoSQL注入的分析和缓解

作者 Aviv Ron 关注 0 他的粉丝 , Alexandra-Shulman-Peleg 关注 0 他的粉丝 , Anton Puzanov 关注 0 他的粉丝 ,译者 冬雨 关注 0 他的粉丝   发布于  2017年3月21日

NoSQL 数据存储系统缺乏数据保护必要的安全措施和意识。因为孤立的代码分析不足以预防当今典型的大规模部署中的攻击,所以应贯穿整个软件生命周期完成规避。

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