软件介绍: 最新数据进行整理，包含小学、初中、高中 大约27万 条数据，更可以根据自己需要随时通过数据库进行添加使用说明：使用数据库导入工具导入 mysql数据库即可。如需其他数据库如nosql 请自行转换即可。此数据库包含三个表： nobook_city ：城市表nobook_school:学校表nobook_schooltype: 学校类型表具体使用方式：导入数据库后，通过省份城市及学校类型进行筛选，并且学校数据表已经设置首字母，所以可以根据首字母快速查找数据库内含WINDOWS版和MAC版school.sql数据库。

neo4j-community-3.5.31-windows，社区免费版，windows使用，版本号3.5.31

内容摘要：neo4j社区版安装与配置文件，包含neo4j-community-5.15.0-windows以及jdk-17.0.7_windows-x64_bin。 安装教程：https://zskp1012.blog.csdn.net/article/details/135931544 适用人群：neo4j新手

minio-RELEASE.2021-04-22T15-44-28Z，这是MinIO最后一个 Apache V2.0的版本，minio此后的版本都改为AGPLV3协议了，没法进行商业用途了。这个包包含minio-RELEASE.2021-04-22T15-44-28Z的windows二进制包，linux二进制包及源代码，可放心下载。

内容摘要：neo4j桌面版安装与配置文件，包含Neo4j Desktop Setup 1.5.6以及jdk-17.0.7_windows-x64_bin。 安装教程：https://zskp1012.blog.csdn.net/article/details/136736760 适用人群：neo4j新手。

山东大学软件学院yzm老师的nosql，每年都一样大家放心 实验1.docx 实验2.docx 实验3.docx 实验4.docx 实验5.docx 实验6.docx 实验报告模板.docx MongoDB实验要求.docx

这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点”**，从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的，也是构建图谱最基本的元素；关系表示的是实体与实体之间的关系，用边连接着实体；而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库，无论是节点还是边缘，它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据：节点和边。节点是实体：如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系：连接节点的概念、事件或事物。

datagrip连hive连不上,用这个驱动可以连上

:maple_leaf:出色的IOT技术教程，代码主要源于国外开源物联网平台和对阿里云物联网平台的感悟 | :open_book:从0构建高性能IoT平台和实践 a。《预习篇》 物联网正处于元年，赶紧学习起来吧！ 物联网平台是物联网架构中的核心部分，它连接现实世界和虚拟世界，以实现对象之间的通信，管理数据流，支持应用程序开发并为连接的物联网设备提供基本分析 。························ SaaS和PaaS行业的需求是不断增长的！ 聊到PaaS，SaaS，就必须存在多租户。 。························ b。『设备接入篇』 对于工程 MQTT（消息远程遥测传输）是ISO标准下进行

hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

随着开源项目和nosql数据库的流行，越来越多的网站使用bootstrap、jquery、thinkphp等前后端框架实现网站，以提高开发效率和网站的访问速度，mongodb的使用更是在网站拥有海量数据的情况下保持一定的查询效率。

大型网站架构演化 大型网站软件系统的特点 大型网站架构演化发展历程 初始阶段 应用服务和数据服务分离 使用缓存改善网站性能 缓存类型 本地缓存 分布式缓存 缓存产品 redis 业界主流 memcached 解决问题 数据库访问 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力 问题: 负载均衡情况下session状态的保持? 解决方案: 基于DNS的负载均衡 反向代理 ngix JK2 数据库的读写分离 问题: 读库与写库的数据同步 解决方案: 不同的数据库都有自己的数据库的主从复制功能 使用反向代理与CDN加速网站响应 反向代理产品 ngix 使用分布式文件系统和分布式数据库系统 使用no-sql和搜索引擎 站内搜索 lucene nutch 分词器 no-sql库 mongodb hadoop 业务拆分 web service restful 分布式服务 大型网站架构演化的价值观 核心价值：随网站所需灵活应对 驱动力量：网站的业务发展 网站架构设计误区 一味追随大公司的解决方案 为技术而技术 企图用技术解决一切问题 大型网站架构模式 架构模式 分层 分割 分布式 分布式应用和服务 分布式静态资源 分布式数据和存储 分布式计算 集群 缓存 CDN 反向代理 本地缓存 分布式缓存 异步 冗佘 冷备份 主从分离，实时同步实现热备份 灾备数据中心 自动化 发布过程自动化 ant maven. 自动化代码管理 svn cvs github 自动化测试 loadrunner hudson. 自动化安全测试 自动化部署 自动化报警 自动化失效转移 自动化失效恢复 自动化降级 自动化分配资源 安全 密码和手机校验码 数据库中的密码加密后存 -> 不可ni -> md5 加密 子主题 1 验证码 防止机器登录 对于攻击网站的XSS攻击，SQL注入，进行编码转换 对垃圾信息，敏感信息进行过滤 对交易转账等重要操作根据交易模式和交易信息进行风险控制 Sina微博的应用 大型网站架构要素 性能 可用性 伸缩性 扩展性 安全性 瞬时响应：网站的高性能架构 网站的性能测试 不同的视角 用户的视角 开发人员的视角 运维人员的视角 性能测试指标 响应时间 并发数 吞吐量 性能测试方法 性能测试 负载测试 压力测试 稳定性测试 web 前端性能优化 浏览器优化 减少http请求 使用浏览器缓存 启用压缩 css上，js下 减少cookie传输， 静态资源使用独立域名访问 CDN加速 反向代理 应用服务器性能优化 分布式缓存 缓存的原理 合理使用缓存 频繁修改的数据 没有热点的访问 数据不一致和脏读 缓存可用性 缓存预热 缓存穿透 缓存架构 jboss cache为代表的需要更新同步的分布式级缓存 以memcached为代表的不互相通信的分布式缓存 异步操作 使用集群 代码优化 多线程 资源复用 单例 对象池 数据结构 垃圾回收 存储性能优化 固态硬盘 RAID与HDFS 万无一失：网站的高可用性 高可性的度量与考核 度量 考核 高可用的网站架构 高可用的应用 高可用的服务 高可用的数据 CAP原理 数据备份 失效转移 高可用网站的软件质量保证 网站发布 自动化测试 预发布验证 代码控制 自动化发布 灰度发布 网站运行临控 临控数据采集 临控管理 永无止境：网站的可伸缩性 网站架构的伸缩性设计 不同功能进行物理分离实现伸缩 单一功能通过集群规模实现伸缩 应用服务器集群的伸缩性设计 http重定向负载均衡 DNS域名解析负载均衡 反向代理负载均衡 ip负载均衡 数据链路层负载均衡 负载均衡算法 分布式缓存集群的伸缩性设计 memcached分布式缓存集群的访问模型 memcached分布式缓存集群的伸缩性挑战 分布式缓存的一致性hash算法 数据存储服务器集群的伸缩性设计 关系数据库集群的伸缩性设计 nosql数据库的伸缩性设计 随需应变：网站的可扩展性 构建可扩展的网站架构 利用分布式消息队列降低系统耦合性 事件驱动架构 分布式消息队列 利用分布式服务打造可复用的业务平台 web service与企业级分布式服务 大型网站分布式服务的需求与特点 分布式服务框架设计 可扩展的数据结构 利用开放平台建设网站生态圈 固若金汤：网站的安全架构 网站应用攻击与防御 XSS攻击 反射型 持久型 防御方法 消毒 httponly 注入攻击 SQL注入攻击 攻击前提 获取数据库结构的方法 防御方法 消毒 参数绑定 OS注入攻击 CSRF攻击 防御方法 表单token 验证码 referer check 1. 网络流量统计 2. 防盗链 error code html注释 文件上传 web应用防火墙 modsecurity NEC的 siteshell 网站安全漏洞扫描 信息加密技术及密钥安全管理 案例： CSDN 信息加密技术分类 单项散列加密 对称加密 非对称加密 密钥安全管理 将密钥和算法放在一个独立的服务器上，对外提供加密和解密服务 密钥放在独立服务器中，算法放在应用程序中。 信息过滤与反垃圾 文本匹配_敏感词过滤 正则表达式 trie树 双数组trie树 多级Hash表 信息降噪 分类算法_内容识别 黑名单 电子商务风险控制 风险 账户风险 买家风险 卖家风险 交易风险 风控 人工 自动 规则引擎 统计模型 案例 网购秒杀系统架构 网购秒杀系统架构

山东大学 软件学院 大三上专业限选课 非关系型数据库 上课全部ppt

neo4j企业版 5.10.0 windows 版本 neo4j企业版 5.10.10 linux版本，企业版与社区的差别很大，主要有： 1、容量：社区版最多支持 320 亿个节点、320 亿个关系和 640 亿个属性，而企业版没有这个限制； 2、并发：社区版只能部署成单实例，不能做集群。而企业版可以部署成高可用集群或因果集群，从而可以解决高并发量的问题； 3、容灾：由于企业版支持集群，部分实例出故障不会影响整个系统正常运行； 4、热备：社区版只支持冷备份，即需要停止服务后才能进行备份，而企业版支持热备，第一次是全量备份，后续是增量备份； 5、性能：社区版最多用到 4 个内核，而企业能用到全部内核，且对性能做了精心的优化； 6、支持：企业版客户能得到 5X10 电话支持（Neo4j 美国电话、邮件，微云数聚电话、微信、邮件）； 6、插件：还有企业版可以使用Bloom、ETL这些工具，社区版不支持

DataX技术方面ES写入插件包，将此插件包解压，并放到datax的plugin\writer目录下；

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MongoDB具有模式灵活、可以高速写入数据、可以存储TB级数据、查询速度快等优点，在大型企业中有广泛的应用。熟悉并掌握MongoDB的设计和使用方法，是开发人员的技能！

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适用人群IT从业相关人群，0~10年工作经验者 课程概述【技术选型】??SpringBoot2.x+MongoDB4.x+Vue均选用能进行生产环境部署的稳定版本【开发模式】前后端分离开发，即当前端又当后端，分角色开发【课程受益】一次上手，即学即会，提供全套源代码，直接可以运行【技术介绍】MongoDB目前NoSql中最流行的数据库，互联网的必备神器，目前最新的版本4.x；本课程针对4.x进行搭建和讲解；MongoDB?是一个基于分布式文件存储的数据库。由?C++?语言编写。旨在为?WEB?应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。?MongoDB?是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。MongoDB是专为可扩展性，高性能和高可用性而设计的数据库。它可以从单服务器部署扩展到大型、复杂的多数据中心架构。利用

本教程为授权出品 Redis是一个key-value存储系统，是当下互联网公司常用的NoSQL数据库之一，是进入互联网行业的Java开发工程师必备技术。在本课程中，你将了解Redis是什么、能干什么、如何用，了解NoSQL的使用场景和概念，快速掌握Redis的安装配置、五大数据类型、常用操作命令、Redis持久化、主从复制、事务控制以及用Jedis操作进行Java开发等知识。Redis课程包含基础部分和高级部分。我们后续还会推出Redis视频的高级部分：1 Redis的集群：Redis分片的缺点、集群架构、集群操作基本命令。 2 Lua脚本语言的介绍。 3 Redis和Lua结合,Redis的Lua脚本编程，构建强大的Redis服务。 4 Redis整合Spring等。 5 Redis集群实现Tomcat集群的Session共享等......

Spring Boot与Apache Ignite的集成及其持久的内存和基于缓存的sql查询 展示如何将apache ignite与spring boot集成在一起，以及使用持久性内存功能和sql查询来覆盖内存缓存中的ign的案例 将Spring Boot与Apache Ignite集成 如何启用和使用Apache Ignite的持久性持久内存功能，该功能可以将缓存数据持久保存到文件磁盘中，以免崩溃或重新启动，从而避免数据丢失。 如何通过点火缓存执行SQL查询 如何使用Spring Boot点燃单元测试和集成测试 简单的Jenkins管道参考 快速映射失败如何减少同步和异步方式的并行作业执行 如何与Spring Boot集成： 如何处理并行失败快速映射以同步和异步方式减少作业： 有关更多详细的技术信息，请检查我的帖子： 具有Ignite持久内存和SQL查询的Spring Boot： : 对于失败快速映射减少点火计算网格中的工作： :

LiteDB包装器 使用更简单方法 如何 添加为参考 using LiteDB . Wrapper ; using LiteDB . Wrapper . Interface ; 创建集合参考 ICollectionRef < YourModel> reference = new CollectionReference < YourModel>( " mydatabase.db " , " my_collection " ); 可用方法 Insert ( T ) Insert ( IList < T> ) Update ( T ) Update ( IList < T> ) Remove ( Guid ) Remove ( IList < Guid> ) Commit () Get ( Guid ) GetPaged ( PageOptions , SortOptions ) 这是一个示例用法 ICollectionRef < Model> reference = new CollectionReference < Model>( litedbloc , " in

Text to SQL( 以下简称Text2SQL)，是将自然语言文本（Text）转换成结构化查询语言SQL的过程，属于自然语言处理-语义分析（Semantic Parsing）领域中的子任务。 它的目的可以简单概括为：“打破人与结构化数据之间的壁垒”，即普通用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询工作，得到想要的结果。

基于Vue+SpringBoot+Neo4j知识图谱入门项目——寻医问药知识图谱 个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 基于Vue+SpringBoot+Neo4j知识图谱入门项目——寻医问药知识图谱 个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 基于Vue+SpringBoot+Neo4j知识图谱入门项目——寻医问药知识图谱 个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业，项目都经过严格调试，确保可以运行！

Redis安装包,最近对这个比较感兴趣，从网上下载了一份，以备不时之需。 推荐两个网址： https://github.com/ServiceStack/redis-windows https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases

利用neo4j图数据库，基于推特用户支持率的美共和党竞选知识图谱构建，基于美共和党总统竞选的推特用户评论内容数据， 主要包含总统候选人、是否支持、支持率、用户名、评论内容和所处位置等。 导入教程：https://editor.csdn.net/md/?articleId=138261021

该资源包含了一个java操作mongodb的简单教程代码，简单易懂。

NoSQLMap是一款开源Python工具，可以帮助安全测试人员自动化对NoSQL数据库进行攻击测试。目前这款工具的漏洞利用程序围绕MongoDB，但是以后会支持更多的NoSQL数据库，如 CouchDB, Redis和Cassandra。NoSQLMap是一款Python编写的开源工具，常用于审计NoSQL数据库中的自动注入攻击、为了从数据库中揭露数据而利用NoSQL数据库或使用NoSQL的Web应用的默认配置弱点。它这样命名是为了几年Bernardo Damele和Miroslav创作的流行的SQL工具SQLmap，它的设计理念来源于Ming Chow在Defcon中发表的很棒的演讲-”Abusing NoSQL Databases”。该工具目前主要应用于MongoDB，但是它在未来的版本中还会支持其他基于NoSQL的平台，如CouchDB, Redis和Cassandra等。当前该项目的目的是为简单攻击MongoDB服务器和一些web应用提供渗透测试工具，以及用通过概念攻击来证明某NoSQL应用不会受到SQL注入。主要功能：自动化MongoDB和CouchDB数据库枚举和克隆攻击。通过MongoDB web应用提取数据库名称、用户和哈希密码。为使用默认访问和枚举版本的MongoDB和CouchDB数据库扫描子网或IP列表。字典攻击、暴力破解恢复的MongoDB和CouchDB的哈希密码。针对MongoClient的PHP应用程序参数注入攻击，返回所有数据库中的记录。Javascript函数变量转移和任意代码注入，返回所有数据库中的记录。类似于盲SQL注入的用于验证无来自应用程序的反馈的Javascript注入漏洞的时序攻击。使用方法启动./nosqlmap.py或python nosqlmap.py.基本菜单1-Set options (do this first) 2-NoSQL DB Access Attacks 3-NoSQL Web App attacks 4-Exit 标签：NoSQLMap

Nosqlclient（以前称为Mongoclient），MongoDB管理工具 跨平台，自托管，易于使用，MongoDB 4.0+支持和更多功能！ 当前仅支持DOCKER版本，在下一版本中将删除桌面发行版。 聊天室 ，如果您打算贡献力量，请随时加入我们的私人#development频道。 演示版 文献资料 所有文档均可在找到 码头工人 docker pull mongoclient/mongoclient 要安装最新的稳定版本： docker pull mongoclient/mongoclient:4.0.0 然后，您可以将其作为守护程序运行： docker run -d -p 3000:3000 mongoclient/mongoclient 要设置流星工作所需的外部mongodb，可以设置MONGO_URL环境变量。 否则，nosqlclient将mongodb安装到容器中并使用它。 要保留连接和设置，只需将/data/db目录绑定到本地计算机，如下所示。 docker run -d -p 3000:3000 -v <your>:/data/db m

支持redis、cassandra、SQLite、db2、infomix、mongodb、mysql等很多市面上的数据库（包括nosql数据库）

20级实验报告，代码截图齐全，供信工学弟学妹们参考

多弹性搜索头，对著名的 Elasticsearch Head 的改进 1.保存和存储几个Elasticsearch端点 2.索引选项卡中的更多列 3. 任何请求现在都可以像 /_cat/indices 一样处理 JSON 返回 4. 更简约的外观（更小的字体等...） Multi-Elasticsearch-Head是一个用于管理多个Elasticsearch集群的Web界面工具。它基于Elasticsearch-Head或者Kibana的Dev Tools Console概念，但是增加了同时连接和管理多个Elasticsearch实例或集群的能力。这意味着用户可以通过一个统一的界面执行搜索、浏览索引、管理文档、监控集群状态以及执行高级查询和聚合操作，而无需在不同集群间切换登录。 使用Multi-Elasticsearch-Head，管理员或开发者可以轻松地查看和对比不同集群的状态、性能指标以及数据分布，这对于分布式系统监控和故障排查特别有用。它通常提供了一种直观的方式来查看索引结构、执行查询语句、分析日志数据，以及执行其他与Elasticsearch管理相关的任务。

Spring Data 是 Spring 的一个子项目。用于简化数据库访问，支持NoSQL 和 关系数据存储。使用 SpringData 可以大幅减少数据访问层 (DAO) 的开发量. 开发者要做的，就是声明持久层接口，其他都交给 Spring Data JPA 来帮你完成！本套课程从最基础JPA到SpringData JPA面面俱到！一共有106讲， 本系列课程会实战演示SpringData JPA的各个功能特性。 1：本系列课程全程使用注解，无xml 2：详解Spring Data JPA封装的各种查询方式 3：详解Spring Data JPA常用接口 4：详解Spring Data JPA各种查询方式 5：详解Spring Data JPA在web方面的用法 具体内容，可以参考大纲:

物联网仪表板 这项工作是在沃州管理与工程学院（HEIG-VD-沃顿州立高等工业学院）取得的学士学位论文。 抽象 可以通过来自现实世界的传感器收集大量数据，从而构成了物联网（IoT）。 物联网基础设施由传感器，低能耗网络，网关，收集信息的服务器和数据库组成。 这些元素的最后两个通常位于云中。 基础设施的作用是收集，存储和处理传感器数据流。 主要挑战包括处理大量数据，从中提取见解。 为了监视诸如Paleo节之类的大事件，需要一个应用程序，该应用程序允许实时跟踪参与者的热图，或使用各种可视化工具探索过去的测量结果。 在这项工作中，我们开发了一种工具来探索IoT数据，并描述了设计和实施Web图形控制台的过程。 该控制台允许通过不同方法可视化参与者电话中的数据，其中包括呈现位置，速度和在地图上的方位等信息。 它旨在使IoT工程师可以随时关注传入的数据流，快速了解数据的概况并密切关注数据库，从而使IoT工程师的工作更加轻松。 探索了可视化方法，并通过聚合，气泡图，图表等进行了实现。 性能一直是一个重要的问题，并通过在服务器和客户端之间进行聚合，建立索引和分配负载来提高性能。 用户可以使用交叉过

nosql专业版

Windows的Redis压缩包，下载之后点击解压到目录下就好了（建议解压在非c盘）

MongoDB C ++驱动程序 欢迎使用MongoDB C ++驱动程序！ 分支- releases/stable与master releases/stable 该存储库的默认签出分支为releases/stable 。 这将始终包含驱动程序的最新稳定版本。 master分支用于主动开发。 master只能在向驱动程序回馈时使用，因为它在生产中使用时不稳定。 有关各种版本的更多详细信息，请参阅列出的驱动程序状态。 资源资源 按家庭和版本划分的驱动程序状态 稳定性表明是否建议将该驱动程序用于生产。 当前，没有任何驱动程序可以保证API或ABI的稳定性。 家庭/版本 稳定性 发展历程 目

关于FastoNoSQL FastoNoSQL —是跨平台的Redis，Memcached，SSDB，LevelDB，RocksDB，UnQLite，LMDB，UpscaleDB，ForestDB，Pika管理工具，而且FastoNoSQL是NoSQL数据库的平台，您可以为不同的数据库添加自己的实现。 视窗： MacOS X： Linux： FreeBSD： 安卓： 请访问我们的网站： 下载 您可以从我们的网站下载编译版本（适用于Mac OS X，Windows，FreeBSD和Linux）： 如何使用 一些如何使用FastoNoSQL的示例，您可以在这里找到 贡献 永远欢迎捐款！ 只需尝试遵循我们的编码样式即可： FastoNoSQL编码样式 建造 生成文档：生成FastoNoSQL 执照 版权所有（c）2014-2020 FastoGT（ http://www.fast

确切地说，这是一个NoSQL数据库：具有MQTT接口的JSON文档存储，在Node.js中实现了CouchDB / MapReduce启发式视图。 :cowboy_hat_face: 它打算用作数据库，用于在使用MQTT作为消息总线的系统中存储元数据，我将其与结合使用，但我认为它在基于其他MQTT的环境中也可能有用。 您可以通过将JSON负载发布到MQTT来创建和修改文档，并且只需订阅某些主题即可接收文档更改。 您可以通过定义地图来创建视图，并使用MQTT样式通配符来简化功能并过滤文档ID。 请注意，该项目未与关联或得到其认可。 文献资料 贡献 任何形式的反馈都将受到高度赞赏，可能是问题，建议，功能要求，错误报告，批

Kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效（powerful）,Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。?Kubernetes一个核心的特点就是能够自主的管理容器来保证云平台中的容器按照用户的期望状态运行着（比如用户想让apache一直运行，用户不需要关心怎么去做，Kubernetes会自动去监控，然后去重启，新建，总之，让apache一直提供服务），管理员可以加载一个微型服务，让规划器来找到合适的位置，同时，Kubernetes也系统提升工具以及人性化方面，让用户能够方便的部署自己的应用（就像canary deployments）。?现在Kubernetes着重于不间断的服务状态（比如web服务器或者缓存服务器）和原生云平台应用（Nosql）,在不久的将来会支持各种生产云平台中的各种服务，例如，分批，工作流，以及传统数据库。 通过本教程的学习能让你快速上手K8S技术，节省学习成本和提高学习效率。

使用Apache Ignite的高性能内存数据网格 《使用Apache Ignite进行高性能内存计算》一书中的所有代码示例，脚本和更深入的示例。

蜘蛛 一。简介 通过spring boot建造的爬虫系统 二。技术选型 spring boot：构建项目框架，比较Swift，集成嵌入式tomcat，部署运行方便，零配置代码简洁 elasticSearch：作为nosql数据存储引擎 elastic-job：分布式作业调度系统，依赖zookeeper环境作为分布式协同 WebMagic：爬虫框架，有去重功能，支持Xpath，regex，css等选择器 三。运行方式 先启动zookeeper和elasticsearch ，并修改相应配置，然后按下面任意方式启动项目 方式一：执行命令mvn spring-boot:run立即启动 方式二：maven打成jar包后，将使用命令java -jar spider-1.0.0-SNAPSHOT.war &启动spider-1.0.0-SNAPSHOT.war 方式三：部署在tomcat中直接运行 四。

Elasticsearch 7数据库 Elasticsearch 7 API的简单Java实现 Java 8+。 可通过外部.properties文件轻松配置。 简单的界面，可批量或批量管理文档创建/删除/更新。 丰富且适应性强的查询创建。 灵活且易于使用的“通用文档”类，如果无法进行反序列化，则可以使用更方便的类。 简化了从JSON到内部类的转换，以简化与前端的通信。 这个项目是我不久前为客户制作的一个简化版本：我们需要一个易于配置，理解和使用的ES7 API的内部版本。 我决定（至少暂时地）删除其所有专门的搜索/方法/汇总并发布，以供将来我和需要代码或示例的任何人使用。 我不

DBMS-in-CPP：使用C ++的DBMS项目

云计算 在云计算课程中完成的项目。

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UltraLiteDB-单个数据库文件中的准C＃.NET键值存储，旨在在Unity中使用 UltraLiteDB是LiteDB 4.0的精简版本（ ）。 所有需要Linq或动态代码生成的内容都已删除，以使其能够在Unity的IL2CPP AoT运行时环境中工作。 某些其他功能已删除，以减少代码占用空间。 剩下的是非常小的快速键值存储，可让您在任何Unity环境中保存和加载BSON编码的数据。 LiteDB缺少的主要功能 由于linq的限制，没有表达式。 查询和索引仅限于简单的顶级字段。 线程和文件锁定开销已消除，必须从单个线程访问数据库，这在Unity中应该不是问题。 文件存储和流媒体已

积分管理系统java源码 [TOC] zhuozun 简介 此项目基于spring boot 构建的 spring could 微服务架构的系统，目前包含了eureka发现服务、config配置服务 、监控系统admin、其他服务会根据业余时间不定时更新添加。 目前有哪些模块、功能？ 该项目整合了redis memcached 两种nosql数据库，以及关系型数据库mysql； 整合了redis基于发布订阅的轻量级消息队列； 整合了mybatis 以及其代码生成工具； 整合了Hystrix 接口熔断器...等等； 包含了全局异常处理、httpclient 连接池整合、跨域资源请求处理等。 项目结构 zhuozun ├ ├── zhuozun-admin-server -- 服务监控 | ├── zhuozun-api -- api接口，提供feign接口 | ├── zhuozun-cache-api -- 缓存接口api，提供feign接口 | ├── zhuozun-cache-provider -- 缓存服务（memcached、redis）提供者服务 | ├── zhuozun

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使用Python进行数据工程 此仓库包含使用Python语言以及不同SQL＆NoSQL数据库（例如PostgreSQL，Apache Cassandra，SQlite3）的不同项目。 该项目的主要重点是根据项目的性质和用例从不同来源获取数据并将其加载到某些数据库中。 我们将使用一些API连接到数据，并使用Python库和函数对数据进行转换。 使用诸如S3，Redshift，IAM，Glue，EMR之类的AWS服务。 将模式从3NF转换为星形模式，以简化查询并提高优化程度。

neo4j-ogm：用于Neo4j的Java对象图映射库

综合投资组合分析 #PortfolioAnalytics #MarketData #FX＃股权#ETFs #MutualFunds #Python #pandas #matplotlib #API #MongoDB #NoSQL 问题陈述 由于我的工作经历，我的投资账户以多种货币（GBP，SGD，HKD）分散在不同的经纪商中。 向我的雇主的合规部门报告PAD（个人帐户交易）是手动的，非常耗时。 对于我的投资组合的整体绩效或构成没有整体看法可帮助我做出投资决策。 解 我构建了自己的投资组合分析工具，该工具可以整合我在各个国家和经纪人之间的所有交易，并通过API连接到Yahoo Finance

| 物联网数据库 总览 IoTDB（物联网数据库）是用于时间序列数据的数据管理系统，可以为用户提供特定的服务，例如数据收集，存储和分析。 凭借其轻巧的结构，高性能和可用功能以及与Hadoop和Spark生态的无缝集成，IoTDB满足了工业IoT领域中海量数据集存储，高吞吐量数据输入和复杂数据分析的要求。 主要特点 IoTDB的主要功能如下： 灵活的部署策略。 IoTDB为用户提供了在云平台或终端设备上的一键式安装工具，以及在云平台和终端上桥接数据的数据同步工具。 硬件成本低。 IoTDB可以达到很高的磁盘存储压缩率。 高效的目录结构。 IoTDB支持有效地组织来自智能联网设备的复杂时间序

基于neo4j搭建旅游环境知识图谱，包含图谱例图及相关数据。

酒店管理数据库管理项目：使用各种前端技术库（HTML，CSS，JavaScript，Bootstrap）设计的响应式和动态网页（UI）。 为系统设计的数据库（SQL，MySQL服务器）。 使用Python Flask Framework开发Web服务器。 python，后端是CGI。 Django框架也用于最新版本。 使用Python脚本执行DBA任务以测试查询并绘制性能图

minio的命令行工具mc，二进制可执行文件，无需安装，使用方便。

宗戈 唯一使您可以将Django与MongoDB结合使用而无需更改Django ORM的连接器 在不更改Django ORM的情况下，将MongoDB用作Django项目的后端数据库。 使用Django Admin GUI在MongoDB中添加和修改文档。 用法： 安装djongo： pip install djongo 在您的项目的settings.py文件中，添加： DATABASES = { 'default' : { 'ENGINE' : 'djongo' , 'NAME' : 'your-db-name' , 'CLIENT' : { 'host' : 'your-db-host' , } } } 运行manage.py makemigrations <app>接着manage.py migrate （只在第一次在MongoDB中创建集合） 您已设定！ 玩得开心！ 要求： Python 3.6或更高版本。 MongoDB 3.4或更高版本。 如果您的模型