戴森 Daison（数据理解）是一种创建数据库的实验，该数据库本机存储Haskell数据类型，而不使用传统SQL表。 后端存储是SQLite，我从中删除了所有与SQL相关的功能。 结果是简单的键值存储。 最重要的是，有一个Haskell API可以替代SQL语言。 例如，查询是简单的列表推导，可以推广到特殊的monad。 有关更多详细信息，请阅读。

leveldbd是一个nosql数据库，底层使用leveldb作为存储引擎，提供REST接口。 提供的特性包括 主从同步 主主同步 snappy压缩 范围查询 批量读写 易于管理 内置状态查看与管理 使用了C++11，需要g++4.8 在ubuntu14上测试 ##编译运行 git clone cd leveldbd make ./leveldbd ##主从复制 ##leveldbd REST接口 ###Get curl localhost/d/key1 ###Set curl -d"value1" localhost/d/key1 ###Delete curl -X"DELETE" localhost/d/key1 ###Navigate 网页方式进行浏览与管理 localhost/nav-next/begin-key ###Batch-Get localhost/batch-get/

用于CSharp的轻型全文本搜索服务器 建立 Download Project / git clone https://github.com/iboxdb/ftserver-cs.git cd FTServer dotnet run -c Release 依存关系 结果顺序 结果顺序基于类PageText中的id（）编号，降序排列。 页面有许多PageText。 Page.GetRandomContent（）方法用于使Search-Page-Content始终更改，而不影响实际的PageText顺序。 如果您有很多页面（> 100,000），请使用ID号控制顺序，而不是将所有页面加载到内

Web抓取使用中的Selenium：由项目合作伙伴共同开发的站点http：//rgphentableaux.hcp.maDefault1“ avecSelenium网络驱动程序概述在MySQL和MySQL上都存在NoSQL（MongoDB）人口普查信息系统

aliyun-tablestore-cpp-sdk：sdk已过期，请不要使用

SQLToNoSQLImporter SQLToNoSQLImporter是类似于Solr的数据导入处理程序，用于将Sql（MySQL，Oracle，PostgreSQL）数据导入NoSQL系统（Mongodb，CouchDB，Elastic Search）。 迁移现在完全由配置驱动。 希望用户编写配置，此工具会将数据导出到首选的NoSQL系统。 SQLToNoSQLImporter从sql数据库中读取数据，进行转换，然后将其批量插入NoSQL数据存储中。为此，它使用一个属性文件（import.properties）（其中列出了与NoSQL数据存储相关的设置）和一个与sql数据库相关的设置，

ansible-mongodb：部署mongodb数据库软件的Ansible角色

elasticsearch_tutorial：一个基于示例的，充满动作的ElasticSearch教程

cassandradump：Cassandra的数据导出工具，受mysqldump的启发，具有一些额外的切片和切块功能

博客 基于MarkDown的自动加载和渲染博客系统 主要特点功能特色 基于Vue.js和Element UI基于Vue.js与Element UI Markdown自动渲染Markdown自动解析 帖子/页面系统支持文章/页面系统 Neet UI设计美丽的UI设计与自适应 到处都是0 sql完全无数据库（评论系统基于json） 评论系统强大的内置评论系统 档案系统支持分类/标签页 易于二次开发容易二次开发 使用方法 安装 克隆/下载全部文件并上传服务器 访问网站前先配置好settings.php内部内容 文章发布 将.md类型文件放入根目录/ posts文件夹中 示例文章： 文章开头必须包

Corfu是围绕共享日志的抽象设计的一致性平台。 CorfuDB对象是内存中的高度可用的数据结构，可提供线性化的读/写操作和严格可序列化的事务。 CorfuDB基于同行评审的研究，请参见。 查看 ，以详细了解软件体系结构和示例用法。 目录 运行科孚岛我需要什么？ Corfu基础结构可以在任何支持Java 8的系统上运行。 我们对使用的存储类型没有任何要求-Corfu可与您的操作系统允许Java使用的任何设备一起使用：传统硬盘，SSD甚至NVM。 我们还为不需要持久性的节点提供了内存模式。 即使Corfu是分布式系统，您也可以仅使用一台机器就可以开始使用Corfu。 此外，您只需使用几个命

Odoo的搜索引擎连接器 该项目包括通用搜索引擎连接器，以及用于Algolia的特定连接器。 路线图 添加对Elastic Connector的支持 发展历程 该项目使用作为代码格式约定，以及isort和flake8。 为了确保在提交之前遵守本地编码约定， pre-commit install在克隆存储库后安装然后运行pre-commit install 。

Kivik CouchDB 用于CouchDB驱动程序。 用法 该软件包提供了接口的实现。 您必须导入驱动程序，然后才能使用完整的 API。 请查阅以获取完整的文档和编码示例。 package main import ( "context" kivik "github.com/go-kivik/kivik/v4" _ "github.com/go-kivik/couchdb/v4" // The CouchDB driver ) func main () { client , err := kivik . New ( context . TODO (), "couch" , "" ) // ... } 执照 该软件根据Apache 2.0许可的条款发行。 请参阅LICENCE.md，或阅读。

Python中的MongoDB事务简介 多文档交易已于2018年6月到达一直围绕单个文档的更新进行交易。 现在，通过多文档事务，我们可以将一组数据库操作包装在start和commit事务调用中。 这样可以确保即使在多个集合和/或数据库之间发生插入和/或更新时，数据的外部视图也符合约束。 为了演示野外交易，我们使用了一个简单的示例应用程序，该应用程序模拟了在线航空公司应用程序的机票预订。 在此简化的预订中，我们需要进行以下三个操作： 分配座位（ seat_collection ） 支付席位（ payment_collection ） 更新分配的席位和销售数量（ audit_collect

适用于Go的Aliyun tablestore SDK 关于 此后SDK基于阿里云表格存储服务API构建。 阿里云表格存储是阿里云自主研发的NoSQL数据存储服务，提供海量结构化数据的存储和实时访问。 运行环境 推荐使用Go 1.4及以上。 安装方法 GitHub安装 执行命令go get github.com/aliyun/aliyun-tablestore-go-sdk获取远程代码包。 在您的代码中使用import "github.com/aliyun/aliyun-tablestore-go-sdk" DateTableStore Go SDK的包。 贡献代码 我们非常欢迎大家为Tabl

pyArango：具有内置验证功能的ArangoDB Python驱动程序

适用于Apache Cassandra的DataStax C＃驱动程序 使用Cassandra的二进制协议和Cassandra查询语言v3，针对Apache Cassandra（2.0+）的现代，且高度可调的C＃客户端库。 它还为提供了其他功能： 在服务器端DseAuthenticator中使用身份验证方案协商的IAuthenticator实现。 集成。 与驱动程序无缝集成的地理空间类型的序列化器。 该驱动程序支持.NET Framework 4.5.2+和.NET Core 2.1+（ ）。 安装 PM > Install-Package CassandraCSharpDrive

基维克 软件包kivik提供了与CouchDB或类似CouchDB的数据库的通用接口。 kivik软件包必须与数据库驱动程序一起使用。 kivik驱动程序系统是根据标准库的和软件包建模的，尽管由于SQL和NoSQL数据库（例如CouchDB）实现的数据库模型不同，客户端API完全不同。 版本号 您正在浏览Kivik的开发分支。 最新的稳定版本可。 请参阅该页面上的文档以正确安装稳定分支。 该分支最终将成为Kivik 4.0.0版本。 在此开发阶段，API可能会发生快速且未经通知的更改。 对于生产工作，建议您使用稳定的Kivik的最新2.x版本。 常见的依赖项管理器的示例配置如下。 转到

AgensGraph：强大的图形数据库 AgensGraph是用于现代复杂数据环境的新一代多模型图形数据库。 AgensGraph是一个多模型数据库，它同时支持关系和图形数据模型，使开发人员能够将旧有关系数据模型和灵活图形数据模型集成到一个数据库中。 AgensGraph支持ANSI-SQL和openCypher（ ）。 SQL查询和Cypher查询可以集成到AgensGraph中的单个查询中。 AgensGraph基于功能强大的PostgreSQL RDBMS，并且非常健壮，功能齐全并可供企业使用。 AgensGraph经过优化，可处理复杂的连接图形数据，并提供企业数据库环境必不可少的

Tendis是一个高性能的分布式存储系统，其与Redis的协议完全兼容。 目录 介绍 Tendis是与Redis协议完全兼容的高性能分布式存储系统。 它使用RocksDB作为存储引擎，所有数据都通过RocksDB存储到磁盘。 用户可以使用Redis客户端访问Tendis，几乎不需要更改应用程序。 另外，Tendis支持的存储容量远远超过内存，这可以大大降低用户的存储成本。 与Redis群集类似，Tendis使用分散式分布式解决方案。 闲话协议用于节点之间的通信，并且当用户访问时，群集中的所有节点都可以路由到正确的节点。 群集节点支持自动发现其他节点，检测故障节点，并确保在主节点发生故障时几乎

:wrapped_gift: 平整 像mongo一样使用leveldb。 开源！ 安装 $ npm i --save @amazingandyyy/levelize # or $ yarn add @amazingandyyy/levelize 用法 const process = require ( 'process' ) const level = require ( 'level' ) const Levelize = require ( '@amazingandyyy/levelize' ) const levelize = new Levelize ( level ) levelize . connect ( 'levelize-demo-2019' , { location : process . cwd ( ) } ) const UserShema = levelize . schema ( { username : String , password : String , email : String } ) const userModel = le

botellier：分布式键值数据存储

适用于MongoDB的Flexmonster连接器 网站： Flexmonster数据透视表和图表 Flexmonster Pivot是用于交互式Web报表的功能强大JavaScript工具。 它使您可以快速方便地可视化和分析JSON，CSV，SQL，NoSQL，Elasticsearch和OLAP数据源中的数据。 Flexmonster旨在与任何客户端框架无缝集成，并且可以轻松地嵌入到您的应用程序中。 该存储库包含用于应用程序的Flexmonster Connector的源代码。 是一种特殊的服务器端工具，旨在帮助您将MongoDB数据库中的数据检索到Flexmonster Pivot。 它必须嵌入到服务器中，该服务器接受来自Flexmonster的数据请求并将它们传递给连接器。 目录： 用法 有关Flexmonster MongoDB连接器用法的详细信息，请参阅。 要了解连接器API，请查看以下部分： 。 样例项目 请参阅的。 执照 这是。 我们有30天免费试用！ 用于MongoDB的Flexmonster连接器模块作为Flexmonster Pivot的MIT许可

Morphia MongoDB示例 是的对象/文档映射器。 CI

UnqliteAndroid 适用于Android演示的nosql 一个把java对象保存在文件中的库百万数据时，获取并转成java对象〜0.3ms 依赖库： nosql数据库压缩库 java快速序列化库 c ++库 编译环境：

SQL到SQL或SQL到MongoDb转换工具 NetCoreStack DataTransform是一个工具，供应用程序开发人员，数据分析师和数据库管理员将各种数据类型从不同SQL提供程序转换并收集到SQL或MongoDb数据库。 构建和测试 为您的开发环境安装.NET Core 2.0 SDK。 在本地计算机上克隆仓库。 使用Docker获取SQL Server和MongoDb运行实例。 MongoDb数据库（v3.6 +） docker volume create --name=mongodata docker run -it -v mongodata:/data/db -p 27017:27017 -d mongo SQL Server 2017 Linux数据库 docker build -t localsql . docker run -p 1401:1433 --name sql1 -d localsql 完成以上命令后，您可以在dockerbuild文件之后运行，以重新采样示例MusicStore数据库以运行SQL Server 2017实例。

sql数据库都是后台的专利，底层单片机使用sql数据库是天方夜谭。很多时候，底层都需要存储一段时间的数据，例如近一年的交易数据，且要能对特定数据快速查询，这种功能单片机往往很难去做。 现在分享使用LS10串口数据库模块实现单片机存取sql数据库功能。 LS10模块是为单片机提供的串口数据库模块，5V电源，低功耗，使用串口与单片机通信，AT命令实现sql数据存储与读取功能。 关系型数据库功能： 1， 创建表； 2， 插入数据； 3， 修改数据； 4， 查询数据； 5， 删除数据； 6， 删除表。 使用AT+SQL命令即可实现对LS10的sql数据库操作。

tair源码

Google Cloud Firestore 插件可将Google Cloud Firestore启用为Hackolade数据建模的目标。 对于Hackolade中的每个对象，我们定义了一组显示在属性窗格中的标准属性。 但是您的公司可能想为模型，容器，实体和属性定义和跟踪其他属性。 Hackolade通过利用我们的插件架构（也用于将我们的建模引擎与各种NoSQL文档数据库集成），让您做到这一点。 1）下载并启用插件 要启用定制属性功能，首先需要为每个要为其添加属性的数据库目标下载一个插件。 为此，请转到帮助>数据库目标插件管理器 您可以选择要在计算机上安装的插件。 这将导致插件出现在插件管理器的“已安装”选项卡中。 2）访问插件配置文件 现在，您可以通过编辑配置文件来添加定制属性。 可以通过转到帮助>显示插件目录来找到插件配置文件： 对于每个自定义属性插件，您将找到类似于此目录结构

大数据 数据库hadoop-2.5.1 、2.7.1组件包大集合 数据库访问驱动 数据库开发驱动

pg_nosql_benchmark 这是用于对Postgres（JSONB）和MongoDB（BSON）进行基准测试的工具 介绍 这是由EnterpriseDB开发的基准测试工具，用于使用JSON数据对MongoDB 2.6（BSON）和Postgres 9.4（JSONB）数据库进行基准测试。 当前版本专注于单实例环境中的数据提取和简单选择操作-更高版本将包括完整的工作负载范围（包括删除，更新，附加和复杂的选择操作），并且它们还将评估多服务器配置。 该工具执行以下任务来比较MongoDB和PostgreSQL： 该工具生成大量JSON文档（文档数量由pg_nosql_benchmark中的变量json_rows的值定义） 使用mongoimport和PostgreSQLCOPY命令将数据集加载到MongoDB和PostgreSQL中。 使用INSERT命令将相同的数据加载到M

番木瓜 Papaya是一种工具，用于测试基于MongoDB / NoSQL的Web应用程序是否容易受到POST登录表单上的基本nosql注入的攻击，包括密码和用户名提取的测试。 该攻击通过在密码和用户名上注入nosql的$ regex和$ eq运算符而起作用。 用法 python3 papaya.py TARGET_URL 测试漏洞 如果应用程序容易受到攻击，请在肯定响应中搜索唯一的字符串并将其设置为标识符 选择攻击 依存关系 pip install -r requirements.txt

重要的 您可能想忽略自己的理性思维，转而关注我发表的结果，并将这些价值观视为真理。 不要。 或者至少不要因为任何架构上的结果而怪我。 我目前正在这些基准测试上，以获取有关CouchDB扩展属性的第一手数据。 我特别关心磁盘使用情况（弄清楚何时需要分片）和复制速度。 但是，在此过程中，我还将收集其他可能有用的信息，但请记住，我的测试方法将明确关注磁盘使用和复制特性。 如果您想获得更多有关评估CouchDB和其他#nosql数据库的见解，我强烈推荐Jan Lehnardt（ ）撰写的这两篇文章： 设置 我选择使用c1.medium实例在Amazon EC2上运行所有测试。 原因很简单，因为这将是我的生产环境，但是它也具有其他人可以轻松验证/比较我的结果的好处。 到目前为止，我一直在使用ami-0d729464（Ubuntu 9.04 Jaunty，请参阅 ）。 但是，其他任何Ubunt

开发小型非关系型数据库应用系统：模拟某大型电商平台业务需求，使用非关系型数据库存储数据，实现以下业务功能模块：日志存储、用户扩展信息管理、商品信息管理、商品评价、订单信息管理、历史订单、点击量存储。

基于HAProxy的高性能缓存服务器nuster.zip,基于haproxy的高性能http代理缓存服务器和restful nosql缓存服务器

数据罐 NET的嵌入式持久键值存储。 纯C＃代码，B + Tree和RadixTree功能，MIT许可证。 产品特点 简单轻巧 足够快 可变长度值 并发访问 原子操作 用户定义的序列化例程 性能 我没有与竞争对手进行详细比较。 竞争开发商提供的基准通常带有偏见和误导性。 但是，我提供了一些性能值。 为了确保可靠性，您可以运行Performance.exe测试实用程序。 顺序插入并读取具有20字节值的1000000整数键-16秒 插入100000个具有较大值（从200到5000字节）的整数键-12秒 对100000个密钥集执行1000000次随机操作-8秒 反馈 欢迎任何反馈。 随时提出问题

部分游戏启动缺失文件

移至 使用pep-3156异步构造的Web框架。 模板：当前为胡须，但可以使用自定义渲染器覆盖 数据库：couchdb，旨在使其可与其他nosql db一起使用。 设置： 要设置开发环境并安装python依赖项，您应该可以使用buildout2 [ ] wget http://downloads.buildout.org/2/bootstrap.py python bootstrap.py 配置： 复制conf目录中的default.ini并根据需要填写，默认为default.ini中的值 [default] hostname= # currently unused staticroot=static [couchdb] username=couchuser password=couchpassword database=aiowebtest 跑步： 我正在尝试开发的src

windows 64位 redis 版本号3.2.1 附赠 一个关机脚本 附赠一个清理temp文件脚本 脚本文件双击即可运行

mongodb数据库Windows版本64位。MongoDB是一个基于分布式文件存储 [1]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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

在线文档 WORD版详细文档（完整） 请见：docs /睿智平台SqlToy4.17使用手册.doc 范例演示项目 快速上手主要功能项目 阅读其readme.md学习 POJO和DTO严格分层演示项目 分片分库分表演示 nosql演示（mongo和elasticsearch） sqltoy基于xml配置演示 编码云地址： : 最新版本号：4.17.16发版日期：2021-01-29 修复sqlserver在使用@fast（）快速分页时，智能判断是否存在order by时偏移了@fast（）场景，额外增加了order by newid（） 未来规划 1.功能完备和强化 1.1 elasticsearch原生sql分页支持（elasticsearch-sql插件已经停止更新） 合作与开放 欢迎开放者参与到sqltoy的开发和维护中来，可以加入QQ群替换加入sqltoy开发者行列 sqltoy希望可以捐赠给开源组织和企业，希望共同发展成拥有中国智慧，面向更广泛的用户的ORM框架 1.前言 1.1 sqltoy-orm是什么 sqltoy-orm是比hi

使用IBM Watson丰富音频和视频文件。 在开发者的这一旅程中，我们将使用Watson服务来展示如何在时间轴上丰富媒体（音频和视频）。 感谢提供的初始申请。 流 媒体文件被传递到Media Processor扩充过程中。 Watson语音到文本服务将音频转换为文本。 根据计时器，说话者的变化或语音的明显停顿，将文本分成场景。 Watson自然语言理解服务为每个场景提取关键字，实体，概念和分类法。 Watson音调分析器服务为每个场景提取最重要的情绪，社交和写作音调。 Watson Visual Recognition Service每10秒捕获一次屏幕截图，并创建一个“瞬间”。 从每个屏幕截图中提取分类，面部和单词。 所有场景和“时刻”都存储在Watson Cloudant NoSQL DB中。 应用程序用户界面显示存储的场景和“时刻”。 沃森加速器 访问门户以查看更多实

Elasticsearch（简称ES）是一个基于Apache Lucene构建的开源、分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。它允许你以前所未有的速度和规模，即时地存储、搜索和分析大量数据。Elasticsearch通常用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者结合起来的复杂搜索需求。 以下是关于Elasticsearch的一些关键特点和概念： 1. **分布式和高可用性**：Elasticsearch自动将数据分片并在集群中的多个节点之间分布这些分片。它可以在节点失败时自动复制和重新分配数据，以保持服务的可用性。 2. **实时搜索**：Elasticsearch能够在文档被索引后几秒内提供近乎实时的搜索。 3. **多样的搜索能力**：Elasticsearch支持多种类型的搜索，包括结构化、非结构化、地理位置、指标聚合等。 4. **水平可扩展性**：随着数据量的增加，您可以简单地增加更多的节点，Elasticsearch会自动平衡集群的负载。 5. **易于集成**：Elasticsearch提供了丰富的RESTful API，可以轻松地与各种编程语言进行集

数据库：跨平台C＃数据结构的库。 用C＃编写的通用B树，可以实时替换为放电需求内存中存储的NoSQL数据库（Firebase，Redis缓存，SAP HANA，Exadata，OLTP等）

【资源说明】 数据库课程设计 基于MongoDB数据库的机务维修管理系统源码+详细说明+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是高分课程设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11/linux测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

Workshop-spring-boot-mongodb API Restful com Spring Boot e banco MongoDB（Web服务+ NoSQL）

Ehcache是Java语言编写使用最广的分布式缓存。本套课程讲解全新的Ehcache?3.1版本，内容全面实用。涵盖缓存分层、缓存过期和剔除策略、缓存层序列化、多种缓存使用模式、事件监听器、XA事务、分布式缓存集群。

适用于Neo4j的GORM 该项目使用Bolt Java驱动程序为Neo4j 3.x图形数据库实现 。 有关更多信息，请参见以下链接： 对于当前的开发版本，请参见以下链接：

Pedis（Parallel Redis） 佩迪斯是什么？ Pedis是使用SEASTAR框架的NoSQL数据存储，与REDIS兼容。 足癣的名称为P arallelřEDIS的缩写，它具有高吞吐量和低延迟。 Pedis建立在之上。 Scylla与Apache Cassandra兼容，后者为开发人员提供了性能显着提高且资源高效的NoSQL数据库，可为要求苛刻的现代应用程序提供支持。 佩迪斯视觉 Pedis将依靠开源社区完善REDIS集群，这些集群包括**易于使用**，**高性能**，**易于操作和维护**。 Pedis数据持久性机制 Pedis与REDIS协议兼容，并在Redis 4.0中

ssdbj SSDBJ是一款支持SSDB NoSQL数据库集群的驱动。 功能： 1、ssdb数据库连接池 2、支持多个SSDB数据库的master-slave集群 3、支持集群内部的master和slave的负载均衡，负载均衡暂时支持4中方式（Random round_robin round_robin_weight random_weight） 4、实现了读写分离 5、支持集群内slave获取not_found的情况下从master再次直接获取 6、支持同步未完成时slave读取error的情况下，从master尝试或者重复在slave中尝试。尝试次数可以再配置文件中修改。 具体参考 src/test/resource/ssdbj.xml ssdbj提供了3中使用方式： 1、直接手动创建连接，可以参考src/test/java/SSDBJTest.java

nosql-interview-questions：:purple_circle:回答了NoSQL面试问题，以帮助您为下一次设计模式和系统体系结构面试做好准备

快速Python绑定， 是一个轻量级的嵌入式NoSQL数据库和JSON文档存储。 请注意 在考虑使用它之前，请阅读的问题跟踪器。 自2014年以来，UnQLite尚未出现任何有意义的发展。强烈建议您使用 。 Sqlite具有对强大支持，并且正在积极开发和维护。 产品特点 UnQLite功能： 嵌入式零配置数据库 交易性（ACID） 单个文件或内存数据库 键/值存储 游标支持和线性记录遍历 JSON文档存储 线程安全 TB级的数据库 UnQLite-Python功能： 编译的库，极快且开销最小。 使用Pythonic API支持键/值操作，游标和事务。 支持Jx9脚本。 用于处理Jx

Udacity数据工程师 学习设计数据模型，建立数据仓库和数据湖，自动化数据管道以及使用海量数据集。 在该计划的最后，您将通过完成一个顶峰项目来结合自己的新技能。 项目： 项目01： 使用PostgreSQL开发了一个关系数据库，以对音乐流应用程序的用户活动数据进行建模。 技能包括： 使用PostgreSQL创建一个关系数据库 使用事实和维度表的优化定义开发了一个Star Schema数据库。 表的规范化。 建立了ETL管道来优化查询，以便了解用户听的歌曲。 熟练程度包括：Python，PostgreSql，Star Schema，ETL管道，规范化 项目02： 根据项目一中概述的原始架构，使用Apache Cassandra设计了NoSQL数据库。 技能包括： 使用Apache Cassandra（在本地和docker容器中）创建了一个nosql数据库 开发针对特定集合查询和业务

Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。 Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务

Elasticsearch的角色 这是的Ansible角色。 注意：仅支持Elasticsearch 2.0及更高版本。 产品特点 支持安装插件 支持安装和配置EC2 / S3插件 支持在Elasticsearch类路径中安装自定义JAR（例如，自定义Lucene相似性JAR） 启用附加功能 配置AWS EC2 / S3插件 需要在剧本或广告资源中定义以下变量： elasticsearch_aws_discovery：true只需在ES> = 5.x中安装s3插件，即可使用快照存储库： elasticsearch_aws_s3：是 以下变量为插件提供了目前有限的配置。 将来可能会有更多选

中学：在LinkedIn，我们正在使用此课程将入门级人才培养为SRE角色

总览 通过示例项目使用 项目 目的 关键词 演示基本概念 server request response file system nodemon 演示如何将用作的Web框架 Express.js 显示如何通过REST或GraphQL API分离服务器端逻辑和客户端数据表示 Socket.io REST GraphQL 举例说明如何使用测试框架， 断言库以及测试存根和模拟创建库来测试Node.js应用程序 Testing Mocha Chai Sinon 显示如何在应用中配置和使用 TypeScript 基础知识简介 Deno 微型微服务应用 microservices React Ex

nu | || 基于HAProxy的高性能HTTP代理缓存服务器和RESTful NoSQL缓存服务器。 目录 介绍 nuster是基于HAProxy的高性能HTTP代理缓存服务器和RESTful NoSQL缓存服务器。 它与HAProxy 100％兼容，并充分利用HAProxy的ACL功能，可以根据请求，响应或服务器状态的内容提供细粒度的缓存策略。 产品特点 作为HTTP / TCP加载程序平衡器 nuster可以像HAProxy一样用作HTTP / TCP负载平衡器。 HAProxy的所有功能都是继承的，与HAProxy 100％兼容 负载均衡 前端和后端均支持HTTPS HTTP压缩 HTTP重写和重定向 HTTP修复 HTTP2 监控方式 粘性 ACL和条件 内容切换 作为HTTP缓存服务器 nuster还可以用作HTTP代理缓存服务器（如Varnish或Nginx）来缓存动态和静态HTTP响应。 HAProxy的所有功能（HTTPS，HTTP / 2，ACL等） 极快 强大的动态缓存功能 基于HTTP方法，URI，路径，查询，标头，Cookie等 基于HTTP请

硕士论文：我的硕士论文关于针对MongoDB，Redis，CouchDB和Memcached的NoSQL注入

安卓系统 轻巧，结构简单的NoSQL数据库，适用于Android 下载 dependencies { implementation ' com.github.florent37:android-nosql:1.0.0 ' } 将数据另存为结构树 noSql . put( " /users/ " , " florent " ) noSql . put( " /users/ " , " kevin " ) nosql . put( " /identifiers/florent " , 10 ) nosql . put( " /identifiers/kevin " , 12 ) 数据