mongodb学习总结
数据库开发年度总结(3篇)
第1篇一、前言在过去的一年里,我国数据库开发领域取得了显著的成果。
作为一名数据库开发工程师,我深感荣幸能够参与其中,为我国数据库事业的发展贡献自己的一份力量。
现将我过去一年的工作情况进行总结,以期为今后的工作提供借鉴和改进。
二、工作回顾1. 技术提升在过去的一年里,我不断学习新技术,提高自己的技术水平。
主要涉及以下几个方面:(1)熟悉了多种数据库系统,如MySQL、Oracle、SQL Server等,掌握了它们的性能优化和故障排除方法。
(2)学习了NoSQL数据库,如MongoDB、Redis等,了解了它们的适用场景和优缺点。
(3)掌握了数据库设计原则和规范,能够根据业务需求设计合理的数据模型。
(4)学习了Python编程语言,并将其应用于数据库开发中,提高了开发效率。
2. 项目经验(1)参与公司核心业务系统的数据库开发,负责数据库设计、优化和运维工作。
(2)针对业务需求,设计了多个数据模型,提高了数据查询效率。
(3)优化了数据库性能,降低了系统资源消耗,提高了系统稳定性。
(4)参与数据库安全加固工作,确保了数据的安全性。
3. 团队协作(1)与团队成员保持良好的沟通,共同解决项目中遇到的问题。
(2)在团队中分享自己的经验和知识,帮助其他成员提高技术水平。
(3)积极参与团队建设,为团队的发展贡献自己的力量。
三、工作总结1. 成就与收获(1)技术水平得到了显著提升,能够独立完成数据库开发工作。
(2)积累了丰富的项目经验,为今后的工作打下了坚实基础。
(3)在团队中发挥了自己的作用,为团队的发展做出了贡献。
2. 不足与反思(1)对新技术的研究不够深入,需要继续学习。
(2)在项目沟通和协作方面,有时存在不足,需要加强。
(3)在时间管理方面,有时存在拖延现象,需要改进。
四、展望未来在新的一年里,我将继续努力,提高自己的技术水平,为我国数据库事业的发展贡献自己的一份力量。
具体计划如下:1. 深入学习新技术,如大数据、云计算等,拓宽自己的技术视野。
mongodb高手课笔记
mongodb高手课笔记MongoDB高手课笔记。
MongoDB是一种开源的文档数据库管理系统,它具有高度的灵活性和可扩展性,适用于各种应用场景。
在MongoDB高手课中,我们学习了许多关于MongoDB的高级概念和技术。
下面是我整理的一些笔记,希望能对你有所帮助。
1. 数据建模:MongoDB是面向文档的数据库,数据以文档的形式存储,每个文档是一个键值对的集合,类似于JSON对象。
在设计数据模型时,要根据应用的查询需求和数据访问模式来决定文档结构和集合的组织方式。
通过嵌套文档和引用文档的方式来处理关联数据,并根据具体情况选择合适的方式。
2. 查询优化:使用索引可以大大提高查询性能。
在设计索引时,要考虑查询的字段、查询的频率以及数据的写入性能之间的平衡。
使用复合索引可以优化多个字段的组合查询。
了解查询计划和慢查询日志可以帮助我们分析和优化查询性能。
3. 数据分片:MongoDB支持数据分片,可以将数据分布在多个节点上,实现水平扩展。
在进行数据分片时,要考虑数据的划分策略、数据的均衡性以及分片键的选择。
了解数据迁移和数据平衡的机制,可以帮助我们监控和管理分片集群。
4. 安全性和权限控制:MongoDB提供了多种安全性和权限控制的机制,包括访问控制、认证和授权。
启用访问控制可以限制对数据库的访问,并设置用户的角色和权限。
使用TLS/SSL可以加密数据传输,增加数据的安全性。
5. 备份与恢复:定期进行数据备份是保证数据安全的重要手段。
可以使用mongodump工具进行备份,使用mongorestore工具进行恢复。
可以使用副本集来实现数据的冗余备份和高可用性。
6. 性能监控和调优:使用MongoDB提供的性能监控工具,如mongostat和mongotop,可以实时监控数据库的状态和性能指标。
根据监控数据,可以进行性能调优,如优化查询、调整索引、增加硬件资源等。
以上只是MongoDB高手课中的一些重点内容,MongoDB还有很多其他的高级特性和用法。
大数据培训 总结
大数据培训总结大数据培训总结大数据是当前信息技术发展的一个重要方向。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及,巨大的数据量也在不断涌现。
如何利用这些海量数据带来的机遇,成为企业发展的关键。
因此,学习大数据成为许多企业和个人的需求之一。
为了满足这一需求,许多培训机构开设了大数据培训。
我参加了一个为期两周的大数据培训班,学习了大数据的基本概念、技术和应用。
在这个过程中,我获得了许多有用的信息和技能。
以下是我对这次培训的总结。
首先,这次大数据培训使我深入了解了大数据的概念和特点。
在过去,我们主要关注数据的存储和管理,然而现在,大数据更多地关注如何从海量数据中提取有价值的信息。
这就需要我们学会使用各种大数据技术,如数据挖掘、机器学习和人工智能等,来分析和处理大数据。
这次培训让我了解了这些技术的基本原理和应用方法。
其次,这次培训提供了许多实践机会,让我亲自动手实践大数据技术。
我们使用了一些常见的大数据工具和平台,如Hadoop、Spark和MongoDB等,通过实际案例和项目,我学会了如何收集、存储、处理和分析大数据。
这不仅加深了对理论知识的理解,而且提升了我的实际操作能力。
此外,培训班还邀请了一些大数据领域的专业人士来给我们授课,分享他们的实际经验和案例。
通过和他们的交流,我了解了大数据在各个行业的应用情况,以及如何解决实际问题。
这对我将来在工作中应用大数据技术非常有帮助。
最后,这次培训还加强了我的团队合作和沟通能力。
在培训期间,我们组成了一个团队,一起完成了一个大数据项目。
在这个过程中,我们面临了许多挑战和困难,需要通过合作和沟通来解决。
通过与团队成员的密切合作,我学会了如何与人合作,如何有效地沟通和交流。
综上所述,这次大数据培训让我受益匪浅。
我通过学习大数据的基本概念和技术,掌握了大数据的实际应用方法,同时也提升了我的团队合作和沟通能力。
我相信这些知识和技能将对我的职业发展产生积极的影响,并帮助我更好地应对日益增长的数据挑战。
年度自我技术总结范文(3篇)
第1篇尊敬的领导,亲爱的同事们:转眼间,一年又即将过去,在这辞旧迎新的时刻,我对自己过去一年的技术学习、工作成果和不足进行了全面总结,以便更好地规划未来的发展方向。
以下是我对过去一年的技术总结:一、技术学习与提升1. 知识储备在过去的一年里,我不断丰富自己的技术知识储备,主要涉及以下几个方面:(1)前端技术:学习了HTML5、CSS3、JavaScript、Vue.js、React等前端技术,并掌握了相关开发工具的使用,如Webpack、Babel等。
(2)后端技术:熟悉了Java、Python、Node.js等编程语言,掌握了Spring Boot、Django、Express等框架的使用。
(3)数据库技术:学习了MySQL、Oracle、MongoDB等数据库的基本原理和操作,掌握了SQL语言和NoSQL数据库的使用。
(4)云计算技术:了解了阿里云、腾讯云、华为云等云平台的基本功能和使用方法,掌握了虚拟机、容器、云存储等技术的应用。
2. 技术实践为了将所学知识应用于实际项目中,我积极参与了以下技术实践:(1)项目开发:参与了公司多个项目的开发,担任前端、后端或全栈工程师,负责项目的技术方案设计、编码实现和测试。
(2)技术分享:定期参加技术沙龙、研讨会等活动,分享自己的技术心得和经验。
(3)开源贡献:在GitHub等开源社区贡献代码,与其他开发者交流学习。
二、工作成果与亮点1. 项目成果在过去的一年里,我参与的项目取得了以下成果:(1)项目A:作为前端工程师,负责项目的设计和开发,实现了项目需求的完美呈现,提升了用户体验。
(2)项目B:作为后端工程师,负责项目的技术架构设计和核心功能开发,保证了项目的稳定性和可扩展性。
(3)项目C:作为全栈工程师,负责项目的前端、后端和数据库设计,实现了项目的快速上线和高效运行。
2. 个人成长(1)技术能力提升:通过不断学习和实践,我在前端、后端、数据库和云计算等方面的技术能力得到了显著提升。
本年度个人技术总结范文(3篇)
第1篇一、前言时光荏苒,岁月如梭。
转眼间,本年度已经接近尾声。
在这一年中,我立足本职工作,努力学习,不断提升自己的技术水平。
现将本年度个人技术总结如下,以期为今后的工作提供借鉴和指导。
二、技术学习与成长1. 知识储备(1)基础知识本年度,我系统学习了计算机基础知识,包括计算机组成原理、操作系统、计算机网络、数据库原理等。
通过学习,我对计算机硬件、软件、网络等方面有了更加深入的了解,为后续技术学习奠定了坚实的基础。
(2)专业领域知识在专业领域,我重点学习了以下技术:- 编程语言:Python、Java、C++等;- 开发框架:Spring Boot、Django、Flask等;- 数据库技术:MySQL、Oracle、MongoDB等;- 前端技术:HTML、CSS、JavaScript、Vue.js、React等;- 服务器技术:Linux、Apache、Nginx等。
2. 技能提升(1)编程能力通过参与项目实践,我的编程能力得到了显著提升。
我能够熟练运用Python、Java等编程语言进行项目开发,并具备一定的代码审查和优化能力。
(2)问题解决能力在项目开发过程中,我遇到了各种技术难题。
通过查阅资料、请教同事、分析问题根源,我逐渐提高了自己的问题解决能力。
(3)团队协作能力我深知团队协作的重要性,因此努力提高自己的沟通、协作能力。
在团队项目中,我能够与团队成员有效沟通,共同推进项目进度。
三、项目经验1. 项目一:某企业电商平台项目简介:该项目为一家企业搭建电商平台,实现商品展示、下单、支付、物流等功能。
我的职责:负责后端开发,包括商品管理、订单管理、用户管理等模块。
技术亮点:采用Spring Boot框架进行开发,实现模块化设计,提高代码可维护性。
2. 项目二:某教育机构在线学习平台项目简介:该项目为一家教育机构搭建在线学习平台,提供课程视频、习题、直播等功能。
我的职责:负责前端开发,包括课程列表、视频播放、习题练习等模块。
mongodb的数据库操作与权限设置实验总结
mongodb的数据库操作与权限设置实验总结实验总结:MongoDB的数据库操作与权限设置一、实验背景1.1 数据库操作数据库操作是指对数据库中的数据进行增加、删除、修改、查询等操作的一系列动作。
通过数据库操作,用户可以对存储在数据库中的数据进行增删改查,从而实现对数据的管理和利用。
1.2 权限设置权限设置是指对数据库操作的权限进行控制和管理。
通过权限设置,可以对用户对数据库进行的操作进行限制,从而保障数据库的安全性和数据的完整性。
二、实验过程2.1 创建数据库在实验中,首先创建了一个名为“test”的数据库,并在该数据库中创建了一个名为“student”的集合(collection)。
创建数据库的命令如下:use test2.2 插入数据在“student”集合中插入了多条数据,每条数据有“name”和“age”两个字段。
插入数据的命令如下:db.student.insert({name: "Tom", age: 20})db.student.insert({name: "Jerry", age: 22})db.student.insert({name: "Lucy", age: 18})2.3 查询数据通过查询数据,可以获取指定条件下的数据记录,方便用户对数据进行查找和利用。
查询数据的命令如下:db.student.find({}) //查询所有学生的信息db.student.find({name: "Tom"}) //查询名字为Tom的学生的信息db.student.find({age: {$gte: 20}}) //查询年龄大于等于20岁的学生的信息2.4 更新数据通过更新数据,可以对数据库中已有的数据进行修改,使其符合用户的需求。
更新数据的命令如下:db.student.update({name: "Tom"}, {age: 21}) //将名字为Tom 的学生的年龄更新为21岁2.5 删除数据通过删除数据,可以将数据库中不需要的数据进行清除,以便节省空间和提高查询效率。
mongodb实验总结心得
mongodb实验总结心得MongoDB是一种非关系型数据库,被广泛应用于各种应用程序的开发中。
在最近的一次实验中,我深入学习了MongoDB的使用,并通过实践总结出一些心得体会。
在实验中我学会了如何安装和配置MongoDB。
MongoDB的安装非常简单,只需下载安装包并按照指示进行安装即可。
在配置方面,我学会了如何设置数据库的路径、日志文件的路径、端口号等基本配置项。
这些配置项可以根据实际需求进行调整,以满足不同的应用场景。
我学习了MongoDB的基本操作。
MongoDB使用的是JSON-like的文档存储格式,这使得数据的存储和查询非常灵活。
在实验中,我学会了如何创建数据库和集合,并通过插入、更新、删除文档来操作数据。
我还学会了使用查询语句来检索数据,包括简单的查找、排序、限制返回数量等操作。
这些操作都非常直观和易于理解,让我对MongoDB的操作有了更深入的认识。
我还学习了MongoDB的索引和聚合操作。
索引可以显著提高数据查询的效率,特别是在大规模数据集上。
在实验中,我学会了如何创建索引,并通过explain()方法来分析查询语句的性能。
聚合操作可以对数据进行分组、统计等操作,非常适合处理复杂的数据分析需求。
在实验中,我学会了如何使用聚合管道来实现各种数据分析操作,如分组统计、计算平均值等。
我还学习了MongoDB的备份和恢复操作。
数据的备份是非常重要的,可以保护数据免受丢失或损坏的风险。
在实验中,我学会了如何使用mongodump命令来进行备份,并使用mongorestore命令来进行数据恢复。
备份和恢复操作非常简单,只需一条命令即可完成,这极大地方便了数据管理和维护工作。
在实验中我还学习了MongoDB的安全机制。
MongoDB提供了对数据的访问控制和用户认证功能,可以确保数据的安全性。
在实验中,我学会了如何创建用户、为用户分配权限,并通过认证来保护数据库的访问。
这些安全机制可以有效防止非法访问和数据泄露,是保护数据安全的重要手段。
mongodb心得与总结
mongodb心得与总结一、引言随着大数据时代的来临,数据库技术成为了信息技术领域中不可或缺的一部分。
其中,MongoDB 作为一种非关系型数据库,以其灵活的数据模型、强大的查询功能和易扩展的特性,受到了广大开发者和企业的青睐。
我在学习MongoDB 的过程中,收获颇丰,现在我将分享我的心得与总结。
二、学习过程了解MongoDB 基础:在开始学习MongoDB 之前,我首先对非关系型数据库的概念、特点和优势进行了深入的了解。
然后,我系统地学习了MongoDB 的基本概念,如文档、集合、数据库等,以及MongoDB 的安装和配置。
学习MongoDB 查询语言:MongoDB 的查询语言是其强大功能的核心。
我深入学习了MongoDB 的查询操作符,如比较操作符、逻辑操作符、数组操作符等,并大量实践了查询操作。
同时,我也学习了聚合管道和MapReduce 框架,以实现复杂的数据处理和分析。
掌握MongoDB 高级特性:为了更好地利用MongoDB,我学习了它的高级特性,如索引、分片、复制集和安全性。
这些特性使得MongoDB 可以应对大规模数据和高并发场景。
实践项目:为了将所学知识付诸实践,我参与了多个项目。
这些项目涵盖了日志分析、用户行为跟踪和推荐系统等领域。
通过这些项目,我加深了对MongoDB 的理解,也积累了一定的实战经验。
三、心得体会在学习MongoDB 的过程中,我深刻体会到了以下几点:灵活的数据模型:MongoDB 采用文档模型存储数据,可以轻松地表示复杂的数据结构,如嵌套文档、数组和日期等。
这使得开发人员可以更加高效地处理业务数据。
强大的查询功能:MongoDB 的查询语言功能强大且灵活,支持丰富的查询操作符和聚合框架。
这使得开发人员可以轻松地实现复杂的数据查询和数据处理需求。
易扩展性:MongoDB 支持水平扩展,通过分片等技术可以轻松地应对大规模数据和高并发场景。
这为企业的业务发展提供了强有力的支持。
mongodb课程设计
mongodb课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解MongoDB的基本概念,掌握其作为NoSQL数据库的特点;2. 学会使用MongoDB进行数据的增、删、改、查操作;3. 掌握MongoDB的数据模型,能运用其进行文档型数据的存储与管理;4. 了解MongoDB的索引、聚合操作及安全性特点。
技能目标:1. 能够独立安装、配置MongoDB环境;2. 熟练运用MongoDB的基本操作命令,实现对数据库的有效管理;3. 能够运用MongoDB的索引、聚合操作优化查询性能;4. 能够结合实际项目需求,设计合理的MongoDB数据模型。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据库技术的兴趣,激发其探索NoSQL数据库的积极性;2. 培养学生团队协作、沟通表达的能力,使其在项目实践中发挥积极作用;3. 培养学生具备良好的信息素养,认识到数据安全、隐私保护的重要性。
本课程针对高年级学生,结合其已具备的计算机基础知识,以提高实践操作能力和培养创新思维为目标。
课程性质为实践性较强的学科,教学要求注重理论与实践相结合,培养学生实际运用MongoDB解决实际问题的能力。
通过本课程的学习,使学生能够掌握MongoDB的基本知识和技能,为后续项目开发及数据库管理奠定基础。
二、教学内容1. MongoDB简介- NoSQL数据库的发展背景- MongoDB的特点与应用场景2. MongoDB安装与配置- 安装MongoDB数据库- 配置MongoDB环境3. MongoDB基本操作- 数据库、集合的创建与删除- 文档的插入、查询、更新与删除4. MongoDB数据模型- 文档结构- 数据类型- 数据模型设计原则5. MongoDB索引与查询优化- 索引的概念与类型- 索引的创建、查询与删除- 查询优化策略6. MongoDB聚合操作- 聚合管道操作- 聚合操作符与应用7. MongoDB安全性- 用户权限管理- 数据库安全策略8. MongoDB应用案例- 实际项目中MongoDB的应用- 结合项目需求进行数据模型设计本教学内容根据课程目标,结合教材章节进行编排,注重科学性和系统性。
见习技术员总结
见习技术员总结1. 引言作为一名见习技术员,我在过去的几个月里参与了各种项目和任务,这给了我宝贵的学习和成长机会。
本文将总结我在见习期间获取的经验和技能,并讨论我在未来的发展方向和目标。
2. 技术技能2.1 编程语言和框架在我的见习期间,我主要使用了以下编程语言和框架: - Python:作为一种通用的编程语言,我在开发Web应用程序和自动化脚本方面有了很好的经验。
- JavaScript:前端开发中使用的主要语言,我能够使用常见框架如Vue.js和React.js 进行开发。
- HTML/CSS:前端开发的基础,我可以编写语义化的HTML和灵活的CSS样式。
2.2 数据库我对关系型数据库(如MySQL)和非关系型数据库(如MongoDB)都有基本的了解和实践。
我能够设计和优化数据库模式,并编写SQL查询语句来检索和操作数据。
2.3 网络和服务器管理我对计算机网络和服务器管理有了初步的了解。
我可以配置本地服务器环境和网络设置,并了解常见的网络协议和安全措施。
3. 项目经验3.1 项目A:开发一个电子商务网站在这个项目中,我参与了网站的需求分析、数据库设计、API开发和前端界面设计。
我与团队成员协作,按照项目计划并遵循敏捷开发方法论,顺利地完成了网站的开发和上线。
3.2 项目B:实现一个自动化测试框架在这个项目中,我负责编写测试脚本和自动化测试工具的开发。
通过这个项目,我学会了如何使用Selenium和Appium等自动化测试工具,并将其集成到持续集成环境中。
3.3 项目C:优化数据库性能这个项目要求我们优化一个大型电商网站的数据库性能。
我们通过对数据库进行索引优化、查询语句优化和数据分片等措施,成功地减少了数据库的响应时间,并提高了用户体验。
4. 自我评价与反思通过见习期间的各种项目和任务,我学到了很多技术知识和实践经验。
我发现自己在编程和问题解决方面有较强的能力,并能与团队成员进行良好的沟通和协作。
mongodb实训总结
mongodb实训总结1.引言1.1 概述概述MongoDB是一种开源的NoSQL数据库管理系统,它具有高性能、高可扩展性和灵活性的特点。
与传统的关系型数据库相比,MongoDB采用了文档数据库模型,可以存储和处理非结构化的数据。
它是面向文档的,这意味着数据是以BSON(Binary JSON)格式存储在集合(Collection)中,并支持嵌套文档,这使得数据在存储和查询过程中非常灵活。
MongoDB具有以下几个主要特点:1. 高性能:MongoDB采用内存映射文件技术,将数据存储在内存中,这使得数据的读取速度快,并具有很低的延迟。
2. 高可扩展性:MongoDB支持水平扩展,可以通过添加更多的节点来增加系统的处理能力,使得系统能够处理更多的并发请求。
3. 强大的查询功能:MongoDB支持丰富的查询语言和灵活的数据模型,可以使用多种条件对数据进行查询和过滤,并支持对多个字段进行索引,提高查询效率。
4. 适用于大数据量和高并发环境:MongoDB在设计之初就考虑了大数据量和高并发的情况,它的架构和存储方式使得它非常适合处理大规模的数据和高并发的请求。
5. 容易部署和管理:MongoDB提供了易于使用的管理工具和详细的文档,使得部署和管理数据库变得简单和方便。
总之,MongoDB是一种强大而灵活的数据库管理系统,通过支持高性能、高可扩展性和丰富的查询功能,它可以满足各种复杂应用场景下的需求。
在实践中,我们可以利用MongoDB的特点来设计和构建高效、可靠的数据存储和处理系统。
在本次实训中,我们对MongoDB的基本概念和操作进行了学习和实践,通过实际操作和实例演示,深入理解了MongoDB在数据管理方面的优势和应用场景。
通过本次实训,我们掌握了使用MongoDB进行数据的插入、查询、更新和删除操作的基本方法,了解了MongoDB的索引和聚合功能的使用方法,掌握了MongoDB在分布式和集群环境中的部署和配置方法。
MongoDB数据库和数据分析模块总结
MongoDB数据库和数据分析模块总结MongoDB数据库和数据分析模块总结scrapy的基础知识和MongoDB的简介⾮关系型数据库之MongoDBMongoDB⽤户权限爬取王者荣耀⽪肤思路pomongo模块ipython模块jupyter模块Anaconda软件数据分析numpy科学计算模块索引切⽚pandas模块简介DataFrame读取外部数据scrapy的基础知识和MongoDB的简介爬⾍框架Scrapy功能最为强⼤,使⽤频率⾼的⼀款异步爬⾍框架'''同步:提交完任务之后原地等待任务的返回结果期间不做任何事情异步:提交任务之后不等待任务的返回结果,可以去做其他事情,结果可以通过回调获取(主动获取)下载错误解决问题1:window系统可能出现问题 can not import Deque解决⽅法: 升级python版本系统问题2: vistual c++ 需要c++升级解决⽅法: 在mac系统下载不会出错,但windows系统可能出错如果windows电脑下载出错,且没有关键字提⽰报错需要进⾏格外配置1.pip3 install wheel2.下载对应系统的⽂件,cp36:python3.6版本,amd64表⽰64位操作系统,win32表⽰32为操作系统3.下载⽂件后的安装位置最好容易找到 可以通过报错信息查看⽂件的存放位置pip3 install ⽂件名4.pip3 install pywin325.pip3 install scrapyscrapy的基本使⽤和⽂件介绍创建⼀个项⽬语法:scrapy startproject 项⽬名⾸先进⼊D盘创建⽂件创建爬⾍⽂件语法:scrapy genspider 名称⽹址创建⽂件前,先进⼊⽬标⽂件夹算数符介绍"""add 加(add)sub 减(substract)div 除(divide)mul 乘(multiple)"""scrapy⽂件介绍spiders⽂件: 存放爬⾍项⽬⽂件setting.py: 需要进⾏相关配置,将“ROBOTSTXT_OBEY=True” 改为 “ROBOTSTXT_OBEY=None”middlewares.py: 中间件⽂件piplines.py: 数据存储相关的⽂件⾮关系型数据库之MongoDBMonogoDB的特点该数据库数据的量和处理时间较于关系型数据库快很多该数据库也是⼤数据⽣态圈⾥⾯常⽤的⼀款软件该数据是⼀款最像关系型数据库的⾮关系数据库(⽂本结构)MongoDB重要概念MySQL MongonDB名称database database库table 表collection集合row ⾏document⽂档colum field字段MongoDB⽂件介绍bin⽂件夹'''⾥⾯存放⼀堆启动⽂件'''mongod.exe 服务端mongo.exe 客户端data⽂件夹 存放数据相关⽂件log⽂件夹 存放⽇志相关⽂件启动MongoDB步骤配置环境变量进⼊环境变量配置对系统变量Path进⾏编辑MongoDB的相关⽂件设置查看mongodb⽂件夹内是否含有data和log⽂件夹如果没有需要你⾃⼰⼿动创建如果有则直接跳过在data⽂件内创建db⽂件夹(⽬的是为了管理⽂件资源)在MongoDB⽂件夹根⽬录下创建mongod.cfg⽂件,⽂件内代码为systemLog:destination: filepath: "D:\MongoDB\log\mongod.log"logAppend: truestorage:journal:enabled: truedbPath: "D:\MongoDB\data\db"net:bindIp: 0.0.0.0port: 27017setParameter:enableLocalhostAuthBypass: falseDOS界⾯设置输⼊代码mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install --auth '''auth即让服务端以校验⽤户⾝份的⽅式启动不加则不校验(刚开始不加)'''启动/关闭net start MongoDBnet stop MongoDB登录mongo基础命令'''mongodb语句不需要分号结束'''1.查看所有的数据库名词show dbs2.退出客户端exitquit()MongoDB的特性创建东西后,必须写⼊数据才会保存到硬盘,在此之前都是在内存中临时创建,⽤完就没了针对库的增删改查查看show dbs # 查看数据库增加use 库名删除语法:# db是关键字当前在哪个库下执⾏改命令就是删除哪个库>db.dropDatabase('库名')针对集合的增删改查'''要想操作collection集合必须先有database库'''增加语法:db.createCollection('表名')# 如果单纯的创建不插⼊数据那么也只是在内存临时创建db.collection表名查show tablesshow collections改忽略删语法:db.collection名字.drop()针对⽂档(记录)增删改查增语法:# 单条数据db.表名.insert({})# 多条数据db.表名.insertMany([{},{},{}])db.表名.insert([{},{},{}])查语法:db.表名.find()db.表名.find({' ':' '})改语法:# 修改db.表名.update({},{$set:{}})# 完全替换 (少⽤)db.表名.update({})⽂档操作补充'''涉及到数据的嵌套查找⽀持直接点键或者索引'''eg:db.db1.find({'ddd.fg':123})db.db1.find({'fgh.0':'iii'})MongoDB⽤户权限管理"""涉及到⽤户权限相关引号推荐全部使⽤双引号"""创建⽤户'''mongodb针对⽤户权限的创建,数据可以保存在不同的数据库下之后在登录的时候只需要⾃⼰指定账户数据来源于哪个数据库即可管理员⽤户数据⼀般情况下推荐保存到admin库下⽽普通⽤户任意库都可以'''创建管理员1.切换到admin数据库下use admin2.创建账户并且赋予权限# ⽤户名为:root# 密码:123# 权限:管理员,存储位置:admin库db.createUser({user: "root",pwd: "123",roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]})其他⽤户在test数据库下创建1.切换到test数据库下use test2.创建账户并赋予权限针对test库⽤于读写的权限针对db1库只拥有读的权限db.createUser({# ⽤户名:jasonuser: "jason",# 密码:123pwd: "123",# 权限:读写,存储位置:testroles: [ { role: "readWrite", db: "test" },# 权限:读存储位置:db1{ role: "read", db: "db1" } ]})为了使设置⽣效,要进⾏下部操作停⽌服务net stop MongoDB再移除服务MongoDB --remove再次系统配置mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install --auth 再次启动net start MongoDB两种验⽅式1.直接登录验证2.进⼊之后再验证数据查询⽅法数据准备'''是输出结果形式好看'''db.表名.find().pretty查询指定字段# 查找id为3的名字与年龄er.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})'''0表⽰不要 1表⽰要'''针对主键字段_id如果不指定默认是必拿的普通字段不写就表⽰不拿查询学习mongodb的查询语句只要对⽐着MySQL去学,⾮常的容易!并且在书写mongodb查询语句的时候,我们可以先使⽤MySQL的SQL语句然后参考SQL语句再书写mongodb语句(相当于将MySQL语句翻译成mongodb)⽐较运算符mongoDB符号意义$ne!=$gt>$lt<$gte>=$lte<={key:value}=逻辑运算符在SQL中:and,or,notNOSQL中:逗号分隔的多个条件是and关系“$or”的条件放在[]中“$not”取反成员运算在SQL中:in,not in在NoSQL中:"$in","$nin"正则匹配⽤正则符号组合去⽂本中筛选出符合条件的数据# SQL:regexp 正则# MongoDB:/正则表达/i范围/模糊查询语法:find({查询条件},{筛选字段})"""MySQL关键字 like关键符号% 匹配任意个数的任意字符_ 匹配单个个数的任意字符MongoDB:通过句点符$all"""排序"""MySQL:关键字 order by升序降序 asc descMongoDB关键字 sort升序降序 1 -1"""排序:1代表升序,-1代表降序分页(限制查询条数)"""MySQL关键字 limit分页 5,5MongoDB关键字 limit分页 skip"""杂项补充获取数量eg:获取age⼤于30的user信息er.count({'age':{"$gt":30}})# 输出为2er.find({'age':{"$gt":30}}).count()# 同上,输出为2分组查询按照部门分组,输出部门名db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$post'}})求每个部门的平均年龄db.emp.aggregate({"$group":{'_id':'$post','avgage':{'$avg':'$age'}}})求每个部门的最⾼薪资与最低薪资db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$post','最⾼薪资':{'$max':'$salary'},'最低薪资':{'$min':'$salary'}}})爬取王者荣耀⽪肤思路1.进⼊官⽹查看每个详细页⾯的⽹址2.循环获取每个详细页⾯的⽹址,向详细⽹址发送请求3.进⼊详细页⾯,查看图⽚加载⽅式4.切换⼩图标时,背景图会变化,背景图为所要的数据5.打开⽹络源码,发现背景图所在位置,但只有⼀个地址,所以推测为js加载⽅式 5.打开⽹络源码,发现背景图所在位置,但只有⼀个地址,所以推测为js加载⽅式6.通过切换⼩图标,url地址在变化,发现得到的地址是图⽚地址7.所以可以识别,有多少个⼩图标就有多少个⼤图⽚,通过改变数字就可获取图⽚地址pomongo模块pymongo模块可以实现python和mongoDB实时交互pomongo的基本操作调⽤模块import pymongo创建数据库runoobdbmyclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb = myclient["runoobdb"]创建集合sites(先创建库)mycol = mydb["sites"]插⼊数据mydict = { "name": "RUNOOB", "alexa": "10000", "url": "https://" }x = mycol.insert_one(mydict)查看数据y = mycol.find_one()print(y)数据分析数据分析应⽤领域 商品推荐: 量化交易: 应⽤:股票、期货等数据分析 短视频推送: 应⽤:抖⾳今⽇头条等短视频推荐需求分析 就是要分析什么数据,通过什么⽅式分析想要什么样的结果数据采集 数据的来源: 1.公司内部⾃带 直接调⽤即可 MySQL MongoDB 2.⽹络爬⾍获取 需要编写代码爬⾍相关技能 3.第三⽅服务 花钱直接购买钞能⼒数据清洗 将获取到的数进⾏效验是否符合分析条件 缺失数据异常数据...数据分析 选择对应的计算公司,算法模型分析数据⽣成数据分析报告 攥写分析报告并给出分析之后的规律及建议数据可视化 将复杂的数据⽤图形的形式展⽰出来,⽅便查看相应规律,数据可视化步骤⼀般是结合数据分析报告⼀起数据分析三剑客简介numpy模块 数学计算模块,他是所有计算机模块的底层模块pandas 主要⽤于excel表格mateplotlib 数据可视化模块ipython模块ipython模块下载pip3 install ipython -i https:///simple/打开cmd之后直接输⼊ipython进⼊全新的编程环境 1.代码有提⽰ 2.代码⾃动缩进 3.通篇颜⾊不单调jupyter模块模块的下载与使⽤在cmd窗⼝下载pip3 install jupyter -i ⽹络地址运⾏jupyter命令⾏输⼊命令,进⼊页⾯jupyter notebook# 打开的界⾯取决于终端输⼊jupyer notebook命令的左侧路径功能区域upload⽤于上传任意类型的⽂件new下拉框: python3⽤于创建notebook⽂件 Text File⽤于创建⽂本⽂件 Folder⽤于创建⽂件夹 Terminal⽤于模拟cmd终端notebook⽂件notebook⽂件的后缀名是.ipynb 该⽂件⽆法以正常的双击直接打开不在专门的notebook环境才可以打开会看到需要使⽤专门的notebook环境才可以打开并且查看内部的真实数据,以后看到该类型的⽂件就使⽤jupyter notebook打开该模块的缺陷"""其实该模块就可以进⾏数据分析相关的⼯作但是有⼀个⾮常⼤的缺陷就是数据分析过程中需要使⽤到的其他模块都需要⾃⼰下载并且跟数据分析相关的模块不下于200个"""Anaconda软件# 其内部集成了很多数据分析相关软件及功能并且⾃动下载了接近300个数据分析相关模块页⾯功能介绍Home:主要是⼀些已经准备好的软件有直接可以使⽤和下载即可使⽤Environments:⾥⾯主要包含数据分析相关的模块Learning:⾥⾯含有⼤量的技术教程Community:⾥⾯含有⼤量技术交流平台Jupyter Notebook详细操作错误排查"""主界⾯点击jupyter notebook之后⽆法呼起浏览器打开界⾯原因在于你的计算机名词含有中⽂"""基础单词了解单词意义cell 单元格cut 剪切copy 拷贝paste 粘贴above 在...上⾯below 在...下⾯replace 替换delete 删除undo 撤销split 切割merge 合并命令⾏模式与编辑模式'''蓝⾊对应的是命令⾏模式、绿⾊对应的是编辑模式'''快捷键1.运⾏当前单元格ctrl+enter2.运⾏当前单元格并选中下⽅的单元格shift+enter3.如何书写md格式的标题⽅式1: 命令⾏模式下按m键,后按照警号个数书写⼏级标题执⾏即可,之后要运⾏,shift+enter 编辑模式下先写⽂本,后进⼊命令⾏模式按M加数字来控制⼏级标题4.如何在当前单元格的下⽅新建⼀个单元格命令⾏模式,按b键5.如何在当前单元格的上⽅新建⼀个单元格命令⾏模式,按a键6.如何删除单元格命令⾏模式,连续按两下d键7.如何撤销删除命令⾏模式下按z键数据分析numpy科学计算模块科普'''很多编程语⾔对数字精确度不是很敏感 python亦是如此'''eg:a=524552524.532523b=str(a)print(b)# 输出可能为524552524.5numpy简介1. Numpy是⾼性能科学计算机和数据分析模块的基础包2. 也是pandas等其他数据分析⼯具的基础3. NumPy具有多维数组功能,运算更加⾼效快速结论 numpy模块使数据计算更⾼效多维数组# numpy中同⼀个数组内所有数据数据类型肯定是⼀致的⼀维数组np.array([1,2,3,4,.....])⼆维数组np.array([[1,2,3,4,.....],[9,8,7,6,.....]])数据类型布尔型bool_整型int_、int8、int16、int32、int64int32只能表⽰(-2**31,2**31-1),因为它只有32个位,只能表⽰2**32个数⽆符号整型uint8、uint16、uint32、uint64浮点型float_,float16,float32,float64复数型complex_,complex64,complex128常⽤属性数组的转置(对⾼维数组⽽⾔)T查看数组元素的数据类型dtype查看数组元素的个数查看数组的维数ndim查看数组的维度⼤⼩(以元组形式,输出为⼏⾏⼏列)shape如何查看某个⽅法的使⽤说明⽅式1:在⽅法后⾯跟问号执⾏即可⽅式2:写完⽅法名后先按shift不松开然后按tab即可(shift+tab) array()将列表转换为数组,可选择显⽰指定dtypearange()range的numpy版,⽀持浮点数linspace()平均等分zeros()根据指定形状和dtype创建全0数组ones()根据指定形状和dtype创建全1数组empty()根据指定形状和dtype创建空数组(随机值)eye()根据指定边长和dtype创建单位矩阵索引切⽚针对⼀维数组索引与切⽚操作跟python中的列表完全⼀致花式索引(间断索引)依照索引值布尔值索引(逻辑索引)针对⼆维数组索引与切⽚语法:res[⾏索引(切⽚),列索引(切⽚)]运算符数学运算符+:数组对应元素的加和-:数组对应元素的差*:数组对应元素的乘积/:数组对应元素的商//:数组对应元素商的余数**:数组对应元素的幂指数⽐较运算符>:等价np.greater(a,b)判断arr1的元素是否⼤于arr2的元素>=:等价np.greater_equal(,b) 判断a的元素是否⼤于等于b的元素<:等价np.less(a,b) 判断a的元素是否⼩于arr2的元素<=:等价np.less_equal(a,b) 判断a的元素是否⼩于等于b的元素==:等价np.equal(arr1,arr2) 判断a的元素是否等于b的元素!=:等价np.not_equal(arr1,arr2) 判断a的元素是否不等于b的元素常⽤数学函数np.round(arr):对各元素四舍五⼊np.sqrt(arr):计算各元素的算术平⽅根np.square(arr):计算各元素的平⽅值np.exp(arr):计算以e为底的个元素为指数np.power(arr, α):计算各元素的指数np.log10(arr):计算以10为底各元素的对数np.log(arr):计算以e为底各元素的对数np.min(arr,axis) 按照轴的⽅向计算最⼩值np.max(arr,axis) 按照轴的⽅向计算最⼤值np.mean(arr,axis) 按照轴的⽅向计算平均值np.median(arr,axis ) 按照轴的⽅向计算中位数np.sum(arr,axis) 按照轴的⽅向计算和np.std(arr,axis) 按照轴的⽅向计算标准差np.var(arr,axis) 按照轴的⽅向计算⽅差随机数numpy中的random⼦模块以np.random为前缀rand给定形状产⽣随机数组(0到1之间的数)语法:# ⽣成X⾏Y列数据组变量=np.random.rand(X,Y)randint给定形状产⽣随机整数choice给定形状产⽣随机选择shuffle与random.shuffle相同uniform给定形状产⽣随机数组(随机均匀分布)normal随机正态分布pandas模块简介pandas的主要功能1.具备诸多功能的两⼤数据结构: Series和DataFrame都是基于Numpy构建出来的 公司中使⽤频繁的是DataFrame,⽽Series是构成DataFrame的基础,即⼀个DataFrame可能由多个Series构成2.集成时间序列功能3.提供丰富的数学运算和操作(基于Numpy)4.灵活处理缺失数据数据类型Series类似于⼀维数组对象,由数据和相关的标签(索引)组成缺失数据概念在数据处理中如果遇到NaN关键字那么意思就是缺失数据,并且NaN属于浮点型为什么会出现数据缺失因为新的索引标签,⽆法与旧的序偶印标签对应所以产⽣缺失相关⽅法dropna():过滤掉值为NaN的⾏fillna():填充缺失数据notnull():判断为不缺失数据,返回布尔数组isnull():判断为缺失数据,返回布尔数组数据修改规则如何判断当前数据是否改变 1.如果执⾏操作之后有结果说明原数据没有变 2.如果执⾏操作之后没有结果说明原数据改变布尔值索引布尔值索引的本质就是按照对应关系筛选出True对应的数据⾏索引取值f.iloc[0]标签取值f.loc['a']Series数据操作增加数据res['a']=88查数据res.loc['a']删数据del res[0]算数符介绍"""add 加(add)sub 减(substract)div 除(divide)mul 乘(multiple)"""DataFrame性质表格型数据结构,相当于⼀个⼆维数组,含有⼀组有序的列也可以看作是由Series组成的共⽤⼀个索引的字典构造:pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'boc':[5,6,7,8]})"""以上创建⽅式都仅仅做⼀个了解即可因为⼯作中dataframe的数据⼀般都是来⾃于读取外部⽂件数据,⽽不是⾃⼰⼿动去创建"""常见属性⾏索引fh.index列索引fh.columns转置fh.T值索引fh.values快速索引fh.describe读取外部数据pd.read_csv() # 可以读取⽂本⽂件和.csv结尾的⽂件数据pd.read_excel() # 可以读取excel表格⽂件数据pd.read_sql() # 可以读取MySQL表格数据pd.read_html() # 可以读取页⾯上table标签内所有的数据⽂本⽂件读取语法:pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None, usecols=None, skiprows=None, skipfooter=None, converters=None, encoding=None)参数介绍filepath:指定txt⽂件或csv⽂件所在的具体路径sep:指定原数据集中各字段之间的分隔符,默认为逗号”,”id name income1 jj 10header:是否需要将原数据集中的第⼀⾏作为表头,默认将第⼀⾏⽤作字段名称如果原始数据没有表头需要将该参数设置为Nonenames:如果原数据集中没有字段,可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头usecols:指定需要读取原数据集中的哪些变量名skiprows:数据读取时,指定需要跳过原数据集开头的⾏数有⼀些表格开头是有⼏⾏⽂字说明的,读取的时候应该跳过skipfooter:数据读取时,指定需要跳过原数据集末尾的⾏数converters:⽤于数据类型的转换(以字典的形式指定)encoding:如果⽂件中含有中⽂,有时需要指定字符编码excel表格读取语法:pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None,na_values=None, thousands=None, convert_float=True)参数介绍:io:指定电⼦表格的具体路径sheet—name:指定需要读取电⼦表格中的第⼏个Sheet,既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称header:是否需要将数据集的第⼀⾏⽤作表头,默认为是需要的skiprows:读取数据时,指定跳过的开始⾏数skip_footer:读取数据时,指定跳过的末尾⾏数index_col:指定哪些列⽤作数据框的⾏索引(标签)na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值thousands:指定原始数据集中的千分位符convert_float:默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段converters:通过字典的形式,指定某些列需要转换的形式数据库数据读取# 在anaconda环境下,要安装pymysql模块语法:conn = pymysql.connect(host,port,user,password, database, charset)参数介绍:host:指定需要访问的MySQL服务器port:指定访问MySQL数据库的端⼝号 charset:指定读取MySQL数据库的字符集,如果数据库表中含有中⽂,⼀般可以尝试将该参数设置为 “utf8”或“gbk”user:指定访问MySQL数据库的⽤户名password:指定访问MySQL数据库的密码database:指定访问MySQL数据库的具体库名⽹页表数据读取语法:获取⽹页中的第⼀个列表pd.read_html(r'https:///item/NBA%E6%80%BB%E5%86%A0%E5%86%9B/2173192?fr=aladdin')[0]DataFrame参数介绍.columns # 查看列.index # 查看⾏.shape # ⾏列.dtypes # 数据类型.head() # 取头部多条数据.tail() # 取尾部多条数据⾏列操作获取指定列对应的数据语法:df['列字段名词']列名修改语法:df.rename(columns={'旧列名称':'新列名称'})创建列语法:df['新列名称']=内容定义位置语法:df.insert(位置值,'新列名称',新数据)添加⾏语法:表1=表2.append(df3)数据筛选获取指定列数据# 单列数据fg['ID']# 多列数据fg[['ID','name']]获取指定⾏数据eg:# 获取有电梯的总价⼩于750的,只显⽰房屋名称,总价,朝向lig.loc[(lig['配备电梯']=='有')&(lig['总价'] < 750),['房屋名称','总价','房屋朝向']]数据处理更改时间格式语法:变量.属性= pd.to_datetime(变量.属性, format = '%Y年%m⽉')更改数字类型语法:变量.属性 = 变量.属性.str[:-1].astype(float)。
Mongodb常见错误与解决方法小结(Mongodb中经常出现的错误)
Mongodb常见错误与解决⽅法⼩结(Mongodb中经常出现的错误)今天在配置MongoDB时发⽣了以下⼏个错误, 已经被我解决了,提供给⼤家.2015-05-12T09:30:26.313+0800 I STORAGE [initandlisten] exception in initAndListen: 28574 Cannot start server. Detected data files in/root/Desktop/mongodb/data created by storage engine 'mmapv1'. The configured storage engine is 'wiredTiger'., terminating2015-05-12T09:30:26.313+0800 I CONTROL [initandlisten] dbexit: rc: 1002015-05-12T09:31:53.043+0800 I CONTROL ***** SERVER RESTARTED *****2015-05-12T09:31:53.049+0800 I STORAGE [initandlisten] exception in initAndListen: 28574 Cannot start server. Detected data files in/root/Desktop/mongodb/data created by storage engine 'mmapv1'. The configured storage engine is 'wiredTiger'., terminating2015-05-12T09:31:53.050+0800 I CONTROL [initandlisten] dbexit: rc: 100补充⼀下:如果存储空间满了的话也会出现 rc:100错误。
任务总结范文
任务总结任务总结前言在过去的一段时间里,我参与了一个任务,这个任务是一个挑战,但也是一次宝贵的成长经历。
通过这篇文档,我将对这个任务进行总结,并分享我的学习和经验。
任务背景任务的背景是一个项目,旨在开发一个全新的网站。
这个网站的目标是提供一个交流平台,方便人们分享知识和经验。
我的任务是作为开发团队的一员,负责以后端开发为主。
这包括设计数据库、编写服务器端代码、实现核心功能等。
任务目标- 设计和实现一个可靠的数据库结构,以支持网站的各种功能和需求。
- 编写高效、可扩展、可维护的服务器端代码。
- 实现核心功能,如用户认证、文章发布、评论等。
- 保证网站的安全性和性能优化。
技术栈选择在开始任务之前,我对各种技术栈进行了调研和评估。
最终我选择了以下技术栈来实现任务的目标:- 后端框架:Node.js- 数据库:MongoDB- API设计:RESTful- 身份验证:JSON Web Token (JWT)- 单元测试:Mocha和Chai我选择Node.js作为后端框架,因为它是一个快速且高效的服务器端开发平台。
它的事件驱动架构使得处理并发请求变得轻松。
MongoDB是一种灵活且可扩展的数据库,非常适合与Node.js配合使用。
我还选择了RESTful API设计,因为它具有简单、统一的接口风格,易于理解和使用。
JSON Web Token (JWT)提供了一种安全、可靠的身份验证机制,能够为用户提供访问控制和权限管理。
最后,我使用Mocha和Chai来编写单元测试,以确保代码的质量和稳定性。
实施过程在任务的实施过程中,我按照以下步骤进行:1. 设计数据库结构:根据网站的需求,我首先设计了数据库的结构。
这包括定义集合、文档和字段,以及各种关系和索引。
2. 创建服务器端框架:我使用Express.js创建了服务器端框架。
Express.js是一个简单而灵活的Web应用程序框架,非常适合构建单页应用和API。
软件技术年度个人总结
软件技术年度个人总结引言在过去的一年里,我全身心地投入到软件技术的学习与实践中。
通过不断地学习新知识,积累实际项目经验,我取得了一定的成绩。
本文将对我在软件技术领域的成长进行总结,回顾过去一年的收获与经验,并规划未来的学习与发展方向。
学习与实践在过去的一年里,我主要围绕以下几个方面展开学习与实践:编程语言我深入学习了Java和Python这两种主流编程语言。
对于Java而言,我通过阅读相关的书籍和参与实际项目,掌握了面向对象编程的思想和Java的基本语法。
同时,我还学习了Java的高级特性,如多线程、网络编程和数据库操作等。
在Python方面,我主要关注其在数据分析和机器学习领域的应用,通过实际项目的实践,了解了Python的基本语法和常用的数据分析库,如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
Web开发Web开发是我在过去一年中探索的领域之一。
我学习了HTML、CSS 和JavaScript等前端开发的基础知识,并使用Vue.js框架构建了一些小型的前端应用。
同时,我还学习了Spring框架,掌握了后端开发的基本原理和常用框架的使用。
通过实践,我对前后端的协作和交互有了更深入的理解。
数据库数据库是现代软件开发中不可或缺的一部分。
我学习了关系型数据库MySQL和非关系型数据库MongoDB的基本原理和使用方法。
通过实际项目的经验,我了解了数据库的设计与优化,以及使用ORM框架简化数据库操作的技巧。
收获与经验在过去的一年里,我取得了以下几方面的收获与经验:知识广度与深度的提升通过广泛学习不同领域的知识,我对软件开发的整体流程有了更系统的认识。
同时,针对某些特定领域的深入学习,使我能够更好地解决实际问题。
在学习的过程中,我也逐渐建立了自己的学习方法和技巧,提高了学习效率。
实践能力的提升通过参与实际项目,我积累了大量的实践经验,学会了如何将理论知识应用到实际中。
在解决问题的过程中,我不断思考、调试和优化,提高了自己的问题解决能力和项目管理能力。
关于MongoDB时间格式转换和时间段聚合统计的用法总结
关于MongoDB时间格式转换和时间段聚合统计的⽤法总结⼀ . 背景需求在⽇常的业务需求中,我们往往会根据时间段来统计数据。
例如,统计每⼩时的下单量;每天的库存变化,这类信息数据对运营管理很重要。
这类数据统计依赖于各个时间维度,年⽉⽇、时分秒都有可能。
因为需求变化多样,并且表的设计有严格的规范,我们不可能将订单的下单时间分别拆分存储到年、⽉、⽇、时、分、秒、毫秒列(字段)中。
在实际应⽤中,我们⼀般都是通过转换函数进⾏时间转换的。
⼤家可能对关系型数据库(例如,SQL Server、MySQL)中的时间转换函数和依据时间段进⾏聚合操作⽐较熟悉了,但是对MongoDB中的时间转换和依据时间聚合⽐较陌⽣。
所以,我们有必要花费⼀定时间进⾏梳理学习⼀下,拓展丰富⾃⼰的知识。
⼆ . SQL Server数据库关于时间的转换和聚合为了清楚的了解这类需求,了解时间转换和统计,我们先从⼤家熟悉的SQL Server ⼊⼿。
例如,我们将时间数据存储为datetime类型。
⾸先,回顾下SQL Server的时间转换函数。
1.通过YEAR(),MONTH(),DAY() 获取年⽉⽇数据。
2.通过DATEPART() 函数返回⽇期/时间的单独部分,⽐如年、⽉、⽇、⼩时、分钟等等。
3.datename () 返回代表指定⽇期的指定⽇期部分的字符串。
此函数与DATEPART() 类似。
此外,还可以通过convert() 等函数进⾏转换,再次不再赘述。
通过这些函数,我们可以进⾏时间格式的转换,在转换函数的基础上,可以进⾏时间段内数据量的统计。
例如:基于DATEPART() 函数,统计2017-10-10到2017-11-10表中每天的数据量。
也可以基于convert() 函数进⾏统计三 . MongoDB 数据库关于时间的转换和聚合以上操作是在SQL Server上进⾏,如果在MongoDB中,应该借助什么的函数进⾏类似的转换和统计呢?如果查看显⽰各种格式的时间,可以通过$dateToString进⾏转换。
专业技术个人总结
专业技术个人总结作为一个专业技术人员,我在过去的几年里积累了丰富的经验和知识。
我认为技术的学习和实践是一个持续不断的过程,我始终保持着对新技术和工具的好奇心,并努力不断进步。
首先,我觉得自己在技术领域取得的最大成就之一是掌握了多种编程语言和开发框架。
我擅长使用Java、Python和C++等编程语言,能够根据项目需求选择最合适的语言进行开发。
我熟悉Spring、Django和Qt等流行的开发框架,并能够灵活运用它们来提高开发效率和代码质量。
其次,我在数据库方面也有一定的经验。
我熟悉关系型数据库如MySQL和Oracle,能够进行数据建模和优化。
同时,我也了解非关系型数据库如MongoDB和Redis,并且能够根据场景选择最合适的数据库技术。
我还熟练运用SQL语言进行数据操作和查询,能够高效地进行数据分析和处理。
除了编程和数据库方面的知识,我还深入研究了软件架构和系统设计。
我熟悉微服务架构和分布式系统的设计原理,并能够设计出可扩展和高可用的系统架构。
我也关注云计算和容器化技术的发展,了解Docker和Kubernetes等技术的使用和优劣。
在实际项目中,我还注重团队协作和沟通能力的培养。
我善于与团队成员进行合作,能够很好地分工合作,发挥各自的优势,确保项目的顺利进行。
我能够清晰地表达自己的想法,并积极倾听他人的意见和建议。
我认为团队合作和良好的沟通是项目成功的关键。
在未来,我将继续保持对新技术的学习和研究。
我希望不断提升自己的技术水平,深入研究和应用人工智能、大数据和物联网等前沿技术。
我也希望能够在项目管理和团队领导方面取得更大的进步,成为一名优秀的技术专家和领导者。
总的来说,我在技术方面积累了丰富的经验和知识,能够独立完成复杂的软件开发和系统设计任务。
我注重持续学习和自我提升,在团队合作和沟通方面也有着良好的能力。
我相信,通过不断努力和学习,我将能够在未来的职业道路上取得更大的成就。
在过去几年的工作中,我积极参与了多个项目,涉及领域广泛,如电商平台开发、金融系统设计、物联网解决方案等。
学习基础情况总结
学习基础情况总结概述本文档旨在总结并记录我的学习基础情况。
通过对我所学习的知识进行回顾和总结,可以更好地了解自己的学习进度和能力发展情况,同时也可以帮助我制定更有效的学习计划。
学习领域编程语言我在过去的一段时间里主要学习了以下编程语言:1.Java2.Python3.JavaScript4.C++对于这些编程语言,我有一定的基础知识和编程经验。
我了解它们的语法规则、常用数据结构和算法,并能够使用它们进行简单的程序设计和开发。
数据结构与算法数据结构与算法是编程领域中非常重要的知识点。
在我的学习中,我主要掌握了以下数据结构和算法:1.数组2.链表3.栈和队列4.树5.图6.排序算法(如冒泡排序、快速排序等)7.查找算法(如线性查找、二分查找等)8.动态规划算法我能够使用这些数据结构和算法解决一些常见的编程问题,并能够分析它们的时间复杂度和空间复杂度。
网络和数据库学习计算机领域的基础知识也包括对网络和数据库的了解。
在我的学习中,我掌握了以下知识点:1.网络协议(如TCP/IP、HTTP等)2.网络编程(如Socket编程等)3.数据库设计和管理(如MySQL、MongoDB等)我能够连接数据库并进行基本的增删改查操作,同时也能够使用网络编程进行一些简单的网络通信。
学习方法在学习过程中,我采取了以下方法,以提高学习效果和效率:1.制定学习计划:在开始学习之前,我会制定一个详细的学习计划。
这有助于我合理安排学习时间,避免时间浪费。
2.注重理解:我注重理解而不是仅抄写代码或记忆公式。
通过理解原理和思路,我能够更好地将所学知识应用于实际问题。
3.认真实践:我坚信实践是学习的关键。
在学习过程中,我会做一些相应的练习和项目,以加深对知识的理解和掌握。
4.多种资源结合:我会结合多种资源进行学习,包括教材、网络课程、博客等。
这样可以从不同的角度获取知识,并且可以避免单一资源的局限性。
5.及时复习:学习过程中我会进行及时的复习。
个人总结技能方面
个人总结技能方面在这篇文档中,我将总结我个人在各个技能方面的能力和经验。
以下是我在不同领域的技能总结。
编程技能我是一名经验丰富的软件工程师,熟练掌握多种编程语言,包括但不限于: - Java - Python - C++ - JavaScript我在开发Web应用方面有着丰富的经验,熟悉常用的Web框架和技术,如Spring、Django和React。
我能够根据项目需求进行系统设计和模块开发,并能够进行性能优化和调试。
此外,我还具备数据库设计和管理的能力,熟悉使用关系型数据库(如MySQL)和非关系型数据库(如MongoDB)。
我能够编写高效的SQL查询和存储过程,并能够进行数据库性能调优。
项目管理技能我在项目管理方面有着丰富的经验。
我能够使用敏捷开发方法,如Scrum和Kanban,进行项目规划和迭代。
我熟悉使用项目管理工具,如Jira和Trello,帮助团队协调工作和跟踪任务。
我擅长与团队合作,能够有效地分配和管理资源,确保项目按时完成。
我具备良好的沟通和协调能力,能够与不同的利益相关者进行有效的沟通,并解决问题。
问题解决能力作为一名软件工程师,我具备良好的问题解决能力。
我能够快速分析和理解问题,并提出有效的解决方案。
我能够运用各种调试工具和技术,如日志分析和断点调试,迅速定位和修复软件问题。
在面对复杂的技术问题时,我能够有效地进行独立研究和学习,通过阅读文档和参考资料,找到解决办法。
我有强烈的求知欲和持续学习的动力,能够跟上技术的发展,并不断提升自己的技能。
项目交付能力我注重项目的质量和交付的可靠性。
我拥有良好的编码和文档习惯,能够编写干净、可维护的代码,并撰写清晰的文档。
我熟悉使用版本控制系统,如Git,能够进行代码的版本管理和协同开发。
我能够通过持续集成和自动化测试,确保代码质量,并能够实现持续交付和部署。
学习能力和适应能力我具备良好的学习和适应能力。
我能够快速学习新的技术和工具,并将其应用到实际项目中。
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MongoDB学习文档一、NoSQL简介1、什么是NoSQL?NoSQL,指的是非关系型的数据库。
NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL用于超大规模数据的存储。
(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。
这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
2、NoSQL的优点/缺点优点:高可扩展性。
分布式计算。
低成本。
架构的灵活性,半结构化数据。
没有复杂的关系。
缺点:没有标准化。
有限的查询功能(到目前为止)。
最终一致是不直观的程序。
3、NoSQL 数据库分类类型部分代表特点列存储HbaseCassandraHypertable 顾名思义,是按列存储数据的。
最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。
文档存储MongoDBCouchDB 文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。
这样也就有有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。
key-value存储Tokyo Cabinet / TyrantBerkeley DBMemcacheDBRedis 可以通过key快速查询到其value。
一般来说,存储不管value的格式,照单全收。
(Redis包含了其他功能)图存储Neo4JFlockDB 图形关系的最佳存储。
使用传统关系数据库来解决的话性能低下,而且设计使用不方便。
对象存储db4o 通过类似面向对象语言的语法操作数据库,通过对象的方式存取数据。
Versant高效的存储XML数据,并支持XML的内部查询语法,比如XQuery,Xpath。
xml数据库Berkeley DB XMLBaseX二、MongoDB简介1、什么是MongoDB?MongoDB 是由C++语言编写的开源数据库系统。
在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB自带的JavaScript Shell,可在shell中使用shell命令行与MongoDB实例交互。
Shell是一个功能完备的JavaScript解释器,可运行任意的JavaScript。
2、Mongodb的主要特点:1、面向集合存储,易存储对象类型的数据2、支持动态查询3、支持丰富的类型:支持dates,regular expressions,code,binary data 等类型。
4、支持索引5、支持服务器端javascript执行:javaScript是MongoDB的一种通用语言,它可以被用在查询,聚集函数,直接由数据库执行。
补充:所谓“面向集合”(Collenction-Orented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。
每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。
集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模式(schema)。
模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。
如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。
键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各中复杂的文件类型。
我们称这种存储形式为BSON(Binary Serialized dOcument Format)。
MongoDB把数据存储在文件中(默认路径为:/data/db),为提高效率使用内存映射文件进行管理。
MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。
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。
3、MongoDB适合用场景:网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。
在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
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。
自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:高度事务性的系统:例如银行或会计系统。
传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。
对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。
需要SQL的问题三、MongoDB的安装及配置1、MongoDB的安装1、MongoDB的下载:在MongoDB的官网https:///downloads,根据不同的操作系统下载MongoDB的安装包。
下载完后,解压即可。
MongoDB的目录结构如下图所示:2、访问MongoDB数据库MongoDB安装完成后,要访问数据库,必须经过以下两步:1、启动MongoDB服务。
以管理员身份运行命令提示符,在命令提示符下,找到MongoDB安装目录下面的bin目录,运行“mongod”则启动了MongoDB服务。
备注:默认保存数据库的DA TABASEPATH为MongoDB安装盘符下面的的‘data\db’路径,所以,自己必须先创建一个这样的文件。
此命令提示符窗口一旦关闭,则该服务也随之关闭。
2、访问MongoDB数据。
重新打开一个命令提示符窗口,找到安装目录下面的bin目录,运行“mongo”,则默认进入到test文档。
3、启动MongoDB时的附加参数下表为MongoDB启动的可附带的参数说明:参数描述--bind_ip 绑定服务IP,若绑定127.0.0.1,则只能本机访问,不指定默认本地所有IP --logpath 定MongoDB日志文件,注意是指定文件不是目录--logappend 使用追加的方式写日志--dbpath 指定数据库路径--port 指定服务端口号,默认端口27017--serviceName 指定服务名称--serviceDisplayNam 指定服务名称,有多个mongodb服务时执行。
--install 指定作为一个Windows服务安装。
示例说明:此命令指定了MongoDB的dbpath和logpath。
4、将MongoDB添加到windows服务将MongoDB服务器作为Windows服务运行,启动后,MongoDB服务直接运行在后台,避免重复的开启关闭命令。
此时请注意,你必须有管理权限才能运行下面的命令。
mongod --bind_ip yourIPadress --logpath "C:\data\dbConf\mongodb.log" --logappend --dbpath "C:\data\db" --port yourPortNumber --serviceName "YourServiceName" --serviceDisplayName "YourServiceName" --install示例:开启MongoDB服务:关闭MongoDB服务:删除MongoDB服务:四、MongoDB中的基本概念1、数据库一个mongodb中可以建立多个数据库。
MongoDB的默认数据库为"db",该数据库存储在data目录中。
命名规则:不能是空字符串(“”);数据库名区分大小写;数据库名最多为64字节,不能含有/,\,。
,*,<,>,|,$,空格,空字符等。
数据库最终会变成文件系统里面的文件,数据库名就是相应的文件名。
有一些数据库名是保留的,可以直接访问,这些数据库有:admin(相当于“root”数据库),local(此数据库不可复制,且一台服务器上的所有本地集合都可以存储在这个数据库中),config(用户存储分片信息)。
查看MongoDB中所有的数据库:> show dbs;查看当前使用的数据库:> db使用“use databasename”转换到特定的数据库:> use admin创建数据库:Use mydb:创建或者转到一个数据库,如果什么都不操作离开的话这个库就会被系统自动删除。
删除数据库:> use testMongo> db.dropDatabase();2、文档文档是mongodb中的最核心的概念,是其核心单元。
我们可以将文档类比成关系型数据库中的每一行数据。
多个键及其关联的值有序的放置在一起就是文档。
例如,在javascript中,文档被表示为对象:{“greeting”:“hello world”},这个文档只有一个键“greeting”,期对应的值为“hello world”,这是一个简单的文档对象,但大多数情况下会比这个复杂的多,可能会包含多个键/值,例如{“greeting”:“hello world”,“foo”:3}。
文档中的键/值对是有顺序的。
MongoDB严格区分数据类型和大小写。
MongoDB的键是字符串,而且键不能重复,键不能含有空字符。
同时“.”和“$”为保留字符,一般情况下不推荐使用。
在mongodb中使用一种类json的bson存储数据。
bson数据可以理解为在json的基础上添加了一些json中没有的数据类型。
show3、集合集合(collection)就是一组文档的组合。
如果将文档类比成数据库中的行,那么集合就可以类比成数据库的表。
在mongodb中的集合是无模式的,也就是说集合中存储的文档的结构可以是不同的,比如下面的两个文档可以同时存入到一个集合中:当第一个文档插入时,集合就会被创建。
集合命名规则:集合名不能是空字符串(“”);集合名不能包含空字符(\0);集合名不能以“system.”开头,system为系统集合保留的前缀;用户创建的集合名中不能包含“$”,因为某些系统生成的集合中包含$;子集合:组织集合的一种惯例是用“.”分隔不同命名空间的子集合,例如,一个具有博客功能的应用可能包含两个集合,分别是blog.posts和blog.auths,这是为了使组织更加清晰。