1.BSONBSON c++ 代码分析
2.PyQt5实战项目:基于MongoDB数据库的码分图书馆借阅系统创建(附源码)
3.使用Java和React实现网页版MongoDB管理工具
4.像redis和mongodb等内存型数据库服务器重启数据丢失的问题
5.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
BSONBSON c++ 代码分析
MongoDB源代码中包含了BSON(Binary JSON)代码库,通过包含"bson.h"头文件即可访问其中的码分功能。 关键类包括: mongo::BSONObj:用于表示BSON对象。码分 mongo::BSONElement:表示BSON对象中元素的码分方法。 mongo::BSONObjBuilder:构建BSON对象的码分类。 mongo::BSONObjIterator:遍历BSON对象中元素的码分冠军发卡网源码迭代器。 创建BSON对象的码分方式有多种: BSONObjBuilder b; b.append("name","lemo"); b.append("age",); BSONObj p = b.obj(); BSONObj p = BSONObjBuilder().append("name","lemo").append("age",).obj(); BSONObjBuilder b; b << "name" << "lemo" << "age" << ; BSONObj p = b.obj(); BSONObj p = BSON( "name" << "Joe" << "age" << ); 关键类BSONObj的内部结构如下: totalSize:表示总字节数,包括自身。码分 BSONType:对象类型,码分如Boolean、码分String、码分Date等。码分 FieldName:字段名。码分 Data:具体数据存储,码分根据不同的码分BSONType。 BSONObjBuilder集成了StringBuilder,用于构建实际的字节点,替代了std::stringstream。StringBuilder内部是动态增长内存缓冲区,最大容量为MB。 BSONObjIterator提供类似STL迭代器的接口,用于遍历BSONObj对象中的元素。此外,win2k 源码还提供了一个ForEach宏,简化了操作,如: if (foo) { BSONForEach(e, obj) doSomething(e); } 综上所述,MongoDB的BSON代码库提供了一套高效、灵活的JSON和二进制数据处理机制,为开发者提供了丰富的API和工具,以实现复杂的数据存储和检索功能。PyQt5实战项目:基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统创建(附源码)
搭建高级PyQt项目:图书馆借阅系统
项目简介与设计思路
搭建一个基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统,利用PyQt5构建用户界面,借助MongoDB作为云数据库托管服务,实现图书馆的基本功能。项目设计流程包括选择技术栈、业务逻辑规划、UI界面设计、代码实现、信号槽连接以及测试应用。
技术栈选择与业务逻辑
选择PyQt5作为GUI界面构建工具,MongoDB作为数据库系统。业务逻辑包含新用户注册、图书增删改查操作。UI界面使用Qt Designer进行个性化设计。
MongoDB数据库简介
MongoDB是安卓跑步软件源码一种非关系型数据库,通过Json文档组织数据,支持更灵活的数据结构。数据库包含数据库、集合、文档、字段四个关键概念,数据库由集合组成,集合包含文档,文档类似Python字典。
用户界面设计
设计图书馆系统用户界面,鼓励个性化设计。
数据库连接与操作
安装依赖包pymongo、certifi、dnspython,连接云数据库简单快捷。数据库基本操作包括新建数据库、集合、增加删除更新记录以及查找书目。
注册新用户
实现多用户支持,使用公共用户名public_user进行新用户注册,管理员设置权限。
软件安装与配置
安装软件包,本命佛网站源码下载配置数据库连接信息,使用源代码进行测试。
系统使用简介
登录数据库,新建图书馆数据库,实现图书借阅预约、借阅与归还操作。
功能说明
预约:搜索或浏览书目列表,点击预约,完成预约过程。
借阅:具有管理员角色的用户,搜索书目,点击借阅,完成借阅。
归还:具有管理员角色的用户,搜索需要归还的书,点击还书,完成归还操作。
总结与感谢
完成高级PyQt项目搭建,通过实践学习数据库操作与用户界面设计。感谢支持与关注,欢迎在GitHub上给项目加星。
使用Java和React实现网页版MongoDB管理工具
本文介绍使用Java和React实现的数据分析网站源码网页版MongoDB管理工具,旨在为开发者提供一个免费、安全、易用的MongoDB管理解决方案。MongoDB作为一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,其功能丰富,数据存储结构灵活,支持强大且类似面向对象的查询语言,能够处理复杂的数据类型。
对于需要频繁操作MongoDB数据的开发人员,市面上存在一些功能强大的管理工具,如Datagrip、Navicat for MongoDB、NoSQLBooster等。然而,这些工具通常都是收费的,并且盗版风险高,公司通常会禁止员工使用此类盗版软件。因此,自行开发网页版MongoDB管理工具成为了解决这一问题的有效途径。
本文中所开发的工具在前端采用React和Ant Design Pro,后端则使用Java8与SpringBoot技术栈。前端界面基于项目martin/ERD-ONLINE进行开发,后端接口由开发者自行设计实现。该工具目前已具备基本的增删改查功能,支持用户操作如下:
1. 新增MongoDB数据源
2. 在查询页面输入MongoDB Shell语句进行数据管理
3. 使用编辑、删除、复制新增、新增按钮进行行数据的修改、删除和新增
4. 动态构建查询SQL,简化查询语句的编写过程
5. 执行查询语句,查看查询结果
6. 查看执行计划,优化查询效率
7. 导出查询结果为json、csv等格式
该管理工具后端服务基于Java8和SpringBoot实现,项目路径为/tools-manage/invocationlab-admin,前端服务沿用原有技术栈,项目路径为/tools-manage/invocationlab-erd-online-view。部署时,前端代码构建后放置于maven的resouces下,简化了部署流程。
为了方便用户获取源码,本文提供的github地址及gitee源码同步地址如下,供用户参考与使用。
像redis和mongodb等内存型数据库服务器重启数据丢失的问题
RDB主要用于备份数据和优化数据恢复过程。
如果不配置save,服务启动时默认会配置一个空的保存策略。
RDB的工作原理涉及在后台将Redis内存中的数据定期持久化到磁盘上的RDB文件中。
在深入源码剖析前,让我们先了解与RDB相关的变量。
启动时加载RDB文件的流程是:从配置文件中读取保存策略,启动后台子进程执行RDB文件加载。
定时启动子进程保存RDB文件的流程为:根据配置的保存策略,启动子进程生成RDB文件。
在子进程处理完毕后,主进程会进行一系列的处理以确保数据正确恢复。
在diskless模式下,RDB处理主要涉及全量同步。这一模式下,启动子进程处理的核心区别在于生成RDB文件的方式。
在diskless模式中,父进程接收RDB内容时会设置特定的handle,并使用rdbPipeReadHandler进行处理。
处理完RDB文件后,父进程会处理子进程结束的事件,确保数据一致性。
LevelDB 源码剖析1 -- 原理
LSM-Tree,全称Log-Structured Merge Tree,被广泛应用于数据库系统中,如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite,甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM(Indexed Sequential Access Method)方法的写入吞吐量,通过避免随机的本地更新操作实现。
LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性:随机访问速度远低于顺序访问,三个数量级的差距。因此,简单地将数据附加至文件尾部(日志或堆文件策略)可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好,但它有一个明显的缺点:从日志中随机读取数据需要花费更多时间,因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此,日志策略仅适用于简单的数据访问场景。
为了应对更复杂的读取需求,如基于键的搜索、范围搜索等,LSM-Tree引入了一种改进策略,通过创建一系列排序文件来存储数据,每次写入都会生成一个新的文件,同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时,系统会检查所有文件,并定期合并文件以减少文件数量,从而提高读取性能。
在LSM-Tree的基本算法中,写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更,且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区,用于保持键值的顺序。当内存表填满后,已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作,选择一些文件进行合并,以减少文件数量和删除冗余数据,同时维持读取性能。
读取数据时,系统首先检查内存缓冲区,若未找到目标键,则以反向时间顺序检查各个文件,直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起,控制文件数量和读取性能,即使文件数量增加,读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引,可以优化读取操作,尤其是在文件末尾保留索引块,这通常比直接二进制搜索更高效。
为了减少读取操作时访问的文件数量,新实现采用了分级合并(Leveled Compaction),即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量,还减少了单次压缩的副作用,同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略,这使得工作负载扩展合并的影响更高效,同时减少总空间需求。