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- MongoDB 트랜잭션 : 데이터 일관성 보장
- MongoDB는 거래를 지원합니다. MongoDB 트랜잭션을 사용하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 세션 시작, 2. 거래 시작, 3. 운영 수행, 4. 거래 제출 또는 롤백 트랜잭션. 트랜잭션은 잠금 메커니즘과 로깅을 통해 데이터 일관성과 원자력을 보장합니다.
- 몽고DB . nosql 844 2025-04-09 00:06:01
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- MongoDB 및 관계형 데이터베이스 : 포괄적 인 비교
- MongoDB 및 Relational Database : 심층 비교이 기사는 NOSQL 데이터베이스 MongoDB와 전통적인 관계형 데이터베이스 (예 : MySQL 및 SQLServer)의 차이점을 심층적으로 탐구합니다. 관계형 데이터베이스는 행 및 열의 테이블 구조를 사용하여 데이터를 구성하는 반면 MongoDB는 유연한 문서 지향 모델을 사용하여 최신 응용 프로그램의 요구에 더 잘 어울립니다. 주로 데이터 구조를 차별화합니다. 관계형 데이터베이스는 사전 정의 된 스키마 테이블을 사용하여 데이터를 저장하고 기본 키와 외부 키를 통해 테이블 간의 관계가 설정됩니다. MongoDB는 JSON과 같은 BSON 문서를 사용하여 컬렉션에 저장하며 각 문서 구조는 패턴없는 설계를 달성하기 위해 독립적으로 변경할 수 있습니다. 건축 설계 : 관계형 데이터베이스는 사전 정의 된 고정 스키마가 필요합니다. MongoDB는 지원합니다
- MySQL 튜토리얼 . nosql 358 2025-04-08 18:30:02
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- MySQL이 UUID를 생성 할 수 있습니다
- MySQL은 현재 UUID 생성을 직접 지원하지 않지만 외부 라이브러리를 사용하여 문자열로 생성하고 저장하여 사용자는 그렇게 할 수 있습니다. 사용자 정의 기능 시뮬레이션 UUID 생성을 만듭니다. 외부 도구 및 가져 오기를 사용하는 대량 생성.
- MySQL 튜토리얼 . nosql 515 2025-04-08 16:12:01
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- MySQL은 JSON을 매장 할 수 있습니다
- 예, MySQL은 JSON 데이터 저장을 지원합니다. JSON 데이터 유형을 기본적으로 지원하여 데이터베이스 기능을 사용하여 JSON 데이터를 효율적으로 조작 할 수 있습니다. 그러나 복잡한 JSON 구조 및 부적절한 쿼리 조건의 경우 JSON 기능의 남용으로 인해 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 JSON 데이터 유형을 효율적으로 사용하려면 합리적인 JSON 구조 설계, 적절한 JSON 기능 사용 및 적절한 인덱싱 전략이 필요합니다.
- MySQL 튜토리얼 . nosql 282 2025-04-08 15:12:01
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- MySQL은 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있습니다
- MySQL은 구조화되지 않은 데이터 (Blob/Text Fields)를 저장할 수 있지만이 관행을 피하는 것이 좋습니다. 비효율적 인 쿼리, 중복 데이터, 데이터베이스의 부풀어 오르고 복잡한 쿼리에 부적합합니다. 보다 적합한 스토리지 솔루션에는 객체 저장 서비스 또는 NOSQL 데이터베이스가 포함됩니다.
- MySQL 튜토리얼 . nosql 807 2025-04-08 13:12:02
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- MySQL 플러그인 개발 시작 : 사용자 정의 기능 작성 (UDFS)
- 이 기사에서는 MySQL 사용자 정의 기능 (UDF)의 개발을 소개합니다. 1. UDF를 통해 사용자는 MySQL 기능을 확장하고 내장 기능으로 처리 할 수없는 작업을 처리 할 수 있습니다. 2. UDF 개발은 일반적으로 C 언어를 사용하며 MySQL 아키텍처 및 API에 익숙해야합니다. 3. 개발 단계는 다음과 같습니다. 초기화 함수 (매개 변수 점검), 핵심 논리 함수 (기능 구현) 및 청소 기능; 4. 오류 처리, 성능 최적화, 보안 및 코드 유지 관리에주의하십시오. 학습을 통해 개발자는 특정 요구를 충족시키는 UDF를 작성하고 데이터베이스 기능을 향상시킬 수 있습니다.
- MySQL 튜토리얼 . nosql 372 2025-04-08 10:33:02
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- 일관된 백엔드 및 UX : 새로운 알고리즘은 어떻게 도움이됩니까?
- 이전 기사에서 우리는 일관성이 무엇인지, "강한"과 "최종"일관성의 차이, 그리고이 차이가 더 중요한 이유를 설명했습니다.
- CSS 튜토리얼 . nosql 620 2025-04-08 10:26:13
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- React 및 Firebase와 실시간 채팅 앱 구축
- 이 기사에서는 실시간 채팅 응용 프로그램에서 FireBase를 사용하여 사용자를 인증하기위한 주요 개념을 다룹니다. 우리는 타사 인증 제공 업체를 통합 할 것입니다
- CSS 튜토리얼 . nosql 636 2025-04-08 09:19:09
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- MongoDB 보안 모범 사례 : 무단 액세스로부터 데이터 보호
- MongoDB 보안을위한 모범 사례에는 인증, 승인, 암호화 및 감사 활성화가 포함됩니다. 1) 인증 활성화, 강력한 암호 및 SCRAM-SHA-256 메커니즘을 사용하십시오. 2) 역할과 권한을 통해 승인; 3) TLS/SSL을 사용하여 데이터 전송 및 스토리지 암호화; 4) 감사 기능을 사용하여 데이터베이스 작업을 기록하고 정기적으로 감사를 찾아 보안 문제를 발견합니다.
- 몽고DB . nosql 311 2025-04-08 00:14:11
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- MongoDB Sharding : 대량 데이터에 대한 데이터베이스 스케일링
- MongoDBSharding은 여러 서버에 데이터를 분산시켜 데이터베이스 성능과 용량을 향상시키는 수평 스케일링 기술입니다. 1) 샤딩 활성화 : Sh.enableSharding ( "mydatabase"). 2) SHARD 키를 설정하십시오 : ShardCollection ( "MyDatabase.MyCollection", { "userId": 1}). 3) 적절한 샤드 키 및 블록 크기를 선택하고 쿼리 성능 및로드 밸런싱을 최적화하며 효율적인 데이터 관리 및 확장을 달성하십시오.
- 몽고DB . nosql 298 2025-04-07 00:08:21
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- MongoDB 복제 : 고 가용성 및 데이터 중복성 보장
- MongoDB의 복제 세트는 다음 단계를 통해 고 가용성과 데이터의 중복성을 보장합니다. 1) 데이터 동기화 : 마스터 노드 레코드는 작업을 작성하고 복제 노드는 Oplog를 통해 데이터를 동기화합니다. 2) 심장 박동 감지 : 노드는 정기적으로 하트 비트 신호 감지 상태를 보냅니다. 3) 장애 조치 : 마스터 노드가 실패하면 복제 노드는 새 마스터 노드를 선택하여 서비스가 방해되지 않도록합니다.
- 몽고DB . nosql 545 2025-04-06 00:14:41
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- MongoDB Atlas : 확장 가능한 응용 프로그램을위한 클라우드 데이터베이스 서비스
- Mongodbatlas는 개발자가 데이터베이스 관리를 단순화하고 고 가용성 및 자동 확장 성을 제공하는 데 도움이되는 완전히 관리되는 클라우드 데이터베이스 서비스입니다. 1) MongoDB의 NOSQL 기술을 기반으로하며 JSON 형식 데이터 저장을 지원합니다. 2) Atlas는 자동 스케일링, 고 가용성 및 다단계 보안 조치를 제공합니다. 3) 사용의 예로는 문서 삽입과 같은 기본 작업 및 집계 쿼리와 같은 고급 작업이 포함됩니다. 4) 일반적인 오류에는 연결 고장 및 낮은 쿼리 성능이 포함되며 연결 문자열을 확인하고 인덱스를 사용해야합니다. 5) 성능 최적화 전략에는 색인 최적화, 샤드 전략 및 캐싱 메커니즘이 포함됩니다.
- 몽고DB . nosql 283 2025-04-05 00:15:31
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- MongoDB 인터뷰 질문 : ACE 귀하의 NOSQL 데이터베이스 인터뷰
- MongoDB 인터뷰 기술은 다음과 같습니다. 1) BSON 형식 및 문서 저장과 같은 MongoDB의 기본 사항을 이해합니다. 2) 데이터베이스, 컬렉션 및 문서와 같은 마스터 핵심 개념; 3) 메모리 매핑 및 샤딩과 같은 작업 원칙에 익숙해 지십시오. 4) CRUD 운영 및 집계 파이프 라인과 같은 기본 및 고급 사용에 능숙해야합니다. 5) 연결 및 쿼리 문제 해결과 같은 마스터 디버깅 기술; 6) 인덱싱 및 샤딩과 같은 성능 최적화 전략을 이해합니다.
- 몽고DB . nosql 417 2025-04-04 00:08:01
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- MongoDB 성능 튜닝 : 읽기 및 쓰기 작업 최적화
- MongoDB 성능 튜닝의 핵심 전략에는 다음이 포함됩니다. 1) 인덱스 작성 및 사용, 2) 쿼리 최적화 및 3) 하드웨어 구성 조정. 이러한 방법을 통해 데이터베이스의 읽기 및 쓰기 성능을 크게 개선하고 응답 시간을 개선하고 처리량을 개선하여 사용자 경험을 최적화 할 수 있습니다.
- 몽고DB . nosql 745 2025-04-03 00:14:41
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- 거의 400 개의 필드의 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 데이터베이스를 설계하는 방법은 무엇입니까?
- 대규모 필드, 비즈니스 데이터베이스 설계에 직면 한 많은 비즈니스 시나리오는 여러 외부 플랫폼의 데이터를 통합해야하며, 종종 데이터베이스 테이블 필드 수가 급증합니다 ...
- Golang . nosql 422 2025-04-02 15:24:01