基于MongoDB的非关系型数据库的教学设计探析

随着互联网技术的迅猛发展,传统的关系型数据库在处理大规模数据和高并发访问时面临着一系列的挑战。与之相对应的,非关系型数据库逐渐流行起来,成为解决这些问题的有效手段之一。当前针对非关系型数据库的教学设计研究非常匮乏,如果能填补这一方面的空白,对于数据库技术的教学和实践应用都具有十分重要的意义。

基于Koa和MongoDB的后端资源管理框架设计与应用

近几年各种小程序兴起,与之而来的后端资源管理功能变得越来越普遍,设计一款通用性、扩展性和可靠性都不错的后端资源管理框架变得很重要。针对这种情况,提出使用全新的基于Node.js服务的Koa架构,结合最新开源的非关系型数据mongodb搭建通用的资源管理服务,该服务可用于快速搭建通用的资源管理服务,在此通用服务基础上进行二次开发,可高效的完成相关后端项目。

基于MongoDB GridFS的遥感影像管理平台设计与开发

针对多源、多时相、多分辨率遥感影像的数据存储形式单一、管理和应用手段比较落后等问题,设计了一套基于MongoDB GridFS的海量遥感影像管理发布服务平台,使用GDAL对遥感影像进行数据处理和自动化混合切片、MongoDB存储影像切片数据和影像元数据、Mongo GridFS存储原始影像、HTTP文件服务器托管COG,构建了以原始影像-元数据-切片-COG为组织结构的遥感影像管理发布服务平台的数据基底,实现了遥感影像在线查询和预览、数据入库和分发等服务,为遥感影像在自然资源监测、生态环境保护、国土空间规划等领域的应用提供了有力支持。

基于MongoDB的海量频谱监测数据存储设计

利用频谱监测系统对电磁环境进行长期监测时,会产生大量的监测数据,这些数据有价值且需要持久保存,传统的单机存储不能满足不断增长的数据需求。为了解决海量监测数据的存储问题,设计了一个由三个存储服务器节点组成的集群,基于MongoDB数据库进行存储,并采用MongoDB数据库的复制集与分片技术,实现了频谱监测数据在集群中的分布式存储,存储空间可扩展,同时具备高可用性。数据存储测试结果表明,集群可实现监测数据的高效存储。

MongoDB分布式集群云数据优化模式研究

集群云数据优化是未来数据中心管理需要解决的重要问题。目前,集群云数据管理水平不高,主要缺乏分布式集群对网络关键部分进行综合评判。文章对集群性能和容量分布式管理进行了研究,通过各个集群处理器和I/O网络交换,对通信和网络结构进行优化,以满足当前数据中心各通道之间并行化处理的功能,提高MongoDB分布式集群网络云数据传输和路径算法效率。把服务端节点接收指令的状态进行记录,形成字段,按照序号进行排序,提高了数据中心云数据信息的一致性、智能化水平。

基于Node.js和MongoDB的公益帮扶小程序设计与实现

针对公益事业中如何去帮扶,在哪里帮扶,能帮扶什么事情等问题,设计出一款基于微信小程序的公益帮扶小程序—灰鸽公社。基于微信小程序本身的便捷性、用户群体大的特点,采用前端Vue+Uniapp+Vuex+Uview+Axios技术、后端前台Vue3+Vite+Ts+Pinia+Element-Plus+Axios+AntV G2技术和服务端Express+Ts+DB+Redis+MongoDB技术,设计实现了活动大厅、事务大厅、知识问答、悬浮加号、更多文章、我的、消息七个模块以及我需要、我可以、内容审核三大特色功能,帮助痛点用户和需求用户解决相关问题,让更多的有志之士参与到相关的公益活动中来,同时也帮助更多有困难的人,较合理的解决两类用户的相应需求。

MongoDB数据库在电力工程行业的应用

[目的]为了贯彻落实国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,国有企业面临着数字化转型压力与挑战,很多电力工程企业都在探索数字化转型的方向,利用云大物移智等数字化技术,解决工程项目全生命周期数据的管理是一个重要的前提条件。[方法]针对电力工程项目全生命周期数据的大量性、多样性、复杂性,分析了关系型数据库在大部分场景的不适用性,采用NoSQL数据库MongoDB解决数据量大和数据多样性、复杂性的问题。[结果]作者以MongoDB为核心数据库进行设计构建,完成工程大数据平台建设,实现了电力工程项目过程数据的灵活建模与管理,并作为工程项目全过程的数字化产品的数据底座。[结论]实践应用证明了MongoDB数据库相比于关系型数据库更加适合数据量大、数据多样性、复杂性的场景,存储效率更高,数据查询统计能力更强。

基于MongoDB的信息集成系统的设计研究

信息集成是基于信息采集实现的,数据采集有两种方式:自动数据收集和手动数据收集。手动采集主要由软件完成,而自动采集通常由硬件单元支持。设计一个基于MongoDB的信息集成系统,系统通过数据集成收集和转换存储在不同位置的数据,利用MongoDB Club集群分布式方式存储大量数据。对系统进行实验,结果表明,这一系统具有良好的可扩展性、较高的灵活性、较强的容错性,具有很大的实用价值。

基于Flex、Red5和MongoDB的视频直播、录制及存储系统设计

为改善以往网络视频直播或点播过程中播放不流畅的情况和寻找大量视频数据的存储策略,提出了一种实时的视频直播、录制及存储系统的整体设计方案。利用开源的流媒体服务器Red5结合富互联网技术Flex实现直播和录制;通过开源NoSQL数据库MongoDB将录制的视频数据进行存储。实际测试结果表明,该平台能满足系统在多用户访问和数据存储方面的要求。

MongoDB索引的用电信息非结构化数据存储方法

随着用电信息采集系统的健全,双向互动化功能的需求增加,系统所承载的用电信息由最初的规整结构化数据演变成结构化数据和多类型非结构化数据的混杂,且数据量也日益聚增。本文对用电信息采集系统的非结构化数据组成进行了梳理,从数据源角度出发,按照客户用电信息数据和客户数据两大类别,分别对用电信息采集系统涉及的A、B、C、D、E 5类用户进行了非结构化数据特征分析。本文提出采用MongoDB索引Hadoop分布式文件系统的新型用电信息采集系统非结构化数据存储方法,实现对系统中混杂非结构化数据的分类存储和准确实时读写,为双向互动化功能提供了良好底层泛在数据支撑。

一种高效的Flink与MongoDB连接中间件的研究与实现

为了提高大数据处理平台Flink与MongoDB之间的读写速率,提出并实现了一种高效的Flink与MongoDB连接中间件。基于Flink的并行化思想,通过对数据进行逻辑分片,调用Mongo-Java包中的接口实现并行化将数据读取和写入。以不同规模的水文传感器数据集作为实验数据,实验了在Java单线程操作、Hadoop与MongoDB连接器和提出的Flink与MongoDB连接中间件三种连接方式下数据的读写速度。结果表明,Flink并行读写数据效率较于单线程提高了1.5倍,验证了该连接中间件可以有效地提高对海量数据的读写速率。

PostgreSQL与MongoDB处理非结构化数据性能比较

互联网技术的发展产生的海量非结构化数据在传统关系型数据库中难以被高速有效地进行存储和处理,各类No SQL数据库可以有效存储处理非结构化数据,但是对关系运算功能的弱化难以满足应用场景的需求。具备非结构化数据处理能力的新型关系型数据库提供了适用多种应用场景的高效存储方式。为了能够定量地比较关系型数据库和面向文档的No SQL数据库的数据存储与处理能力,比较了Postgre SQL的hstore数据类型和Mongo DB的内嵌文档对非结构化数据的储存方式,并通过非结构化数据的批量加载、磁盘占用、主键查询、非主键查询、地理空间坐标查询等方面的对比来以分析性能特征与适用场景。

面向大数据处理的Hadoop与MongoDB整合技术研究

随着数据种类的增多和数据规模的增大,No SQL技术与MapReduce并行处理思想越来越受到重视。Mongo DB作为NoSQL数据库的典型代表,支持对海量数据进行索引和查询,但Mongo DB提供的MapReduce还不能满足复杂的数据分析和计算。而Hadoop虽然提供了强大的MapReduce并行计算框架,却在实时服务方面存在较高延时。针对这种情况,综合考虑扩展性,数据本地化,I/O性能等因素,提出并实现Hadoop与Mongo DB四种不同的整合方案。通过设计三种具有代表性的应用作为性能的测量基准,对不同的整合方案进行性能对比实验,得出不同应用场景下的最优整合方案。实验表明,在Mongo DB与Hadoop的折衷使用过程中,若对不同的应用采用合理的方案,性能最多可以提高3倍。

MongoDB的遥感影像分布式存储策略研究

通过碎片式划分算法对影像进行分级分块处理,提出基于MongoDB的非关系型数据库遥感影像数据存储策略,使其在高并发访问的前提下,读写速度没有明显下降。通过试验对比其与基于SQL Server数据库的遥感影像存储方法的存储效率和多并发访问效率,结果表明,MongoDB在遥感影像的存储与多并发访问上效率明显高于后者。

基于MongoDB的传统村落基础设施评价系统设计

传统村落基础设施的评价是传统村落保护的重要环节,传统上基于手工数据处理的方法,对于传统村落基础设施复杂的数据环境以及多层级多权重评价过程与计算难以可持续地实现,因而如何构建数字化的基础设施评价系统是保证评价过程科学性和可持续性的重要途径。文章在分析传统村落基础设施评价系统结构与评价系统所依赖的数据特征基础上,提出了基于非关系型数据库MongoDB的多源、异构数据存储方案以及多层级基础设施评价体系的计算逻辑与表格设计,其中重点研究了在高度依赖非结构化数据的条件下,如何基于MongoDB独特的文档类型建立集成文本、二进制流文档以及评价表格以实现一体化文档集管理的数据库存储体系,以及通过构建基础设施多层级评价体系与不同地域环境下的差异性权重配置,实现具有高度灵活性和一致性的评价计算和分析,进而满足多样性地域环境下的传统村落基础设施评价。

基于MongoDB的移动信息分享平台

目前应用系统已经由PC转移到移动设备上,高校正处于建设智慧校园的高峰期.急需构建基于移动设备的信息分享平台.在数据库选择上选择No Sql数据库中的Mongodb作为数据存储数据库,根据高校的特点,设计并实现了一个信息分享平台.实际应用表明,该平台操作简便、运行稳定,方便了师生的使用.

基于MongoDB的海量空间数据存储和并行

目前在分布式环境下对于海量空间数据的存储和处理大部分是基于传统关系数据库的,对于二三维的海量空间数据存储效果不理想,其独有的关系模型制约了对海量空间数据快速访问和处理的能力。因此,分布式环境下如何利用非关系数据库和并行处理技术实现海量空间数据的高效存储和快速处理具有重要的研究意义。

基于MongoDB的物联网接入云服务平台

为对海量智能设备的信息进行接入、存储、处理、挖掘其价值,设计并实现了基于MongoDB的物联网接入云服务平台。该平台包括感知层、接入层、存储层、服务层和应用层,利用分片的MongoDB和负载均衡技术,能实时接入并存储海量设备数据,通过REST架构实现灵活的系统组合,根据不同设备和不同条件统计、分析设备数据,按照地址、操作、检测值等挖掘数据信息,并将结果以地图、统计图和统计表等直观方式展示。实验数据验证了该平台的有效性,并达到了预期的运行效果。

基于MongoDB的重离子加速器波形数据存储系统构建

重离子加速器波形数据具有数据量大、重复性较强的特点。在波形数据的存储研究中,传统的关系型数据库以BLOB格式存储波形数据,当数据频繁存储和检索时,其效率低下难以满足用户需求。为解决传统关系型数据库在对大量波形数据存储和访问的效率瓶颈问题,建立了NOSQL非关系型数据库MongoDB,提出一种基于MongoDB数据库的数据存储系统方案。同时,对关系型数据库Oracle和非关系型数据库MongoDB的操作耗时做了对比,MongoDB显示出了更快的处理速度。在后续工作中,将考虑存储加速器物理实验数据,并考虑保证MongoDB的权限安全性。

基于MongoDB的电子地图瓦片数据存储和服务研究

针对电子地图瓦片数据只读、小文件、海量等特点,提出了一种基于MongoDB的电子地图瓦片数据存储和服务的方法。实验结果表明,提出的方法可以满足电子地图缓存服务的高效存储和高并发性、大数据量的访问。