MongoDB是***的、开放源码的、面向文档的NoSQL数据库，目前已经推出了自己的后端即服务(BaaS)，有望减轻数据开发人员编写样板代码的难度。
MongoDB Stitch昨天在MongoDB Inc.的MongoDB世界会议上公布，目的是让程序员专注于应用程序逻辑和UI，而不是操作复杂的后端。
目前来说，Stitch可以作为一种公开测试版，仅针对Amazon Web Services Inc.(AWS)云上的MongoDB Atlashosted数据库服务(尽管Atlas本身就支持迄今为止的其他云平台)。虽然它最初只适用于Atlas集群，但Stitch将会扩展以支持任何MongoDB数据库。
Stitch提供JavaScript，iOS和Android的原生SDK，以帮助开发人员管理支持基于数据的应用程序的后端，其功能包括数据存储和检索、数据访问控制、安全性、数据隐私以及组合各种服务，如认证、付款、消息等。
MongoDB指出，现代数据驱动的应用程序开发正在将更多的应用程序和UI逻辑转移到前端——用于访问数据库和驻留在 服务器 上的其他公共或内部服务的代码——并且Stitch特别适合于这样的项目。
在刚刚发布的博客文章中，公司CTO Eliot Horowitz列出了现代应用程序开发人员需要做的三件事情，以及Stitch如何帮助他们完成这些任务：
支持使用数据的CRUD操作。Stitch使用REST API向MongoDB执行此操作，让客户端代码直接与数据库进行交互。
对其数据指定访问控制规则。Stitch提供基于配置的访问控制系统，提供灵活和强大的方式来精确表达哪些用户可以对什么数据执行什么操作。
将服务与其应用程序连接起来，无论是提供商品功能的第三方服务还是专有的微服务器。Stitch提供统一的，以文档为中心的机制，可将服务与自定义应用程序代码相连接。
MongoDB Stitch可以与现有的代码一起使用，或者支持全新的应用程序，应用程序可以对MongoDB执行所有标准的CRUD，完全保证客户端访问数据的准确程度。
开发人员可以将MongoDB数据操作组合成管道，这意味着从Twilio路由的文本消息可以成为流向MongoDB的文档，并将它们存储在S3中，并通过http继续运行到S3中，这是命名和连接服务所需的***限度。
由于MongoDB是开源的，在GitHub上有一个存储库，Horowitz在他自己的GitHub项目中为MongoDB World引入了Stitch的代码。Stitch拥有一个免费的版本，该公司表示应该涵盖大多数开发，测试和质量检查环境，而定期定价是根据传输到前端应用程序的数据量，每GB 1美元。然而，在计划测试期间，每月***个25 GB是免费的。
feraldotdamage为什么显示不了
展开全部feraldotdamage为什么显示不了一般来说windows下的MongoDB只需要将官网上的文件解压出来即可，你需要做的是启动MongoDB服务。 MongoDB的服务指的是mongod进程，也就是bin目录下的的启动。 然后你可以利用MongoDB自带的客户端shell，即bin目录下的访问这一服务。 综上，我认为可能的原因：1、肯定是这个啦，你没有启动MongoDB服务，用bin/mongod启动即可2、是不是改变了默认端口，默认情况下MongoDB用的是，你如果改变了这一启动配置，如采用bin/mongod -por ，那么你就得用bin/mongo -port 来连接。 3、启动时mongod报错了，这个你得把日志发出来才能处理。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you WANt, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
小白请教下关于SecureCRT命令后台运行
1.在用SecureCRT登陆linux终端.2.选中要放置上传文件的路径，在目录下然后输入rz命令,SecureCRT会弹出文件选择对话框，在查找范围中找到你要上传的文件，按Add按钮。 然后OK就可以把文件上传到linux上了。 或者在Transfer->Zmodem Upoad list弹出文件选择对话框，选好文件后按Add按钮。 然后OK窗口自动关闭。 然后在linux下选中存放文件的目录，输入rz命令。
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