MongoDB今天发布了其文档数据库3.6版本的简易说明，旨在使开发人员能够更轻松地使用数据。MongoDB***技术官兼联合创始人Eliot Horowitz表示，MongoDB已经为核心数据库增加了许多功能，目的是为了让开发人员提高工作效率。
在两年前推出的3.2版本中，MongoDB引入了Equi-join，用户可以使用查找操作符将两个集合连接在一起，但查找只能处理equi-join。Horowitz表示，在3.6版本中，用户可以进行任何想要的内部或外部链接，并且可以对子集合进行查询，现在很容易支持从多个来源获取数据的复杂分析，这将帮助人们通过任何形式的网站从开发者那里获得不同来源的数据。
过去六年，在汇总管道中进行表达式更新是***的功能。例如，代表MongoDB中电子商务商店订单的文档可能包含许多不同的订单项。如果用户想给购物车20％的折扣，可以很容易地发出一个单一操作给每个项目折扣，而不是手动做每个项目。或者可以将更改应用于数据的一个子集，例如在每个尚未发货的行上提供折扣。
Horowitz表示，MongoDB的Connector for BI现在已经嵌入到MongoDB的Ops Manager管理工具中。
进一步的变化包括能够使用JSON定义数据库可以执行的模式，Horowitz指出现在的模式非常灵活。
新的更改流使开发人员能够构建实时应用程序来设置通知。例如，每次订购新订单时，都可以通知托运人。新的文档数据库可以让开发者及时聆听数据库中发生的变化，以便对下游的变化做出反应。
3.6版本的另一个新功能是可重试写入，它可以消除MongoDB在地理上扩展和分布的能力，以便在发生 服务器 崩溃时及时处理可用性。当服务器崩溃时，某些操作是否失败或成功还不清楚。这时，开发者必须编写代码来处理。有了可重写的输入，驱动程序会自动为你做。服务器可以保证重试只会发生一次，开发人员不必担心可用性，应用程序也不必处理故障转移。只允许单个重试的原因是，如果应用程序正在执行一个函数（如递增计数器），并且写入被执行多次，则可能导致数据不正确。
同时，新版本具备更严格的安全性，Ops Manager的进一步更新以及Atlas托管的数据库即服务（如跨区域复制和验证）的改进也已实施。
该公司撰写了一份白皮书，详细解释了3.6版本中的新功能。MongoDB表示，该更新版本将于下月初发布。
删除不能删除的文件或文件夹怎么办？
一、基本型1.分步删除。 如果你删除的是一个文件夹，可以尝试先将文件夹中的文件删除，然后再删除该文件夹。 还有一种办法是在该文件夹下面新建一个文件，再对文件夹执行删除操作。 2.改名删除。 将不能删除的文件或文件夹改名后再删除. 3.结束进程再删除。 当你在删除文件时，如果系统提示“文件正在使用”，首先检查一下是否没有退出与被删文件相关的程序，再看看系统进程中是否还有相关进程保留。 这种情况常常出现在我们卸载软件后删除软件残留在系统中文件的时候。 4.重启后再删除. 5.换个系统再删除。 使用多系统的朋友可以切换到另外一个系统中执行删除操作，这招比较有效。 单系统的朋友则可以在DOS下使用RD(删除目录)或delete命令(删除文件)或者进入到安全模式底下进行删除操作. 6.结束掉Explorer进程后再删除。 按下Ctrl+Alt+Del键打开任务管理器，切换到“进程”选项卡，结束掉Explorer进程，这时候桌面会丢失，不用着急，运行“文件→新任务”，输入“cmd”后回车打开命令行窗口，进入待删文件所在目录，用RD或delete命令删除即可。 删除完毕后再次运行“文件→新任务”命令，输入“explorer”后回车，桌面又回来了. 7.关闭预览功能再删除。 如果你在资源管理器中使用了视频、图片的预览功能，那么在删除此类文件时常常不成功，解决的办法是关闭该功能：WINDOWS XP用户在“开始→运行”中输入“regsvr32 /u ”即可，Windows 2000用户则在资源管理器中的空白处单击鼠标右键，选择“自定义文件夹”选项，会出现自定义文件夹向导，进入到“请选择模板”窗口后，选择其中的“简易”便可以禁止视频预览了。 二、移花接木型1.覆盖文件再删除。 在硬盘的另外区域新建一个和待删文件同名的文件，然后剪切并覆盖待删文件，最后再删除该文件. 2.请常用软件“兼职”删除。 我们可以使用Winrar、FlashFXP、Nero、ACDSee来删除顽固文件，这种方法往往有奇效。 使用方法非常简单，以FlashFXP为例，只需在本地目录中浏览到待删文件，对其执行删除操作即可. 注意：使用Winrar来删除文件的方法跟其它软件不同，步骤如下：右键单击待删除文件或者文件夹，选择“添加到档案文件”菜单，在谈出窗口中勾选“存档后删除源文件”，单击“确定”，这样Winrar在创建压缩文件的同时，也会帮我们删除顽固的文件，我们只 需要将创建的压缩文件删除即可. 3.在别的机器上删除。 如果你处于局域网中，可以尝试将待删文件所在的文件夹的属性设置为共享，并赋予读写权限，然后通过网上邻居或在所在的局域网内的其它的电脑上打开文件夹，执行删除操作。 另外如果你电脑中安装了FTP服务器，我们还可以试试从FTP登录 本机，然后删除待删文件. 4.使用专业删除软件。 大名鼎鼎的PC Tools这款小软件可以删除几乎所有“顽固”软件。 运行软件后，先按任意键进入软件的主界面，然后按下F10并切换选中待删文件，按下D键并确认操作即可删除.
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。
什么叫jpg格式？
JPG（JPEG）格式是图片的一种格式最常见的图片格式有:1、BMP格式Windows中的一各标准格式，用于存储独立于设备和应用程序的图象！所以一般的程序都很容易就可以读取BMP的图象！以象素为单位记录图片数据，每一象素可以有1、4、8、15、24、32和64位的颜色值！在文件头就给定了这些信息。 24位的图片为通用的BMP文件！2、联合图象专家组压缩方案（JPEG）JPEG压缩方案在扫描图象等自然景色方面表现很出色！某些信息在压缩的时候就丢失了！但为些往往是我们人眼所无法看见的，所以，这样的图象在使用很广泛！但在程序处理上有点难度！好在Windows的GDI＋中也默认了这样的图象格式，所以也可以很方便的使用！一般JPEG的压缩比例为4：1也用8：3等！3、图形交换格式(GIF)GIF是用于在网页上显示的通用格式。 GIF在线条绘制，由纯色块组成的图象显示和颜色间有明显的边界的图象显示方面表现得很好！也就是说在处理渐变色的时候就不那么好了！GIF文件也被压缩了！但采用的是无信息丢失方式。 GIF每象素最多存储8位颜色信息，也就是固定的256色，这也就是网页安全色。 4、可交换图象格式（EXIF）Exif是一种用于数字照相机捕获的文件格式。 Exif包含了一副按JPEG规范压缩的图象，同时也记录了图象的有关信息。 如拍摄日期，快门速度和曝光时间等。 5、便携式网络图象格式（PNG）PNG格式保留了GIF格式的很多点，但也提供了GIF没有的功能！PNG也采用了无信息丢失的压缩方式！PNG每象素可以存储8、24或48位颜色信息。 PNG还可以为每象素存储一个alpha值，也就是可以使图象透明独处理！6、标签图像[以上的“图象“全为“图像“]格式TIFFTIFF是一种得到很多平台和图像处理程序支持的灵活、可扩展的格式！TIFF文件可存储每象素包含任意位数的图像。 也可使用压缩算法。 多个图像可存储在一个多页GIFF文件中。 可将与图像有关的 信息存储在文件中并能通过标签来排列！（如主机、压缩类型等！）TIFF格式在有新批准和增加的标签时可进行扩展！
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