讨论mongoDb用C++进行开发-CSDN社区

一、前言　　最近开始学习非关系型数据库MongoDB，却在博客园上找不到比较系统的教程，很多资料都要去查阅英文网站，效率比较低下。本人不才，借着自学的机会把心得体会都记录下来，方便感兴趣的童鞋分享讨论。部分资源出自其他博客，旨将零散知识点集中到一起，如果有侵犯您的权利，请联系li-pan2@163.com。大部分内容均系原创，欢迎大家转载分享，但转载的同时别忘了注明作者和原文链接哦。二、MongoDB简介　　MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发。

工作经验: 软件工程师，ABC科技有限公司，2018年至今开发和维护公司核心产品的新功能和模块负责设计和实施数据库架构，提高系统的性能和可靠性参与团队讨论和决策，为产品提供技术支持和建议与测试团队合作，确保软件质量和稳定性项目经历: 在线商城网站开发技术关键词: Python, Django, HTML/CSS, MySQL 内容关键词: 用户认证、购物车功能、订单管理、商品搜索和推荐用途: 提供一个完整的电子商务平台，方便用户购买商品并管理订单智能推荐系统技术关键词: Java, Spring Boot, MongoDB 内容关键词: 用户行为分析、数据挖掘、推荐算法实现用途: 根据用户的偏好和行为历史，推荐个性化的产品和服务个人项目: 个人博客系统技术关键词: Node.js, Express.js, MongoDB 内容关键词: 文章发布和管理、用户评论、标签和分类用途: 提供一个简单而强大的博客平台，让用户分享他们的想法和经验证书与奖项: Python编程证书，Coursera，2019 最佳创意项目奖，校级比赛，2017 语言能力:

1 mongo在Linux下的安装 2 mongo如何进行增删改查 3 mongo使用管道和聚合 4 mongo复制集的讲解 5 mongo安全 6 代码在最后一章节

本项目经测试过，真实可靠，请放心下载学习。这两个技术在大数据处理和Java Web开发中扮演着重要的角色。在此次总结中，我将回顾我所学到的内容、遇到的挑战和取得的进展。首先，我开始了对Spark的学习。Spark是一个强大的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。通过学习Spark，我了解了其基本概念和核心组件，如RDD（弹性分布式数据集）、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等。我学会了使用Spark编写分布式的数据处理程序，并通过调优技巧提高了程序的性能。在实践过程中，我遇到了一些挑战，比如调试复杂的数据流转和处理逻辑，但通过查阅文档和与同学的讨论，我成功地克服了这些困难。最终，我能够使用Spark处理大规模数据集，并通过并行化和分布式计算加速任务的执行。其次，我开始了对Spring Boot的学习。Spring Boot是一种快速构建基于Spring框架的应用程序的方式。通过学习Spring Boot，我了解了其核心思想和基本原理，以及如何构建RESTful Web服务、使用数据库、进行事务管理等。我学会了使用Spring Boot快速搭建Java Web应用程序，并且能够运用Spring Boot的特性来简化开发流程。在学习的过程中，我遇到了一些挑战，比如配置文件的理解和注解的正确使用，但通过查阅官方文档和阅读相关书籍，我逐渐解决了这些问题。最终，我能够独立地使用Spring Boot开发Web应用程序，并运用其优秀的特性提高了开发效率。总结来说，本学期我在Spark和Spring Boot方面取得了一定的进展。通过学习Spark，我掌握了分布式数据处理的基本原理和技巧，并通过实践应用到了大规模数据集的处理中。通过学习Spring Boot，我了解了现代化的Java Web开发方式，并通过实践构建了一些简单的Web应用程序。我还意识到在学习过程中遇到的困难和挑战是正常的，通过不断的努力和学习，我能够克服这些困难并取得进步。在未来，我计划继续深入学习Spark和Spring Boot，扩展我的技术栈，提高自己的技能水平。我希望能够运用所学到的知识解决实际问题，并在项目中发挥作用。此外，我也希望能够不断拓宽自己的技术视野，学习其他相关的技术和框架，以便能够适应不同的项目需求。