【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的 。
2、MongoDB 常用的优化措施有很多 ， 以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引，以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能 。
3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入 。
4、MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理 。它非常适合实时的插入、更新与查询 ， 并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。2）缓存 。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层 。
5、MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富 ， 最像关系数据库的 。它支持的数据结构 非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
请问使用mongodb数据库有哪些优势?1、与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度 。②文档结构的存储方式 ， 能够更便捷的获取数据 。③内置GridFS，支持大容量的存储 。④内置Sharding 。⑤第三方支持丰富 。
2、总的来说 ， MongoDB 具有自由、可扩展、高性能、灵活性和开源性等优点，这些优点使得 MongoDB 成为最受欢迎的 NoSQL 数据库之一 。
3、处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库 ， 采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据 。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器 ， 以实现数据的水平扩展 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别与MongoDb不同，Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控 ， 内存使用和页面错误 ， 连接，数据库操作 ， 复制集等 。
当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构 ， 但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型 。这意味着，所有包含title字段的文档 ， title字段类型都必须一样，比如string 。
如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行 。Numba 直接支持 NumPy 数组 。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库 。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组 。
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Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口 ， 由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上 。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令 。
值得一提的是，无论什么框架 ， Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现 。
【mongodb 实战 mongodb实时性】多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外） 。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免，尤其是对竞争资源的同步问题 。
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