NOSQL Databases list

最新推荐文章于 2025-11-02 13:54:13 发布
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博客提供了NoSQL数据库相关列表的链接，可通过该链接http://nosql-database.org/查看相关内容，聚焦于NoSQL数据库领域。
Introduction to NoSQL databases like MongoDB for Big Da
AI天才研究院
09-17 1034
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 NoSQL(Not Only SQL)数据库是一种非关系型数据库，相对于关系型数据库而言，它更加灵活，能够存储海量数据。相较于传统的关系型数据库，NoSQL数据库不需要预先设计好表结构，也没有固定的查询语言。这就意味着开发人员可以自由选择数据库模型，灵活地将数据分
NoSQL 技术在全栈开发的集成指南
AI天才研究院
06-09 1053
本文旨在为全栈开发者提供NoSQL技术集成的实用指南，涵盖从数据建模到系统架构的完整生命周期。我们将重点讨论NoSQL数据库如何与现代全栈技术栈(如React/Vue前端、Node.js/Spring Boot后端)协同工作。核心概念与联系：解释NoSQL的基本原理和分类技术实现：展示NoSQL与前后端的集成方法实战案例：通过完整项目演示集成过程性能优化：讨论NoSQL数据库的调优策略未来趋势：分析NoSQL技术的发展方向NoSQL：非关系型数据库的统称，不依赖传统的表关系模型。
Day33 Linux MySQL的安装与使用，Navicat的安装与使用以及表中数据属性的设置
m0_64350718的博客
03-07 1277
MySQL概述 所谓MySQL，其实就是一种关系化数据库。所谓关系化就是存放的数据可以一对一，一对多和多对多。 另外还有一种数据库叫做非关系型数据库，也称作NoSQL或者KeyValue数据库，其存储方式和关系化数据库有很大的区别。 非关系型数据有很多，比如redis，Hbase等 MySQL的安装 安装MySQL的目的： MySQL对于数据的存储有明确的规定和详细的划分，方便与管理。 安装MySQL其实就是安装了一个数据库管理程序，该程序可以对数据库进行管理和操作，一般为了存储数据，会在数据
LIST OF NOSQL DATABASES
hjwang1的专栏
10-27 2213
转自：http://nosql-database.org/   NoSQL DEFINITION: Next Generation Databases mostly addressing some of the points: being non-relational, distributed, open-source and horizontally scalab
NoSQL Databases - CouchDB
weixin_34107739的博客
05-02 165
CouchDB还是蛮有意思的一个DB, 总结一下, 他重要的特点 1. 最大的特点就是他的file layout and commitment system, 并由此可以保证ACID特性, 在Nosql里面相当有特点, 参考5.1.6 2. 采用View机制, 这个很方便, 通过javascript就可以简单的定义view, 并可以通过map/reduc...
NoSQL Databases技术资料整理汇总
weixin_34189116的博客
05-02 239
0 Reference NoSQL论文 在 Stuttgart Media 大学的 Christof Strauch 历时8个月（2010年6月-2011年2月）完成了一篇150页长的NoSQL相关的论文, 对NoSQL的各个方面做了探讨 http://www.christof-strauch.de/nosqldbs.pdf 分布式系统领域经典论文翻译集...
System Design Interviews: NoSQL Databases and When to Use Them.
AI天才研究院
10-24 8971
What are NoSQL databases?Typically, “NoSQL database” refers to any non-relational database. Whether it stands for “non SQL” or “not only SQL,” most agree that NoSQL databases store data in a format ot...
NoSQL简介
日积月累
03-22 5438
1.1 什么是NoSQL NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。 NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。 1.2 为什么使用NoSQL 今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用...
LIST OF NOSQL DATABASES [currently 150]
weixin_30872867的博客
06-11 1000
http://nosql-database.org Core NoSQL Systems: [Mostly originated out of a Web 2.0 need] Wide Column Store / Column Families Hadoop / HBase API:Java / any writer, Protocol:any write call, Query ...
8 Nosql Databases Compare
m_linda的专栏
08-29 619
导读：Kristóf Kovács 是一位软件架构师和咨询顾问，他最近发布了一片对比各种类型NoSQL数据库的文章。 虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。 但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 N
深度解析SQL和NoSQL数据库，掌握主流数据库【两万字解析】
2401_84009317的博客
04-22 781
SQL注入（SQLi）是一种注入攻击，，可以执行恶意SQL语句。它通过将任意SQL代码插入数据库查询，使攻击者能够完全控制Web应用程序后面的数据库服务器。攻击者可以使用SQL注入漏洞绕过应用程序安全措施；可以绕过网页或Web应用程序的身份验证和授权，并检索整个SQL数据库的内容；还可以使用SQL注入来添加，修改和删除数据库中的记录。思考：下面的代码有没有问题？​name=input(‘请输入用户名:’)password=input(‘请输入密码:’)try:print(sql)
29、Querying NoSQL Databases and Java Concurrency Abstractions
gpt4scribbler的博客
11-02 19
本文深入探讨了在现代应用中使用RxJava进行NoSQL数据库查询与Java并发抽象的实践。涵盖了Couchbase和MongoDB的响应式客户端API，结合Apache Camel实现文件系统与Kafka的消息集成，并对比了Java 8中的CompletableFuture、Parallel Streams与RxJava的各种类型（Observable、Single、Completable）在异步编程中的语义差异、适用场景及最佳实践，帮助开发者根据任务性质选择合适的并发模型。
【Advanced篇】Data Storage Optimization and Database Selection: The Application of NoSQL Databases ...
# [Advanced Chapter] Data Storage Optimization and Database Selection: The Application of NoSQL Databases in Web Crawlers ## 2.1 Key-Value Databases A key-value database is a type of NoSQL database ...
NoSQL数据库精选指南：学习资源与链接大全
资源摘要信息:"awesome-nosql-guides：精选资源和有关使用NoSQL数据库的链接的精选列表" NoSQL数据库作为传统关系型数据库的替代方案，在处理大规模、高并发的数据场景中发挥着重要作用。本精选列表旨在为IT专业...
语音分离基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）
01-01
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模，利用音源间的频率特征差异，实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据，属于无监督学习范畴，适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性，并附带完整的仿真资源链接，便于读者学习与验证。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师；尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标：①用于音乐音频中人声与伴奏的分离，或不同乐器之间的分离；②支持无监督条件下的语音处理研究，推动盲源分离技术的发展；③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试，重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节，同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），以加深对音频信号分离机制的理解。
python餐厅点餐系统（代码+数据库+LW）
01-01
摘 要 如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统餐厅点餐信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个餐厅点餐系统，可以解决许多问题。 餐厅点餐系统实现的功能包括菜品类型管理，菜品信息管理，轮播图管理以及对已完成，未支付，已取消，已支付，已退款等状态的订单进行管理等功能。该系统采用了Mysql数据库，Python语言等技术进行编程实现。 餐厅点餐系统可以提高餐厅点餐信息管理问题的解决效率，优化餐厅点餐信息处理流程，保证餐厅点餐信息数据的安全，它是一个非常可靠，非常安全的应用程序。 关键词：餐厅点餐系统；Mysql数据库；Python语言
【智能汽车技术】基于线控与域控的智能底盘系统架构：新能源汽车滑板底盘创新形态及实车测试验证
01-01
内容概要：本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层，通过线控化（X-By-Wire）和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制，支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段，当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心，并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态，强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例，展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现，推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群：汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者；具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构；②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景；③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议：建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习，关注政策导向与行业测试动态，注重理论与实车验证相结合，全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）》的技术资源，重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究，提出了一种N-k多阶段双层优化模型，并结合故障场景筛选方法，用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现，具备较强的工程应用价值和学术参考意义，适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域，展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群：具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景，熟悉Matlab编程，有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究；②支撑高水平论文（如EI/SCI）的模型复现与算法验证；③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具；④结合YALMIP等工具进行数学规划求解，提升科研效率。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源，下载完整代码与案例进行实践操作，重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路，同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
BUUCTF(Misc)解题过程[源码]
01-01
本文详细介绍了在BUUCTF(Misc)题目中解决FLAG问题的步骤。首先通过WinHex检查图片文件头和十六进制匹配情况，查找flag字符串或隐藏文件。若未找到，则使用StegSolve进行图像隐写分析，包括LSB隐写和图片叠加等方法。随后发现文件头为50 4b，将其保存为zip文件，但文件损坏。通过foremost文件分离成功获取文件，最终在WinHex中查看未知文件类型，得到flag{dd0gf4c3tok3yb0ard4g41n~~~}。整个过程展示了从图片中提取隐藏信息的多种技术手段。
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