：如果您正在探索NoSQL数据库的世界，则MongoDB（有时被誉为NoSQLRDBMS）应在您的清单上获得一个位置。了解所有有关MongoDB的自定义API、交互式shell、RDBMS类型动态查询的支持、以及快速、容易的MapReduce计算。然后使用MongoDB的本地Java?语言驱动程序和被名为GMongo的方便Groovy包装来开始创建、寻找并操纵数据。面向文档的数据库（如MongoDB和CouchDB）与关系数据库有很大的不同，即它们不能在表中存储数据；相反，它们是用文档形式来存储数据的。从开发人员的角度来看，面向文档的（或无模式）数据比关系数据更简单且管理更加灵活。而不是将数据

真NAT1

本篇主要介绍Cookie技术的读书总结，但是我认为逻辑上最好会和WebStorage技术放在一起进行对比，因此后续会再总结一篇关于WEB存储的姊妹总结，敬请期待。首先先来一段总结：Cookie用于本地数据存储，出现在服务器和浏览器交互的响应Set-Cookie头部和请求Cookie头部中，受到单域名下Cookie的数量、单个Cookie大小、性能、安全限制。子Cookie技术的出现缓解了单域名下Cookie的数量限制，关于子Cookie有一整套工具函数可以使用。用户的信息最好存储在客户端上，这就对客户端数据存储提出了要求。最早的解决方式就是Cookie。HTTP

本文基于STM32设计了一套高精度、大容量、多通道、廉价的数据采集系统，包括硬件设计和软件设计，使其应用于校内FSAE赛车的底盘调校，实现准确的数据分析与调试。该系统选用STM32F103ZET6作为微处理器，以SD卡作为存储器，实现了多通道信号的同步、连续采集和存储，具有性能稳定、实时性强、扩展灵活等特点。

传统关系数据库满足不了当前海量数据的高效存储和管理、高并发访问、高可用性、高扩展性、高容错性等特点的大数据环境，同时，NoSQL技术在海量数据存储方面展现了许多优秀性能，因此，NoSQL技术越来越受到重视。本文总结了大数据环境对数据存储的挑战，重点分析了NoSQL的理论基础、系统架构、数据模型、关键技术、安全问题等，并分析了几种典型的NoSQL数据库。

序列化：用于IPC和PHP中数据存储的序列化工具

大数据存储面对的9个问题和解决技术.zip 容量问题 延迟问题 安全问题 并发访问问题 成本问题 数据的积累问题 灵活性问题 应用感知 小用户的需求问题

建立正确的大数据世界观，不盲目冒进，不畏惧退缩,数据就相当于粮食，经过转换会产生新的价值！ 数据处理的过程也是同样的道理！ 大数据的处理过程无非是粮食多了些！美酒香了些.工欲善其事，必先利器。铸剑本意为何，种类繁多的大数据技术又该如何选择？

雾计算是从云计算技术延伸发展出来的，专用 于云平台靠近用户终端层面的边缘数据优化存储和 调度的一项技术。主要是针对云端平台上边缘数据 的动态存储、响应效率等问题提出的一种数据存储 优化解决方案。由于云端数据存储采用的是集中式 的处理方式，对于移动接入端所产生的大量时延性 要求较高的数据的处理效果并不理想。因此这类边 缘数据的运算存储需要通过新的计算模型—雾计算 来提高数据处理效率，而雾计算中最为核心的技术 就是边缘数据存储缓冲置换技术。

建立正确的大数据世界观，不盲目冒进，不畏惧退缩,数据就相当于粮食，经过转换会产生新的价值！ 数据处理的过程也是同样的道理！ 大数据的处理过程无非是粮食多了些！美酒香了些.工欲善其事，必先利器。铸剑本意为何，种类繁多的大数据技术又该如何选择？