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mongodb安装包，windows操作系统，64位，MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 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。

在本文中，我们将深入探讨如何在Spring Boot应用中配置MongoDB连接池，同时也会涉及到Spring Boot与MyBatis以及MySQL数据库的整合。Spring Boot以其简洁的配置和强大的自动化配置功能，已经成为Java开发者构建微服务应用的首选框架。MongoDB则是一种非关系型数据库，它在处理大规模数据和高并发场景下表现出色。而连接池对于优化数据库操作性能至关重要，通过合理配置，可以有效减少数据库连接的创建和销毁，提升系统效率。 我们来了解如何在Spring Boot中引入MongoDB连接池。Spring Boot默认集成了MongoDB Java驱动和Spring Data MongoDB，但并未直接提供连接池的配置。通常我们会使用如MongoDB Java驱动的`MongoClientSettings`来配置连接池，比如使用`com.mongodb.client.MongoClients.create()`方法创建一个包含连接池设置的MongoClient。你需要在`application.properties`或`application.yml`中添加相应的属性，如： ```properties # application.properties 示例 spring.data.mongodb.uri=mongodb://username:password@localhost:27017/dbname?connectTimeoutMS=30000&socketTimeoutMS=30000 ``` 或者 ```yaml # application.yml 示例 spring: data: mongodb: uri: mongodb://username:password@localhost:27017/dbname?connectTimeoutMS=30000&socketTimeoutMS=30000 ``` 接下来，我们讨论如何整合Spring Boot和MyBatis。MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。在Spring Boot中集成MyBatis，你需要以下步骤： 1. 添加MyBatis和MyBatis-Spring Boot Starter依赖： ```xml org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 2.2.0 ``` 2. 创建MyBatis的配置文件`mybatis-config.xml`，定义Mapper扫描路径等。 3. 编写Mapper接口和对应的XML文件，实现SQL查询。 4. 在Spring Boot主类上添加`@MapperScan`注解，指定Mapper接口的包名。 我们来看看如何在Spring Boot中整合MySQL。这相对简单，因为Spring Boot提供了自动配置支持： 1. 添加MySQL JDBC驱动依赖： ```xml mysql mysql-connector-java ``` 2. 配置数据库连接信息： ```properties # application.properties 示例 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/dbname?useSSL=false&serverTimezone=UTC spring.datasource.username=username spring.datasource.password=password spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver ``` 3. 使用JPA或MyBatis进行数据访问。 以上就是关于"Springboot配置MongoDB连接池源代码"的详细解析，包括了Spring Boot与MongoDB、MyBatis以及MySQL的整合过程。希望对你在开发过程中有所帮助，如果你有任何疑问或需要进一步的信息，请查阅官方文档或相关的技术社区。

在本项目中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术获取链家网站上的二手房房价数据，并将这些数据存储到MongoDB数据库中，以便后续进行数据分析。让我们逐一了解涉及的关键知识点。 1. **Python爬虫**：Python是进行网络数据抓取的常用语言，其拥有丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等。在这个项目中，我们可能使用requests库来发送HTTP请求获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析HTML结构，提取出房价等相关数据。 2. **链家API或网页解析**：链家网站可能提供API接口，也可能需要通过解析HTML页面来获取数据。如果API可用，直接调用API会更高效；若无API，我们需要解析网页结构，找到包含房价、面积、地理位置等信息的元素。 3. **XPath和CSS选择器**：在解析HTML时，XPath和CSS选择器是定位网页元素的重要工具。XPath用于XML和HTML文档路径导航，而CSS选择器则用于选择HTML元素，两者都可以帮助我们准确地找到目标数据。 4. **数据清洗与预处理**：抓取的数据可能存在缺失值、异常值或格式不一致的问题，需要使用Python的pandas库进行清洗和预处理，确保数据质量。 5. **MongoDB**：MongoDB是一种NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化数据。在这里，它将用于存储房价数据。Python有PyMongo库用于与MongoDB交互，包括连接数据库、创建集合（类似表）、插入数据、查询数据等操作。 6. **数据存储与结构设计**：在MongoDB中，我们需要设计合适的文档结构（JSON格式）来存储房价信息，如包含房源ID、小区名、价格、面积、所在区域等字段。 7. **数据分析**：抓取并存储数据后，可以使用Python的pandas、numpy、matplotlib等库进行数据分析，例如房价的分布、趋势、区域对比等。数据可视化可以帮助我们更好地理解房价规律。 8. **异常处理与批量爬取**：在爬虫过程中，需要考虑请求超时、反爬虫策略等问题，通过设置重试机制、使用代理IP等方式提高爬取的成功率。同时，为了获取大量数据，我们需要设计合理的爬取策略，避免过于频繁的请求导致IP被封。 9. **文件操作**：在本项目中，我们有一个名为“桂林房屋信息.xlsx”的文件，这可能是爬取前已有的数据样本，或者用于存储爬取结果。pandas可以方便地读写Excel文件，与MongoDB中的数据进行比对或合并。 10. **代码组织与版本控制**：使用Jupyter Notebook（即Untitled.ipynb文件）编写代码，可以方便地混合文本、代码和输出。同时，推荐使用Git进行版本控制，以便追踪代码的修改历史和协同工作。 总结，本项目涵盖了从网络爬虫、数据处理、数据库操作到数据分析的多个环节，是Python在数据科学领域应用的一个典型实例。通过实践，我们可以提升数据获取、存储和分析的能力，更好地理解房地产市场的动态。

MongoDB 是一个流行的开源、分布式文档数据库，以其灵活性和高性能而受到广大开发者的青睐。在本文中，我们将探讨如何利用 JavaScript 和 MongoDB 来构建一个名为 "wikistack" 的项目，该项目旨在存储版本化的 wiki 页面，类似于维基百科的一个克隆。 1. **文档数据库与 MongoDB** - MongoDB 是 NoSQL 数据库的一种，它使用键值对、文档、集合和分片集群等数据模型，而非传统的关系型数据库中的表格和行。 - 文档数据库非常适合存储结构灵活的数据，如 JSON、BSON（二进制 JSON）格式，这使得 MongoDB 对于处理类似 wiki 页面这样结构多变的数据非常合适。 2. **JavaScript 与 MongoDB** - MongoDB 提供了官方的 JavaScript 驱动程序，允许开发者直接在服务器端或客户端用 JavaScript 与数据库交互。 - Node.js，一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时，可以用来构建wikistack这样的服务端应用，实现对 MongoDB 的高效访问。 3. **版本控制** - 在 wikistack 中，每个 wiki 页面都有多个版本，这需要实现版本控制机制。版本控制允许用户回溯到页面的旧版本，查看历史更改，并比较不同版本之间的差异。 - MongoDB 的文档更新通常会导致旧版本被覆盖，因此，我们需要设计一种策略来存储和检索多个版本的页面，例如通过在文档内嵌套版本信息，或者创建单独的版本集合。 4. **数据模型设计** - 页面模型：每个页面作为一个文档，包含页面标题、内容、创建日期、作者等基本信息，以及一个包含多个版本的数组。 - 版本模型：每个版本作为一个子文档，记录内容变化、修改日期、修改者等信息。 5. **查询与更新操作** - 使用 MongoDB 的查询语法，可以轻松获取特定版本的页面或列出所有版本。 - 更新操作需要确保既保留旧版本，又能添加新版本，这可能涉及到原子操作，例如 `updateOne` 方法配合 `$push` 或 `$set` 操作符。 6. **安全性与权限管理** - 为了保护数据，需要实现用户认证和授权系统，限制用户对页面的访问和编辑权限。 - MongoDB 提供了内置的角色和权限管理，可以在数据库、集合或单个文档级别设置访问控制。 7. **性能优化** - 分片技术可用于在多台服务器上分布数据，提高读写性能和可扩展性。 - 使用索引来加速查询，尤其是对于频繁的查询操作，如按页面标题查找或按时间排序版本。 8. **备份与恢复** - 定期备份 MongoDB 数据是必要的，可以使用 MongoDB 的工具进行完整或增量备份，并在需要时进行恢复。 - 考虑到wikistack涉及版本化数据，恢复策略需要确保所有版本都能准确无误地恢复。 通过以上步骤，我们可以构建出一个功能完备、版本化的 wiki 系统，利用 MongoDB 的强大功能存储和管理大量的 wiki 页面。JavaScript 的易用性和 MongoDB 的灵活性使得这一过程变得更加简单和高效。

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爬取美剧代码，并把数据写入到mongodb，纯属学习讨论，python爬虫感兴趣的小伙伴可以借鉴一起学习

MongoDB 是一个高性能、无模式、分布式文档型数据库，它在现代应用程序开发中扮演着重要的角色，特别是对于处理大量实时数据的应用程序。MongoDB V2.0.0 是该数据库系统的一个早期版本，发布于2012年，带来了许多创新特性和改进。 在 MongoDB 的下载部分，用户可以选择适合其操作系统的版本。对于 Windows 用户，这里提供了两个版本：x86 和 x64。x86 版本是为32位操作系统设计的，而 x64 版本则是针对64位操作系统。在64位系统上运行64位软件通常可以利用更多的内存，提高性能，因此，如果您的计算机支持64位操作系统，建议选择 x64 版本。 MongoDB 2.0.0 的主要特性包括： 1. **文档型数据库**：MongoDB 使用 JSON 格式的文档存储数据，这使得数据更易于理解和处理，特别适合于处理结构灵活的数据。 2. **分布式架构**：MongoDB 支持水平扩展，可以通过添加更多服务器来增加存储和处理能力，这是通过分片（sharding）技术实现的。 3. **复制集**：V2.0.0 引入了复制集功能，可以创建多个数据副本，以实现数据冗余和高可用性。在主节点故障时，可以自动切换到从节点，确保服务不间断。 4. **查询优化**：MongoDB 提供强大的查询语言，支持丰富的查询表达式和聚合操作，同时在2.0.0版本中对查询性能进行了优化。 5. **存储引擎**：MongoDB 内置了多种存储引擎，如 MMAPv1（默认）、WiredTiger 等。虽然2.0.0默认使用的是 MMAPv1，但后续版本中WiredTiger成为了主流，因为它提供了更好的性能和数据安全性。 6. **索引支持**：MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段、复合、地理空间等，以加速查询速度。 7. **原子操作**：MongoDB 支持文档级别的原子操作，确保在并发环境中的数据一致性。 在安装 MongoDB 2.0.0 时，用户需要根据自己的系统选择合适的版本，然后按照官方提供的安装指南进行操作，包括配置数据目录、启动服务等步骤。安装完成后，可以通过命令行工具 `mongo` 连接到数据库并执行各种操作。 尽管 MongoDB 2.0.0 是较早的版本，但对于学习 MongoDB 的基本概念和操作，它仍然是一个良好的起点。不过，对于生产环境，建议使用最新稳定版本，以获取更好的性能、安全性和新特性。

## 开发软件： WebStorm 开发环境：Nodejs + vue + express + mongodb数据库 本网站是关于某个课程的在线学习平台，有网站前台，网站后台，服务器端接口和数据库4个部分。教师身份登录网站后端后可以发布管理教学视频，发布管理教学课件，发布管理学习案例，发布管理课程新闻通知信息，发布维护课程大纲信息，发布维护课程宣传信息。学生可以打开网站前端进行视频播放学习，下载课件学习，课程实例学习；可以查看教学课程通知新闻信息，可以查看课程大纲信息等，服务器后端接口负责接受前后端的http请求进行业务处理，将数据保存到mongodb数据库持久化。

本资源使用vs2017编译的mongodb-cxx-driver-r3.6.2，里面包括相关源码，以及使用cmake编译的工程，同时写了一个测试工程，能够对mongodb数据库进行简单的操作。