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1.使用Java和React实现网页版MongoDB管理工具
2.mongodb内核源码实现、源码性能调优、安装最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
3.Fiora二次元Web在线聊天室源码搭建教程|详细
4.阿里云服务器上部署node和mongodb教程
5.Ubuntu下安装PHP的源码mongodb扩展操作命令
6.PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统创建（附源码）

使用Java和React实现网页版MongoDB管理工具

       本文介绍使用Java和React实现的网页版MongoDB管理工具，旨在为开发者提供一个免费、安装安全、源码易用的安装为什么编程猫不开放源码MongoDB管理解决方案。MongoDB作为一个介于关系数据库和非关系数据库之间的源码产品，其功能丰富，安装数据存储结构灵活，源码支持强大且类似面向对象的安装查询语言，能够处理复杂的源码数据类型。

       对于需要频繁操作MongoDB数据的安装开发人员，市面上存在一些功能强大的源码管理工具，如Datagrip、安装Navicat for MongoDB、源码NoSQLBooster等。然而，这些工具通常都是收费的，并且盗版风险高，公司通常会禁止员工使用此类盗版软件。因此，自行开发网页版MongoDB管理工具成为了解决这一问题的有效途径。

       本文中所开发的工具在前端采用React和Ant Design Pro，后端则使用Java8与SpringBoot技术栈。前端界面基于项目martin/ERD-ONLINE进行开发，后端接口由开发者自行设计实现。该工具目前已具备基本的增删改查功能，支持用户操作如下：

       1. 新增MongoDB数据源

       2. 在查询页面输入MongoDB Shell语句进行数据管理

       3. 使用编辑、删除、复制新增、新增按钮进行行数据的修改、删除和新增

       4. 动态构建查询SQL，简化查询语句的编写过程

       5. 执行查询语句，查看查询结果

       6. 查看执行计划，优化查询效率

       7. 导出查询结果为json、csv等格式

       该管理工具后端服务基于Java8和SpringBoot实现，项目路径为/tools-manage/invocationlab-admin，设计协同管理源码前端服务沿用原有技术栈，项目路径为/tools-manage/invocationlab-erd-online-view。部署时，前端代码构建后放置于maven的resouces下，简化了部署流程。

       为了方便用户获取源码，本文提供的github地址及gitee源码同步地址如下，供用户参考与使用。

mongodb内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理

       针对 MongoDB 内核源码实现中的表级 QPS（查询每秒操作数）及表级详细时延统计实现原理，本文将深入探讨其设计、核心代码实现以及最佳运维实践。作者为 OPPO 文档数据库 MongoDB 负责人，专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发工作，持续分享《MongoDB 内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。以下内容将围绕 MongoDB 内核中提供的数据导出及恢复工具（mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport）、客户端 shell 链接工具（mongo）、IO 测试工具（mongoperf）以及流量 QPS/时延监控统计工具（mongostat、mongotop）进行分析。

       Mongostat 和 mongotop 提供的监控统计功能虽然强大，但其功能局限性在于无法实现对表级 QPS 与详细时延的监控。为解决这一问题，MongoDB 实际上提供了内部实现的表级别统计接口。本文将详细解析这些接口的实现原理、核心代码以及如何应用到最佳运维实践中。

       ### 1. mongostat、mongotop 监控统计信息分析

       Mongostat 和 mongotop 工具作为 MongoDB 的仿分分彩源码官方监控工具，分别提供了集群操作统计与表级别的读写时延统计。接下来，我们将深入探讨这些工具的使用方法、监控项以及功能实现。

       #### 1.1 mongostat 监控统计分析

       Mongostat 工具能够监控当前集群中各种操作的统计情况，包括增、删、改、查操作，以及 getMore（用于批量拉取数据时的游标操作）和 command（在 mongos 和 mongod 之间的命令处理）。了解 mongostat 帮助参数的详细说明，有助于更深入地掌握其功能。

       #### 1.2 mongotop 监控统计分析

       mongotop 则专注于对所有表的读写时延进行统计，并按照总耗时排序，直观地输出结果。分析 mongotop 监控输出项各字段的说明，可以帮助运维人员快速定位性能瓶颈。

       ### 2. 表级详细操作统计及其时延监控统计实现原理与核心代码

       在 MongoDB 内核中，对表级别的增、删、改、查、getMore、command 进行了详细的操作统计，并对每种操作的时延进行了记录。每个表都拥有一个 CollectionData 结构，该结构中存储了所有操作统计和时延统计信息。核心代码定义了 UsageMap、CollectionData、UsageData 及 OperationLatencyHistogram 等关键类，以实现表级别的统计功能。

       #### 2.1 表级统计实现原理

       通过多层次的类结构分层，MongoDB 实现了表级别的详细统计。核心数据结构包括：UsageMap（使用 StringMap 表结构存储所有表名及其对应的表级统计信息）、CollectionData（包含锁统计、详细请求统计、九牛网源码汇总型统计）、以及 OperationLatencyHistogram（实现表级别的操作汇总统计与时延统计）。

       #### 2.2 核心代码实现

       MongoDB 表级详细统计实现主要集中在 src/mongo/db/stats 目录下的 top.cpp、top.h、operation_latency_histogram.cpp、operation_latency_histogram.h 四个文件中。其中，核心数据结构的代码实现展示了如何通过 UsageMap 结构存储所有表名及其统计信息，CollectionData 结构用于存储锁统计、详细请求统计和汇总型统计，而 OperationLatencyHistogram 类则实现了汇总型统计中的读、写、command 操作及对应时延统计。

       ### 3. 表级详细统计对外接口

       为了便于运维人员使用表级统计信息，MongoDB 提供了对外接口，包括但不限于锁维度及请求类型维度相关统计接口与汇总型表级别统计接口。通过这些接口，运维人员可以执行特定命令获取表级别的锁统计、请求类型统计以及汇总型统计信息。

       ### 结论

       本文通过深入解析 MongoDB 内核中的表级 QPS 及详细时延统计实现原理，详细介绍了核心代码实现以及对外提供的统计接口。了解这些实现细节对于优化数据库性能、进行高效运维具有重要意义。运维人员可以根据本文内容，结合实际应用场景，实施最佳实践，从而提高 MongoDB 的整体性能与稳定性。

Fiora二次元Web在线聊天室源码搭建教程|详细

       搭建二次元Web在线聊天室的具体步骤与配置如下：

       首先，访问安卓客户端体验和网页版体验的链接进行预览。

       然后，确保系统为Linux Centos7.6，对于M内存的vps，建议预先增加虚拟内存，以避免构建过程中可能遇到的失败。

       安装过程中，分步骤进行：

       1. **安装Nodejs**：这是苹果版网站源码后续应用运行的基础环境。

       2. **安装Mongodb**：作为数据库，用于存储聊天记录和用户信息。

       在安装Mongodb时，若遇到导入公匙相关的错误（如gnupg, gnupg2 and gnupg1 do not seem to be installed），可使用 `apt install -y gnupg2` 命令解决问题，然后重新尝试导入公匙。

       接着，启动Mongodb服务并设置开机自启，确保服务在系统重启后仍可正常运行。

       安装Redis服务，使用终端操作完成下载、解压、安装gcc依赖，然后跳转到Redis目录下进行编译安装。在安装完成后，通过测试确认Redis服务是否已成功安装。

       配置Redis以后台运行方式启动，修改redis.conf文件，指定Redis服务为后台进程运行。

       安装Fiora应用，执行命令在Fiora目录下运行，注册账号并查看SSH客户端运行日志，获取自己的userId。若ip:无法打开，检查防火墙配置，必要时对阿里云等平台的防火墙进行额外开放端口的操作。

       设置管理员账号，断开运行，新建Systemd配置文件，启动并设置开机自启。管理员userId和运行端口根据实际情况进行修改。

       如果使用域名访问，推荐使用Caddy进行域名反代配置，安装Caddy，配置Caddy，启动服务。

       确保一个ip每天仅能注册一个账号，上传问题可自行查看日志解决。查看日志命令提供在文章中。

       文件的页面修改路径和fiora内容的重构往往需要进行详细调整以适应特定需求。

       宝塔安装教程包括进入软件商店安装依赖，进入配置的PM2管理器插件，设置Node版本，获取root权限并切换到网站目录，拉取文件，安装依赖和构建客户端代码，配置JwtSecret，启动服务端和设置进程守护。

       使用Docker运行Fiora聊天室，首先安装Docker，然后从DockerHub镜像运行本地构建和运行。

       对于大文件上传问题，调整服务端和客户端配置，修改app.ts和server.js文件以增加socket.io连接超时时间，并限制上传文件大小。在客户端配置文件中调整上传文件的大小限制。

       最后，修改Nginx上传文件限制和连接超时配置，以适应特定需求。

阿里云服务器上部署node和mongodb教程

       部署阿里云服务器上的Node.js和MongoDB详细指南

       在阿里云服务器上部署Node.js和MongoDB，是一个全面的技术过程，包含了服务器购买、域名配置、安全设置、服务器操作、软件安装等多个步骤。以下是一个简化版的部署指南，旨在帮助开发者顺利在阿里云服务器上部署Node.js应用和MongoDB数据库。

       第一步：购买阿里云域名和服务器ECS

       首先，通过阿里云平台购买域名和ECS（Elastic Compute Service）服务器。新用户注册时会有优惠。选择CPU为1核、内存为1GB、操作系统为CentOS 7.4 位的配置。

       第二步：安全组配置与远程连接

       安全组的配置至关重要。确保为云服务器ECS实例配置了正确的安全组规则，如允许端口用于HTTP协议、端口用于MongoDB访问。

       第三步：使用命令行或图形化工具连接服务器

       通过命令行（如Putty、xshell或winscp）或图形化工具（如FileZilla）连接服务器。确保熟悉SSH连接过程，包括输入远程连接密码。

       第四步：安装Node.js和MongoDB

       1. 更新系统：使用`yum update`命令升级系统。

       2. 下载和解压Node.js源代码包，根据网络情况选择本地下载或通过文件传输工具上传至服务器。

       3. 配置编译环境，执行编译和安装命令，注意解决编译过程中可能出现的警告。

       4. 验证Node.js安装成功，测试安装的Node.js版本。

       5. 创建项目文件目录，编写并启动Node.js应用。

       第五步：安装和使用Git

       在服务器上安装Git，便于通过Git命令操作和更新项目。使用`yum`安装Git，测试Git安装是否成功。

       第六步：域名解析与网站访问

       通过阿里云控制台配置域名解析，将域名指向云服务器的IP地址。域名解析可能需一定时间生效。

       第七步：安装MongoDB

       下载并解压MongoDB源代码包，创建数据和日志存放目录，编辑`mongodb.conf`配置文件，启动和停止MongoDB服务。确保端口号设置在安全组中。

       第八步：数据库操作与安全设置

       使用MongoDB Shell管理数据库，创建用户和角色，进行授权和认证设置。使用图形化工具如Robo 3T辅助数据库操作。

       在完成上述步骤后，您将成功在阿里云服务器上部署Node.js应用和MongoDB数据库。请根据实际需求调整服务器配置，确保应用的稳定性和安全性。

Ubuntu下安装PHP的mongodb扩展操作命令

       在Ubuntu系统中安装PHP的mongodb扩展，需要按照以下步骤进行：

       首先，通过wget命令下载PHP的mongodb扩展源码。命令如下：

       $ wget -c /get/mongo-1.6.9.tgz

       接着，使用tar命令解压缩下载的源码文件：

       $ tar zxvf mongo-1.6.9.tgz

       随后，进入解压缩后的目录：

       $ cd mongo-1.6.9

       运行phpize命令进行配置：

       $ phpize

       使用configure命令进行扩展配置：

       $ ./configure

       执行make命令编译源码：

       $ make all

       进行测试：

       $ make test

       最后，使用sudo命令进行安装：

       $ sudo make install

       在Ubuntu系统下完成PHP的mongodb扩展安装后，即可在PHP环境中使用mongodb数据库。确保系统环境配置正确，PHP版本与mongodb扩展兼容，方可顺利使用。

PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统创建（附源码）

       搭建高级PyQt项目：图书馆借阅系统

       项目简介与设计思路

       搭建一个基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统，利用PyQt5构建用户界面，借助MongoDB作为云数据库托管服务，实现图书馆的基本功能。项目设计流程包括选择技术栈、业务逻辑规划、UI界面设计、代码实现、信号槽连接以及测试应用。

       技术栈选择与业务逻辑

       选择PyQt5作为GUI界面构建工具，MongoDB作为数据库系统。业务逻辑包含新用户注册、图书增删改查操作。UI界面使用Qt Designer进行个性化设计。

       MongoDB数据库简介

       MongoDB是一种非关系型数据库，通过Json文档组织数据，支持更灵活的数据结构。数据库包含数据库、集合、文档、字段四个关键概念，数据库由集合组成，集合包含文档，文档类似Python字典。

       用户界面设计

       设计图书馆系统用户界面，鼓励个性化设计。

       数据库连接与操作

       安装依赖包pymongo、certifi、dnspython，连接云数据库简单快捷。数据库基本操作包括新建数据库、集合、增加删除更新记录以及查找书目。

       注册新用户

       实现多用户支持，使用公共用户名public_user进行新用户注册，管理员设置权限。

       软件安装与配置

       安装软件包，配置数据库连接信息，使用源代码进行测试。

       系统使用简介

       登录数据库，新建图书馆数据库，实现图书借阅预约、借阅与归还操作。

       功能说明

       预约：搜索或浏览书目列表，点击预约，完成预约过程。

       借阅：具有管理员角色的用户，搜索书目，点击借阅，完成借阅。

       归还：具有管理员角色的用户，搜索需要归还的书，点击还书，完成归还操作。

       总结与感谢

       完成高级PyQt项目搭建，通过实践学习数据库操作与用户界面设计。感谢支持与关注，欢迎在GitHub上给项目加星。

SpringBoot+MongoDB的操作指南

       本文将指导您使用SpringBoot和MongoDB进行操作，主要涵盖基本的增删改查方法。

       首先，创建一个SpringBoot项目。

       项目结构如下：

       在pom.xml文件中，配置SpringBoot所需依赖。

       利用MongoTemplate类进行数据库操作，相较于继承MongoRepository，我推荐使用MongoTemplate，因为它更便于自定义查询。

       具体操作步骤如下：

       增加：使用MongoTemplate类执行插入操作。

       删除：通过MongoTemplate类执行删除操作。

       修改：使用MongoTemplate类更新数据库中的记录。

       查询操作：方式多样，下面逐一介绍。

       1、按字段查询：使用Criteria.where()方法指定查询条件，封装Query对象并借助MongoTemplate执行查询。

       查询结果包括：

       findOne()：查询满足条件的单条数据；

       find()：查询所有满足条件的数据，返回列表。

       2、多条件查询：通过and()方法实现多个条件的组合查询。

       补充：针对评论中关于引用spring-boot-starter-data-mongodb导致静态文件无法访问的问题，实际中可以通过正确配置和代码实现文件访问。

       具体代码和应用配置如下：

       应用配置文件application.xml中，配置了freemarker模板引擎。

       静态资源目录下存放资源文件。

       启动应用后，页面样式可以正常显示。

       项目源代码已开源至gitee，感兴趣者可访问：gitee.com/alittlecomput...

       相关

参考资料：

       SpringBoot之MongoTemplate的查询 - xiondun - 博客园

       SpringBoot之MongoTemplate的查询可以怎么耍 - 一灰灰Blog - 博客园

       8、SpringBoot整合之SpringBoot整合MongoDB - 张雷锋 - 博客园