mongodb電子商務

『壹』 一個互聯網在線電子商務網站用到MongoDB,Redis,Oracle三種資料庫是否可行

1. 個人推薦你使用 MongoDB，現在架構相比較以前是齊全了很多，結構上與PG不相伯仲。

2. Redis 做分布式架構雖然也適合用於 Web 的Inno DB 架構形式的業務系統，但使用的效果會在業務量增大之後 顯得動力不足。

3. 不推薦你用Oracle 因為電子商務這種商務公司 根本就買不起Oracle，不像ZF 或者 央企 那樣對錢不在乎。

『貳』 如何在mongodb上備份和恢復數據

在大數據時代，企業的應用帶來了大量的數據，它們可能具有結構化、半結構化或非結構化的性質。此外，應用程序開發周期短和可用性強都是他們要考慮的關鍵問題。考慮到這些應用程序的要求，在下一代平台3應用程序中，企業必須超越傳統的關系資料庫（IaaS或基於雲計算PaaS）。在NoSQL資料庫中，像MongoDB現在就被採用了，同時又對這些下一代應用程序的企業進行了評估（如電子商務、內容管理等）。MongoDB提供了動態模式，通過自動分片易擴展、讀寫一致性和在內置中進行復制的功能。
MongoDB資料庫具有本地復制的功能，同時滿足可用性的需求。然而，數據保護要求可伸縮的時間點備份和恢復需要得到很好的解決。對於可靠的數據保護，企業需要備份和復制！沒有時間點的備份，組織會由於人為的錯誤、邏輯混亂和其他操作的失敗導致有丟失數據的風險。傳統的備份解決方案是建立在關系資料庫中，使用共享存儲和ACID事務模型，來解決結構化平台2應用程序的要求而建的。不幸的是，他們不足以解決平台 3 應用程序和分布式的資料庫（本地存儲、 最終一致性和基礎設施的彈性性質）的時間點備份要求。有幾個備用的基於腳本的解決方案（例如地層等），企業正在使用填補數據來保護縮短差距，但這些解決方案充其量算是次優的。
手動腳本解決方案
這些解決方案利用本地MongoDB快照工具和腳本將數據傳輸到輔助存儲。（通過 mongomp) 腳本自定義的每個 MongoDB 集群和需要業務作出了重大努力，以適應任何拓撲更改 （例如添加或刪除節點到 MongoDB 資料庫） 或擴大規模。此外，這些腳本不適應失敗場景，比如失敗的一個節點（一級或二級）或間歇性的網路問題。最後，恢復（「備份」）的最重要的價值是一個手動過程。因此，耗費時間（導致很高的應用程序停機時間），並包含腳本中的任何 bug 數據丟失風險。總的來說，這些解決方案工作在MongoDB環境中很小和一些允許在應用程序中丟失的數據。這些解決方案所面臨的一些關鍵問題是：
對分片配置的企業備份解決方案的不足；
當快照被取時，資料庫需要離線；
在節點故障和其他基礎設施故障下，備份和恢復都失敗了；
恢復過程是手動的並且需要驗證，從而增加恢復時間；
收集級的恢復需要耗時的手動恢復；
恢復與不同的測試/開發的拓撲（切分 → 分片）刷新是不可用的。
MongoDB支付備份和恢復(又名「MMS」)
MongoDB（公司）本身提供了一些備份MongoDB資料庫的方法。企業可以選擇從一個管理備份提供(MMS)運行在公共雲，或如果他們支付 MongoDB 的客戶，他們可能以部署本地備份服務為前提。除了成本過高，在公共雲上管理備份服務存儲的客戶數據。對於部署 MongoDB 為前提，在 WAN 上備份數據傳輸可能無法為客戶工作，並且海需要為客戶保持他們對數據內部的敏感度。此外，還有重要的數據來限制每個碎片去使用這項服務。
使用MongoDB部署備份服務是有可能的，但部署和實施過於復雜。企業需要部署8台伺服器，附加資料庫（額外的許可證）和 6-9x存儲容量。總的來說，部署備份服務是一個理論上的解決方案，帶來了顯著的CAPEX和OPEX投資：
部署多個資料庫的復雜性；
額外的基礎設施成本；
授權額外的MongoDB節點成本；
當節點失敗時，帶來備份失敗的風險；
獨立的MongoDB資料庫備份基礎設施。
實現企業客戶的數據保護要求，進入了新興的下一代分布式資料庫的時代（鍵值、圖形、文檔庫等），並且解決上述方案的局限性。Datos IO建造了產業界首次擴展數據保護軟體產品，使平台3應用程序能部署到分布式和雲資料庫上，如MongoDB和Apache Cassandra。Datos IO解決方案是剛剛興起的下一代應用程序，迎合了業主和DevOps的應用需求，並解決了部署和管理保護基礎設施操作所帶來的一切麻煩。最重要的是，它是一個可靠的和可擴展的解決方案，即使在使用節點失敗的場景下，也會通過最小化恢復時間獲得最優的性能。

『叄』 各位大哥能借一個csdn賬號嗎，需要下載一個基於nodejs+mongodb/mysql完成一個電子商務系統

你還不如自己注冊一個賬號快點，不會有人出借賬號的，畢竟下載積分都是要錢充值，攢的不容易。

『肆』 java語言主要用來開發什麼

一、Android 應用：打開的 Android 手機，隨便打開一個App 應用，他們就是完全的用 Java 語言，從 Google上搜索 Android 的 API 文檔，你就會發現它和 Java 的 JDK 文檔驚人的相似。從Android 剛剛起步，到今天許多的 Android 應用都是Java 程序員開發者開發。雖然 Android 運用了不同的 JVM 以及不同的封裝方式，但是代碼還是用 Java語言所編寫。

二、在金融業應用的伺服器程序：Java 在金融服務業的應用非常廣泛，許多跨國投資銀行例如：Goldman Sachs(高盛投資)，Citigroup(花旗集團)，Barclays(巴克萊銀行)以及其他銀行，都用 Java 來編寫前台和後台的電子交易系統，結算和確認系統，數據處理項目以及其他項目。

三、網站：Java 在電子商務領域以及網站開發領域占據這大部分席位。你可以運用許多不同的框架來創建 web 項目，SpringMVC，Struts2.0 以及 frameworks。即使是簡單的 servlet，jsp 和以struts 為基礎的網站在政府項目中也是很受歡迎的。

四、軟體工具：許多常用的軟體和開發工具都是運用 Java 來編寫和開發的。第三方交易系統，現已是金融服務產業的一個很大的部分，它們同樣也是 Java 編寫。Hadoop 以及其他大數據處理技術都是用 Java 或者其他，例如 Apache 的基於 Java的Hbbse 和 Accumulo 以及 ElasticSearchas。但是 Java 在此領域並未占太大空間，如 MongoDB 就是在 C++ 技術基礎上編寫的。

五、高頻交易的空間：Java 平台大幅度提高了這個平台的特性和即使編譯，他同時也能夠像 C++ 一樣傳遞數據。正是由於這個原因，Java 成為的程序員編寫交易平台的語言，因為雖然性能不比母語，但你可以避開它的安全性，可移植性和可維護性，以更快的速度運行，一個沒有經驗的 C++ 程序員會使應用程序變的更加緩慢和不可靠。

參考：《2020最新Java基礎精講視頻教程和學習路線！》

原文鏈接：網頁鏈接

『伍』 你所了解的大數據，是真正的大數據嗎

什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據時代存儲所面對的問題

隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。

從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基於塊和文件的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。在這里，我們會討論哪些與大數據存儲基礎設施相關的屬性，看看它們如何迎接大數據的挑戰。

容量問題

這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。基於這樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備數據處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。

「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。

延遲問題

「大數據」應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。舉個例子來說，網路成衣銷售行業的在線廣告推廣服務需要實時的對客戶的瀏覽記錄進行分析，並准確的進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統會推送「過期」的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統就可以發揮出優勢，因為它的每一個節點都具有處理和互聯組件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基於對象的存儲系統則能夠支持並發的數據流，從而進一步提高數據吞吐量。

有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的性能)，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。

並發訪問一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。

安全問題

某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。

成本問題

「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。目前，像重復數據刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且現在還可以處理更多的數據類型，這都可以為大數據存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。在數據量不斷增長的環境中，通過減少後端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，都能夠獲得明顯的投資回報。此外，自動精簡配置、快照和克隆技術的使用也可以提升存儲的效率。

很多大數據存儲系統都包括歸檔組件，尤其對那些需要分析歷史數據或需要長期保存數據的機構來說，歸檔設備必不可少。從單位容量存儲成本的角度看，磁帶仍然是最經濟的存儲介質，事實上，在許多企業中，使用支持TB級大容量磁帶的歸檔系統仍然是事實上的標准和慣例。

對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。

數據的積累

許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。

靈活性

大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。

應用感知

最早一批使用大數據的用戶已經開發出了一些針對應用的定製的基礎設施，比如針對政府項目開發的系統，還有大型互聯網服務商創造的專用伺服器等。在主流存儲系統領域，應用感知技術的使用越來越普遍，它也是改善系統效率和性能的重要手段，所以，應用感知技術也應該用在大數據存儲環境里。

小用戶怎麼辦？

依賴大數據的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體，作為一種商業需求，小型企業未來也一定會應用到大數據。我們看到，有些存儲廠商已經在開發一些小型的「大數據」存儲系統，主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。

『陸』 資料庫軟體都有那些

1、Mysql。

MySQL原本是一個開放源碼的關系資料庫管理系統，原開發者為瑞典的MySQL AB公司，該公司於2008年被升陽微系統（Sun Microsystems）收購。2009年，甲骨文公司（Oracle）收購升陽微系統公司，MySQL成為Oracle旗下產品。

MySQL由於性能高、成本低、可靠性好，已經成為最流行的開源資料庫，因此被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。隨著MySQL的不斷成熟，它也逐漸用於更多大規模網站和應用。

2、PostgreSQL。

PostgreSQL 可以說是目前功能最強大、特性最豐富和結構最復雜的開源資料庫管理系統，其中有些特性甚至連商業資料庫都不具備。這個起源於加州大學伯克利分校的資料庫，現已成為一項國際開發項目，並且擁有廣泛的用戶群，尤其是在海外，目前國內使用者也越來越多。

PostgreSQL 基本上算是見證了整個資料庫理論和技術的發展歷程，由 UCB 計算機教授 Michael Stonebraker 於 1986 年創建。在此之前，Stonebraker 教授主導了關系資料庫 Ingres 研究項目，88 年，提出了 Postgres 的第一個原型設計。

MySQL 號稱是使用最廣泛的開源資料庫，而 PG 則被稱為功能最強大的開源資料庫。

3、Microsoft SQL Server。

SQL Server 是 Microsoft 開發的一個關系資料庫管理系統(RDBMS)，現在是世界上最為常用的資料庫。SQL Server 現在是包括內置的商務智能工具，以及一系列的分析和報告工具，可以創建資料庫、備份、復制、安全性更好以及更多。

『柒』 關於電商網站資料庫的設計有什麼好的建議

這里涉及幾個概念：商品、商品SKU、商品分類和庫存。一個商品有若干個SKU，每個SKU表示該商品的一種規格組合，比如某件上衣：紅色+38碼庫存是基於商品SKU來存儲和統計的。商品分類。看分類的方式，傳統的分類方式是按商品的類型，比如服裝 --> 上衣 等。也有按促銷活動、系列來進行臨時分類。對於SKU屬性，按分類來管理可能靈活性不夠好我建議的SKU屬性設計方式是：獨立的SKU屬性集合，每個SKU集合獨立維護SKU屬性和選項。SKU屬性的命名一般和分類相關。SKU屬性集合和商品分類關聯，這樣避免在添加商品時列出太多的SKU屬性集。維護商品時關聯一個SKU屬性集合根據屬性集合帶出SKU屬性，選擇若干個選項，生成笛卡爾乘數量的商品SKU逐一維護每個SKU的價格、庫存等。

『捌』 求個IT英語比較好的幫忙翻譯一篇短文

With the rapid development of Internet, e-commerce has become an indispensable part of a lot of people life, as long as the input of goods they want, just a few minutes, you can complete a shopping process, the people now is nothing more than a good experience. So the electronic commerce on the amount of data, also increased rapidly. When the amount of data to terabytes and petabytes, traditional relational database pressure is increasing rapidly, rather than a relational database can help us to solve.
This system is based on two framework for SpringMVC + JPA, and MySQL + mongo two common relational database MySQL and powerful mongo non-relational database development and design, using Java EE development language, cooperate the Tomcat server, on Linux operating system, set up MySQL and mongo database environment. Software design, fully consider the entire application flexibility and scalability of the principle, through reasonable mole partition and using the molar software design, realization of system software in the business changes or the flexibility of software technology development ability to adapt. This system into three moles: user, shops and operations. This paper mainly introces the operation mole, operating personnel through operation mole management user mole and store mole.

『玖』 redis mongodb 哪個適合電商

redis吧，普遍商城都用到redis

『拾』 學習java以後可以做什麼

java是一門應用非常廣泛的計算機語言，發展是比較不錯的。

學成之後的就業崗位還是非常多的，網頁製作，軟體應用，伺服器應用等等，都是java可以做的。想要學好Java，需要有正確的學習路線，有堅持不懈的學習毅力，也需要有專業老師的指導，這樣才能學得更好。那麼，學習Java需要掌握哪些知識和技能呢？這里簡單列舉一些。

Java學習需要掌握的知識與技能：

1、Java SE部分初級語法，面向對象，異常，IO流，多線程，Java Swing，JDBC，泛型，註解，反射等。
2、資料庫部分，基礎的sql語句，sql語句調優，索引，資料庫引擎，存儲過程，觸發器，事務等。
3、前端部分， HTML5 CSS3 JS， HTML DOM Jquery BootStrap等。
4、Java EE部分，Tomcat和Nginx伺服器搭建，配置文件，Servlet，JSP，Filter，Listener，http協議，MVC等。
5、框架部分，每個框架都可以分開學，在去學如何使用SSM 或者SSH框架，如何搭建，如何整合。開發中為什麼會用框架，Rest是啥？Spring為啥經久不衰，底層如何實現等。
6、23種設計模式，掌握常用的，比如單例模式的多種實現，責任鏈模式，工廠模式，裝飾器模式等，了解常用場景。
7、基礎演算法和數據結構，八大排序演算法，查找演算法。
8、熟練使用maven等構建工具，git等版本控制工具，熟悉常用linux命令，log4j，bug，junit單元測試，日誌列印工具，Redis等NoSql。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。