The MongoDB Engineering Team is pleased to announce the release of MongoDB 2.4. This is the latest stable release, following the September 2012 release of MongoDB 2.2. This release contains key new features along with performance improveme
The MongoDB Engineering Team is pleased to announce the release of MongoDB 2.4. This is the latest stable release, following the September 2012 release of MongoDB 2.2. This release contains key new features along with performance improvements and bug fixes. We have outlined some of the key features below. For additional details about the release:
- 2.4 release notes
- MongoDB Downloads
- MongoDB 2.4 webinars
Highlights of MongoDB 2.4 include:
- Hash-based Sharding
- Capped Arrays
- Text Search (Beta)
- Geospatial Enhancements
- Faster Counts
- Working Set Analyzer
- V8 JavaScript engine
- Security
Hash-based Sharding: MongoDB 2.4 adds Hash-based Sharding, built on top of our range based sharding. Using a hashed shard key allows users to get a good distribution of load and data in a simple manner, in cases where documents are accessed randomly through the key space, or if the access patterns may not be totally predictable.
Capped Arrays: Capped arrays declare a fixed size array inside of a document. On a $push operation, users can now specify a $slice modifier, which trims the array to the last N items. You can also specify a sort, which will first sort the array, and then apply the trim.
Text Search: Text Search has been one of the all time most requested features in MongoDB. Text indexing will offer native, real-time text search with stemming and tokenization in 15 languages. For more details on Text Search and its implementation see the docs and blog post.
Geo Capabilities: MongoDB 2.4 introduces GeoJSON support, a more accurate spherical model and enhanced search including polygon intersection. ?Currently 2dsphere supports the Point, LineString and Polygon GeoJSON shapes. ?
Faster Counts: In many cases, counts in MongoDB 2.4 are an order of magnitude faster than previous versions. We made numerous optimizations to the query execution engine in order to improve common access patterns. One example is in a single b-tree bucket: if the first and last entry in the bucket match a count range, we know the middle keys do as well, thus we do not have to check them individually.
Working Set Analyzer: Capacity planning is critical to running a MongoDB cluster. In MongoDB 2.4 we added a working set size analyzer, making it easy to measure the percentage of resources used. It will tell you how many unique pages the server has needed in the last 15 minutes, so that you can track usage over time. When the amount of data needed in 15 minutes is approaching RAM, its probably time to add more capacity to your cluster.
New V8 Engine: MongoDB 2.4 changed the JavaScript engine used for MapReduce, $where and the shell. We have switched to V8, the JavaScript engine from Google Chrome, which improves concurrency.
Security: MongoDB 2.4 two major security enhancements: Kerberos Authentication and Role Based Access Control. Kerberos is part of MongoDB Enterprise and allows integration with enterprise level user management systems. Role Based Access Control allows more fine grained privilege management. ?
There were hundreds (692) of improvements, so we encourage those interested to look at the changelog. A great deal of important work was done that cannot all be put into one post, so please ask questions about other tickets. ?Even with everything in MongoDB 2.4, there is still a lot to do, and the 10gen engineering team is already hard at work on MongoDB 2.6.
- Downloads
- Release Notes
- Full changelog
- For the full scoop on new features in MongoDB version 2.4, register for our webinar series on new features Text Search, Geo, Kerberos
We encourage you to provide feedback and testing. Thank you for your ongoing support of MongoDB.
-Eliot and the MongoDB Engineering Team
原文地址:MongoDB 2.4 Released, 感谢原作者分享。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。

MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA


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