1.BSONBSON c++ 代码分析
2.PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的码分图书馆借阅系统创建（附源码）
3.使用Java和React实现网页版MongoDB管理工具
4.像redis和mongodb等内存型数据库服务器重启数据丢失的问题
5.LevelDB 源码剖析1 -- 原理

BSONBSON c++ 代码分析

       MongoDB源代码中包含了BSON（Binary JSON）代码库，通过包含"bson.h"头文件即可访问其中的码分功能。

       关键类包括：

       mongo::BSONObj：用于表示BSON对象。码分

       mongo::BSONElement：表示BSON对象中元素的码分方法。

       mongo::BSONObjBuilder：构建BSON对象的码分类。

       mongo::BSONObjIterator：遍历BSON对象中元素的码分wifi收费系统源码迭代器。

       创建BSON对象的码分方式有多种：

       BSONObjBuilder b; b.append("name","lemo"); b.append("age",); BSONObj p = b.obj();

       BSONObj p = BSONObjBuilder().append("name","lemo").append("age",).obj();

       BSONObjBuilder b; b << "name" << "lemo" << "age" << ; BSONObj p = b.obj();

       BSONObj p = BSON( "name" << "Joe" << "age" << );

       关键类BSONObj的内部结构如下：

       totalSize：表示总字节数，包括自身。码分

       BSONType：对象类型，码分如Boolean、码分String、码分Date等。码分

       FieldName：字段名。码分

       Data：具体数据存储，码分根据不同的码分BSONType。

       BSONObjBuilder集成了StringBuilder，用于构建实际的字节点，替代了std::stringstream。StringBuilder内部是动态增长内存缓冲区，最大容量为MB。

       BSONObjIterator提供类似STL迭代器的接口，用于遍历BSONObj对象中的元素。此外，小将系统源码开发还提供了一个ForEach宏，简化了操作，如：

       if (foo) { BSONForEach(e, obj) doSomething(e); }

       综上所述，MongoDB的BSON代码库提供了一套高效、灵活的JSON和二进制数据处理机制，为开发者提供了丰富的API和工具，以实现复杂的数据存储和检索功能。

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是分时力道公式源码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，压力指标公式源码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。

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AFSTEP社交系统源码网页版MongoDB管理工具，旨在为开发者提供一个免费、安全、易用的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产品，其功能丰富，数据存储结构灵活，支持强大且类似面向对象的查询语言，能够处理复杂的数据类型。

       对于需要频繁操作MongoDB数据的开发人员，市面上存在一些功能强大的管理工具，如Datagrip、Navicat for MongoDB、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，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。

像redis和mongodb等内存型数据库服务器重启数据丢失的问题

       RDB主要用于备份数据和优化数据恢复过程。

       如果不配置save，服务启动时默认会配置一个空的保存策略。

       RDB的工作原理涉及在后台将Redis内存中的数据定期持久化到磁盘上的RDB文件中。

       在深入源码剖析前，让我们先了解与RDB相关的变量。

       启动时加载RDB文件的流程是：从配置文件中读取保存策略，启动后台子进程执行RDB文件加载。

       定时启动子进程保存RDB文件的流程为：根据配置的保存策略，启动子进程生成RDB文件。

       在子进程处理完毕后，主进程会进行一系列的处理以确保数据正确恢复。

       在diskless模式下，RDB处理主要涉及全量同步。这一模式下，启动子进程处理的核心区别在于生成RDB文件的方式。

       在diskless模式中，父进程接收RDB内容时会设置特定的handle，并使用rdbPipeReadHandler进行处理。

       处理完RDB文件后，父进程会处理子进程结束的事件，确保数据一致性。

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。

       读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。