简介过去几年来，出现了一种称为NoSQL的新型数据库管理系统。设计这些数据存储是为了克服在扩展传统关系数据库来处理一些应用程序时必须处理的数据负载类型的难题，比如说Amazon。这种可伸缩性的实现需要一定的代价：NoSQL系统通常不符合ACID（原子性、一致性、隔离和耐久性）；它们最终一致地表明，只要给定一定量的时间，所有数据更新最终都会

聚簇索引数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引（又叫二级索引）两种。Innodb的聚簇索引在同一个BTree中保存了索引列和具体的数据，在聚簇索引中，实际的数据保存在叶子页中，中间的节点页保存指向下一层页面的指针。“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。一个表只能有一个聚簇索引，因为在一个表中数据的

路网数据对于城市中的很多应用，比如车载导航和线路优化等，都非常重要。传统的道路数据采集方法依赖于采集车，消耗大量的人力物力。随着GPS设备的普及，海量轨迹数据在城市里产生，使我们能够用轨迹数据去生成路网。这个问题在近十年中已经有了广泛的研究，但是其中很多方法的精确度（precision）并不高，特别是上下道路，平行道路等地方。由于轨迹数据在城市内并不是均匀分

Mycat分布式事务的实现博客分类：java数据库引言：Mycat已经成为了一个强大的开源分布式数据库中间件产品。面对企业应用的海量数据事务处理，是目前最好的开源解决方案。但是如果想让多台机器中的数据保存一致，比较常规的解决方法是引入“协调者”来统一调度所有节点的执行。 本文选自《分布式数据库架构及企业实践——基于Mycat中间件》

在运行爬虫的过程中，考虑到将数据存储到数据库会更加方便查看和测试，所以使用了mongodb存储爬虫结果。在Ubuntu中，对MongoDB的操作都是在命令窗口中进行的，无法以图标的形式直接查看整个数据库的状态和其中的内容。在学习极客学院的爬虫教程中，老师在windows系统中使用了MongoVUE进行数据库的可视化，所以我决定也对自己的数据库进行可视化。

为了能够同步访问实体，JPA提供了2种锁机制。这两种机制都可以避免两个事务中的其中一个，在不知情的情况下覆盖另一个事务的数据。通过实体锁，我们通常希望避免在两个并行事务中产生如下情形：1.Adam的事务读取数据X2.Barbara的事务读取数据X3.Adam的事务修改数据X，并将其修改为XA4.Adam的事务写入数据

对象存储是一种将数据作为对象进行管理的网络存储架构，早期常被用于数据备份归档等场景。对象存储是一种将数据作为对象进行管理的网络存储架构，早期常被用于数据备份归档等场景。随着各行业数字化转型深入，非结构化数据呈现爆发式增长，对象存储作为能够提供可大规模扩展且经济高效的存储方案，其应用愈发广泛，逐渐深入政务、金融等客户的核心业务领域，这也对对象存储的可靠性、可用

Excel广泛应用于商业、教育等众多领域，具有丰富的数据处理和分析功能，包括计算、图表、排序、筛选、数据透视表等。在处理大型数据内容时，Excel绝对是最佳工具。但如果要将处理好的数据内容进行保存和传输的话，转换为PDF文档格式或许更加可靠。PDF文档的稳定布局可以避免数据内容被随意更改，即使是在多次传输后也能保证数据的准确性。将Excel转换为PDF的工具有很多。这里我将介绍如何通过编程的方法来实现该功能。以Java代码为例，使用到的产品是FreeSpire.XLSforJava(免费版)。下面是程序环境和示例代码。