PalDB一种高效的Python键值数据库

PalDB是一种轻量级的嵌入式键值存储数据库，完全由Python编写而成。其脚本仅20k大小，无需额外依赖。示例代码如下：from Paldb.api import PalDB 创建写入器 c = PalDB.createWriter(\"D:paldb.db\")c.put(\"aaa\", \"aaaa\")c.put(\"bbb\", \"bbbb\")c.put(123, [1, 2, 3, 4, 5])c.close() 创建读取器 r = PalDB.createReader(\"D:paldb.db\")print(r.get(\"aaa\"))print(r.get(123))r.close()

NoSQL 1 2024-07-23

深度解析Spring Data JPA 106次全方位探索

Spring Data是Spring的一个子项目，专注于简化数据库访问，支持NoSQL和关系数据库。使用Spring Data，开发者只需定义持久层接口，其余由Spring Data JPA自动完成。本系列课程从基础JPA到Spring Data JPA全面覆盖，注重实战演示其各项功能。课程特点包括全程注解，无需XML配置，详解Spring Data JPA封装的多种查询方式及常用接口，以及在Web开发中的应用。

NoSQL 2 2024-07-23

使用Spark和Mongodb处理Twitter实时数据流的管道构建

通过Spark流处理Twitter实时数据，将数据存储于MongoDB中。利用tweepy API从Twitter提取数据，并过滤、存储有效信息如tweet和时间戳。数据流通过StreamListener实例到达MongoDB，最终经由Spark处理，生成实时分析。

NoSQL 1 2024-07-22

文档TerrabaseDB的详细指南

TerrabaseDB是一款采用Rust语言开发的NoSQL数据库系统，以其高效、可靠且易用的特点著称。文档存储在名为“docs-master”的压缩包中，提供了关于该数据库系统的全面介绍和详细使用指南。Rust作为编程语言在TerrabaseDB的设计中扮演了重要角色，保证了数据库在处理大数据时的高效性和稳定性。文档详细介绍了TerrabaseDB的核心功能——键值存储，适合存储和检索非结构化或半结构化数据，例如配置文件和JSON对象。使用mkdocs构建了TerrabaseDB的文档站点，提供了清晰易读的网页格式。文档还重点介绍了数据库的API接口，包括连接、基本操作、事务管理和安全性。此外，文档详细涵盖了TerrabaseDB的部署、运维和性能调优等实践指南，帮助开发者充分利用Rust语言的优势。

NoSQL 3 2024-07-22

CouchDBClientCouchDB的.NET客户端框架

CouchDBClient是一个专为.NET开发者设计的CouchDB客户端框架，简化与CouchDB数据库的交互。它通过抽象化和简化CouchDB的使用方式，使开发者能够轻松地在他们的应用程序中管理文档数据。该框架隐藏了与纯JSON和HTTP请求/响应相关的复杂性，支持创建、检索、保存和删除纯对象形式的文档。安装CouchDBClient Nuget包版本1.0.0即可开始使用。

NoSQL 5 2024-07-21

Helical Insight开源商业智能框架的革新

螺旋洞察力推动了Helical Insight CE社区的创新。它是全球首个开源商业智能框架，帮助您从一个或多个数据源中获取见解。具备传统BI工具的所有功能，Helical Insight还通过API和SDK实现高度扩展，无缝满足业务需求。其独特的工作流规则引擎使您能够定制任何业务流程。前端使用HTML，后端采用Java技术组，支持一键访问的新一代UI报表、仪表板和其他数据分析创建方法，以及多种格式的数据导出和电子邮件排程功能。支持XML驱动的工作流程和API驱动框架，与现代浏览器和所有JDBC4兼容，适用于各种数据库包括NoSQL、大数据和RDBMS。

NoSQL 2 2024-07-21

dynamodb-pyAmazon DynamoDB的Python ORM解决方案

dynamodb-py是专为亚马逊的DynamoDB写的ORM。它提供类似ActiveRecord的功能，通过改进现有的HashModel，提供更好的搜索工具和本地关联支持。DynamoDB与其他基于文档的数据库有所不同，也与关系数据库有显著区别。它牺牲了关系查询和事务支持等功能，专注于提供快速、高效和高度耐用的存储解决方案。如果您的需求包括复杂的关系查询和事务支持，建议考虑其他数据库解决方案。

NoSQL 6 2024-07-21

深入解析棉花糖与PynamoDB的集成

在当今的软件开发领域，NoSQL数据库因其灵活性和可扩展性而备受关注，其中Amazon DynamoDB作为一款分布式键值存储系统尤为推崇。Python作为后端开发的主流语言，拥有丰富的库支持，如PynamoDB用于操作DynamoDB，而Marshmallow则为数据序列化提供了强大的工具。将深入探讨如何将PynamoDB与Marshmallow集成，以更高效地管理和处理DynamoDB中的数据。PynamoDB是Python社区开发的一个轻量级ORM库，允许开发者以面向对象的方式操作DynamoDB，简化了数据库操作。而Marshmallow则通过定义Schema来描述数据结构，实现数据的标准化和解耦。通过将这两个库结合使用，可以有效地进行数据验证、序列化和反序列化操作。

NoSQL 3 2024-07-21

数据库系统项目MSU Denver的MySQL、MongoDB和Neo4j实践

这个存储库包含我在丹佛都市州立大学2019年秋季学期修读数据库系统原理课程时完成的一些数据库项目。SQL项目涉及使用SQL建立关系数据库，利用Python脚本解析原始数据并导入SQL数据库，以及展示如何使用各种SQL查询来查找数据子集。MongoDB作业展示了如何使用包含的数据集进行MongoDB查询和数据分析。Neo4j项目则加载了遗传相关疾病的数据集到Neo4j中，并演示了如何导出、解析、分组和标记数据以可视化和创建假设。每个项目都附有相关文档，详细说明了实现和应用的过程。

NoSQL 2 2024-07-21

2020年数据库LSMNoSQL课程项目

2020年数据库LSM课程项目，涉及内存中的数据管理与Git操作。学生需要克隆和更新GitHub上的存储库。

NoSQL 2 2024-07-20