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探索 MongoDB 在应用开发中的最佳实践,包括云策略、数据迁移和开发者工具的使用,助力开发者提升项目效率与灵活性。

Luna AI与MongoDB为产品团队提供救助

Product and engineering leaders face a constant battle: making crucial real-time decisions amidst a sea of fragmented, reactive, and disconnected progress data. The old ways—chasing updates,...

Luna AI通过与MongoDB合作,解决产品和工程领导者在决策中面临的数据碎片化问题,提供实时数据总结,减少手动更新,提升决策效率。其功能包括OKR跟踪、风险检测和智能状态摘要,帮助产品领导实现战略目标。

Luna AI与MongoDB为产品团队提供救助
原文英文,约1000词,阅读约需4分钟。发表于:
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MongoDB的一致性检查:测试我们的代码是否符合TLA+规范

Some features mentioned below have been sunset since this paper was originally written. Visit our docs to learn more. At MongoDB, we design a lot of distributed algorithms—algorithms with lots of...

在MongoDB中,我们设计了复杂的分布式算法,并使用TLA+进行形式化规范。2020年,我们尝试了两种一致性检查技术,分别用于MongoDB服务器和移动SDK。尽管追踪检查未成功,但测试用例生成有效地发现了算法中的错误。我们总结了经验教训,强调了规范与实现的一致性及多规范扩展的重要性。

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原文英文,约3700词,阅读约需14分钟。发表于:
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托管数据库对决:MongoDB Atlas vs. AWS RDS vs. PlanetScale(告别凌晨3点的警报!)🥊🚨

It’s 2 AM. Your pager screams: “DATABASE DOWN!” You frantically SSH into a server you’ve never seen, sudo rm -rf-ing things you don’t understand. Sound familiar? 🔥 Welcome to the managed...

在数据库管理中,MongoDB Atlas、AWS RDS 和 PlanetScale 各有特点。Atlas 适合非结构化数据,RDS 适合传统应用,PlanetScale 适合现代开发。选择时需考虑数据类型、合规性和团队需求。

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原文英文,约600词,阅读约需3分钟。发表于:
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MongoDB Atlas 流处理现已支持会话窗口功能!

We're excited to announce that MongoDB Atlas Stream Processing now supports Session Windows! This powerful feature lets you build streaming pipelines that analyze and process related events that...

MongoDB Atlas Stream Processing 现已支持会话窗口功能,用户可以分析时间相关事件,追踪购物过程中的互动,自动识别活动模式,从而提升数据分析和推荐引擎的效果。

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原文英文,约1100词,阅读约需4分钟。发表于:
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We're excited to announce that MongoDB Atlas Stream Processing now supports Session Windows! This powerful feature lets you build streaming pipelines that analyze and process related events that...

MongoDB Atlas Stream Processing 现已支持会话窗口功能,用户可以分析时间相关的事件,形成有意义的会话。这一功能有助于跟踪客户购物过程中的互动,自动识别活动间隙,便于实时数据分析和优化推荐引擎。

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原文英文,约1100词,阅读约需4分钟。发表于:
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🧠 实际案例:当 .populate() 不够用时(我在将 MongoDB 与 Oracle 集成时学到的东西)

Hace un tiempo me tocó un desafío interesante como backend developer. Un cliente necesitaba extender su sistema. Era una especie de migración evolutiva: querían crear un nuevo módulo clave para el...

作为后端开发者,我们面临将客户系统迁移到新模块的挑战,同时保留Oracle数据库中的关键数据。选择MongoDB时,我们需要保持Oracle的id,但Mongoose的.populate()默认使用Mongo的_id,导致兼容性问题。最终决定在Mongo中同时使用_id和id,以满足需求。这提醒我们在数据迁移前需仔细考虑数据结构。

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原文约500字/词,阅读约需2分钟。发表于:
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使用Symfony和MongoDB构建聊天机器人

We are living in the age of AI. Almost every modern application or website offers some level of AI integration. Whether it is Google Docs, WhatsApp chat, or Zoom, you will come across an AI...

本文介绍了如何使用Symfony框架和MongoDB构建智能聊天机器人。该机器人采用检索增强生成(RAG)技术,通过文档分块和向量搜索,基于Symfony文档提供准确回答。文章涵盖了开发环境设置、项目创建、依赖安装、文档处理和嵌入生成,最终实现实时响应用户查询的功能。

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原文英文,约3300词,阅读约需12分钟。发表于:
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使用MongoDB Atlas和Enkrypt AI保障您的RAG工作流程安全

Generative AI is no longer a futuristic concept—it's already transforming industries from healthcare and finance, to software development and media. According to a 2023 McKinsey report, generative...

生成式人工智能正在改变各行各业,预计每年为全球经济增加4.4万亿美元。MongoDB与Enkrypt AI合作,确保AI系统的数据安全,防止恶意输入和数据污染,提供多层保护以维护生成式AI工作流程的完整性和合规性,促进企业安全采用AI技术。

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原文英文,约1100词,阅读约需4分钟。发表于:
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基于MongoDB和.NET的物联网传感器数据管理系统

Still stuck with legacy systems that choke on real-time data? Trying to build a smart IoT solution but your old tech stack just can’t keep up? When your system wasn’t designed for rapid sensor...

许多企业仍在使用无法处理实时数据的旧系统,这使得构建智能物联网解决方案变得困难。通过使用.NET和MongoDB,可以现代化数据密集型应用,如实时作物监测和环境追踪。本文介绍了如何从零开始构建物联网传感器数据管理系统,包括处理非结构化数据和构建可扩展API等内容。

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原文英文,约200词,阅读约需1分钟。发表于:
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为什么您的MongoDB事务在Docker中无法正常工作——以及如何修复它 🚨

You’ve added startSession() and startTransaction() to your Mongoose code, only to be greeted with: Transaction numbers are only allowed on a replica set member or mongos If you’re running...

在Docker中运行MongoDB时,必须使用副本集以支持事务。副本集由多个MongoDB进程组成,确保数据一致性和高可用性。通过创建密钥文件和配置Docker容器,可以启用单节点副本集,以安全地进行多文档事务。

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原文英文,约1000词,阅读约需4分钟。发表于:
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