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我在研究如何使用Azure CosmosDB來處理需要高讀取吞吐量和擴展能力的應用程序。 99％的活動是讀取，但偶爾我們需要從幾個文檔中插入某個地方，甚至可能是幾百萬的批量。我已經創建了一個集合來測試和調配2500 RU /秒。不過，即使插入120個小（500字節）文檔（我得到「請求率很大」的錯誤），我也遇到了問題。我怎麼可能以任何有用的方式使用文檔數據庫，如果任何時候我想插入一些文件，它會使

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在Redis中分離數據

我目前正在使用Redis的應用程序。該應用程序列出了這樣一組數據： First name: Peter Last name: Gabriel Occupation: Singer 我們使用Redis的存儲有關領域的一些信息（可見/隱藏，排序順序，顯示名稱等）。的數據被存儲作爲在散列Redis的是這樣的： firstname display true ord

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如何使用MongoDB爲基於樹的數據庫建模？

我有將數據存儲在一個名爲Department.For這個部門實體的應用程序，我將有SubDepartment1，SubDepartment2和SubDepartment3 現在，我想在存儲數據database.those是學生的海量數據。在RDBMS中，建模簡單。只需一個實體稱爲部門，3個部門將從父部門繼承。你能告訴我如何在MongoDB中建模嗎？我知道子收集，但它看起來不好，因爲我也會有一

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可以使用Cassandra Collections嗎？

我讀過很多博客，告訴不要使用Cassandra COLLECTIONS。由於UPDATE操作也會創建Tombstone，所以會影響性能。由於過多的墓碑可能導致應用程序死亡。可以存儲更少的更新數據，如輔助手機號碼，用戶的電子郵件嗎？等？或者我應該避免使用CSV或JSON存儲在Varchar中的集合？

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更新mongoDB中列表的兩級子文檔？

我有一個酒店集合，其一個文檔看起來是這樣的 - { "_id" : "HOTEL_1", "name" : "Decent hotel", "chainId" : "CHN123", "rooms" : [ { "id" : "ROM1", "name" : "decent rooms", "ratePl

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使用Cassandra的離子移動應用程序，本地存儲如何？

我正在使用Ionic的移動端項目，我有一個Web應用程序以及一個Cassandra數據庫。我需要移動設備（本地存儲）和服務器託管的Cassandra數據庫之間的數據同步。我使用cassandra-driver連接數據庫，但後來我意識到將數據轉換爲其他類型的數據庫（例如SQLite）會帶來多大的問題。我應該使用除Cassandra之外的其他數據庫來使同步更容易嗎？（我需要一個noSQL解決方案

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HBase多列系列性能

我有2個HBase表 - 一個具有單列系列，另一個具有4列系列。兩個表都由相同的rowkey鍵入，並且每個列族都有一個列限定符，每個列都有一個json字符串作爲值（每個json有效負載大小約爲10-20K）。所有列系列均使用快速差異編碼和gzip壓縮。將大約60MM個行加載到每個表後，第2個表中的任何一個列家族的掃描測試需要4倍的時間從第1個表中掃描單列家族。請注意，第二張桌面上的掃描使用add

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db.collection.find（）花費太多的時間來返回完整的數據

我正在做下面的事情來從MongoDB集合中獲取完整的數據。 db_client = MongoClient(host='host') db_database = db_client['db_name'] raw_data = db_database.collection_name.find() result_data = [row for row in raw_data] return r

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ElasticSearch聚集計數查詢

我有以下文件： "_index": String, "_type": String, "_id": String, "_source": { "id": String "sendDate": Date "title": String "author": String "language": String "keywords": Ar

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SailsJS +水線+ MongoDB - 我應該停止使用嗎？

我擔心SailsJS + Waterline + MongoDB不再是成功的組合。我們的應用越來越多地使用「水線協會」，我發現它的功能限制了我的應用。我想通過關聯查找，這似乎不可能。我只能使用subcriterias填充，但這並沒有幫助，因爲它不會排除與subcritera不匹配的條目。 E.g： Document.find({type: 'pdf'}).populate('owners', {