1.项目介绍
1.1 为什么要写这个文档
因为这个项目是一个整体逻辑上比较简单的项目，没有新东西，但仔细想想，在解决不同问题过程中，不要停留于为了解决问题而解决问题。写这个问题是为了能在以后碰到类似的问题，我能有相关的经验；同时能够对所用的知识点都能够串起来。思考是否能用在以后的项目中？
1.2 项目介绍
功能：主要是对两个不同模型的生成数据进行融合后供页面信息展示。同时还包括对整个项目的移植打包。
技术栈：框架用的是Springboot，数据库用的是MongoDB
技术难点（对于我来说）：
- 数据库MongoDB：部署，分片，聚合函数等；
- 虚拟机，docker：虚拟机和docker的区别，虚拟机与docker的配置；
- 文件流的操作：如何通过流发送文件？
- .sh文件：执行；权限问题；服务调用问题；
2.小收获
2.1 数据库
1.数据导入导出：除去可视化界面直接操作，用命令导入导出是：
sudo mongoimport --db newdb --collection restaurants --file text.json
sudo mongoexport --db airport -c text --out text.json
2.分片与复制集：
- 为什么需要用到mongoDB分片集群？
如果用mongoDB存储的话，数据量大，大量读写，吞吐量很大的情况下，单个server很难满足需求，所以需要用到mongoDB分片集群。（与关系型数据库中的分区方案对比？？？）
- 什么是分片？
分片：sharding 指的是把数据拆分，将其分散存储在不同的机器上；有时也用partitioning表示这个概念；
mongoDB支持自动分片 auto sharding；可以使得数据库架构对应用程序不可见，也可以简化系统管理。mongoDB自动处理数据在分片上的分布，也更容易添加和删除分片。
分片优点：
1.对集群进行抽象，让集群对于用户来说是不可见的
2.保证集群总是可以读写
3.使得集群易于扩展：当系统需要更多空间和资源，mongoDB可以使我们按需方便的扩充系统容量。
-
复制集
复制是让多台服务器都拥有同样的数据副本，每一台服务器都是其它服务器的镜像，而每一个分片和其它分片拥有不同的数据子集。 通过不同的机器保存副本用于保证数据的不会因为单点损失而丢失，主要用于应对数据丢失，机器损坏带来的风险；同时可以提高读取能力，用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方，而且不同服务器为不同的用户提供服务，提高整个系统的负载。
主要是防止数据库崩溃带来的损失，保证数据库的高可用。
- 分片、分区、复制（mongoDB mysql）
分区：优化查询，防止一张表中过多的数据导致查询缓慢
MongoDB：无分表的概念，可以用sharding代替分类（sharding有索引的功能）
MySQL：partition
分片：解决物理磁盘空间不足问题（若带索引，还可以优化查询，做到分区的功能）
MongoDB：sharding
Mysql：mysql-cluster
复制：主要是防止数据库崩溃带来的损失，保证数据库的高可用 MongoDB：master 主 slave 从 Mysql：master 主 slave 从
参考原来的博客：juejin.cn/post/684490…
3.聚合函数：js 与 java实现
参考原来的博客：juejin.cn/post/684490…
2.2 虚拟机
1.docker和虚拟机的区别：
2.docker的配置：应用；
3.虚拟机
2.3 Linux中可执行文件.sh编写与调用
- .sh文件：权限和编写
-
创建文件
-
给文件赋权
sudo chmod 777 xxx.sh
- java调用，python调用
- python调用
os.system("bash -C './xxx.sh'");
2.4 流的操作
- 发送和接受
- 例子：常用的类
2.5 端口占用问题
1.linux如何查看？
netstat -anp | grep 端口号
3.总结
在做这个项目的过程中，虽然使用到的技术都不是很新，但是每次新学的都做了一定的总结。
- 首先是数据库，MongoDB，主要是会用mongoDB基本操作，查询语句的编写，以及分片在单机上的伪搭建。
- 虚拟机docker的使用，需要更深入的学习。关于dockerfile的编写。
- 文件流的操作，更多关心如何传送大文件，待考虑？
- java调用Linux shell脚本，python调用Linux shell脚本。
- 前后端分离中，路由分配问题，servlet-path问题。
- Linux中用户权限管理。
