03 2018 档案
摘要：在前面几篇关于数据库引擎的讨论里很多的运算函数都返回了scala.Future类型的结果，因为我以为这样就可以很方便的实现了non-blocking效果。无论任何复杂的数据处理操作，只要把它们包在一个Future{...}里扔给系统运算就算完事不理了，马上可以把关注放到编程的其它部分了。在3月17日
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摘要：在akka-alpakka工具包里也提供了对MongoDB的stream-connector，能针对MongoDB数据库进行streaming操作。这个MongoDB-connector里包含了MongoSource，MongoFlow，MongoSink。我们只使用MongoSource，其它两个
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摘要：根据上篇关于MongoDB-Engine的功能设计方案，我们将在这篇讨论里进行功能实现和测试。下面是具体的功能实现代码：基本上是直接调用Mongo-scala的对应函数，需要注意的是java类型和scala类型之间的相互转换： 注意：以上所有函数都返回Future[T]结果。下面我们来试运行这些函数
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摘要：为了让前面规划的互联网+数据平台能有效对电子商务数据进行管理及实现大数据统计功能，必须在平台上再增加一个MongDB-Engine：数据平台用户通过传入一种Context来指示MongoDB-Engine运算。与前面JDBC-Engine和Cassandra-Engine通过文本式传递指令不同的是：
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摘要：MongoDB是一种文件型数据库，对数据格式没有硬性要求，所以可以实现灵活多变的数据存储和读取。MongoDB又是一种分布式数据库，与传统关系数据库不同的是，分布式数据库不支持table-join，所以在设计数据库表结构方面与关系数据库有很大的不同。分布式数据库有一套与传统观念不同的数据模式，在设计
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