mongodb并发读性能，mongodb并发更新同一条数据

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如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习

os.name 输出字符串指示正在使用的平台。如果是window 则用nt表示，对于Linux/Unix用户，它是posix。os.getcwd()函数得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径。

Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。

MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。

需求变化频繁：开发要更加敏捷，开发成本和维护成本要更低，要能够快速地更新进化，新功能要在最短的周期内上线。

相比较MySQL，MongoDB以一种直观文档的方式来完成数据的存储。它很像JavaScript中定义的JSON格式，不过数据在存储的时候MongoDB数据库为文档增加了序列化的操作，最终存进磁盘的其实是一种叫做BSON的格式，即Binary-JSON。

优势：快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！MySQL是关系型数据库。优势：在不同的引擎上有不同的存储方式。

不可靠环境保证高可用性设置副本集（主-从服务器设置）不仅方便而且很快，此外，使用MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（或数据中心）故障转移。

在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

2、功能如下：数据冗余：副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新，以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题。

3、具体如下：副本集指的是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主服务器和多个备份服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。

4、所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。

5、MongoDB 是面向文档的，它的无模式设计使得它在各种各样的WEB 应用当中广受欢迎。最让我喜欢的特性之一是它的副本集（Replica Set），副本集将同一数据的多份拷贝放在一组 mongod 节点上，从而实现数据的冗余以及高可用性。

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