SPL 轻量级多源混算实践
在数据源多样化的背景下，实现异构数据混合计算是常见需求。传统方案如逻辑数仓复杂且支持有限，而 esProc SPL 凭借丰富的数据源支持和轻量架构，提供便捷的多源混算能力，适用于多种应用场景。
MongoDB简介
MongoDB 是一款开源、高性能、无模式的文档型数据库，属于 NoSQL 产品，支持灵活的 BSON 数据格式，结构类似 JSON，适合存储复杂数据。它以文档为最小存储单位，具备高性能、高可用、高扩展性，支持丰富查询及多种数据类型，适用于大规模数据场景。
数据库数据恢复—MongoDB数据库数据恢复案例
MongoDB数据库数据恢复环境：
一台操作系统为Windows Server的虚拟机上部署MongoDB数据库。
MongoDB数据库故障：
工作人员在MongoDB服务仍然开启的情况下将MongoDB数据库文件拷贝到其他分区，数据复制完成后将MongoDB数据库原先所在的分区进行了格式化操作。
结果发现拷贝过去的数据无法使用。管理员又将数据拷贝回原始分区，MongoDB服务仍然无法使用，报错“Windows无法启动MongoDB服务（位于 本地计算机 上）错误1067：进程意外终止。”
Docker中安装MongoDB并配置数据、日志、配置文件持久化。
现在，你有了一个运行在Docker中的MongoDB，它拥有自己的小空间，对高楼大厦的崩塌视而不见（会话丢失和数据不持久化的问题）。这个MongoDB的数据、日志、配置文件都会妥妥地保存在你为它精心准备的地方，天旋地转，它也不会失去一丁点儿宝贵的记忆（即使在容器重启后）。
SPL轻量级多源混合计算
多源混合计算是数据分析的常见需求，但传统SQL逻辑数据仓库能力有限且体系沉重，难以满足轻量场景需求。SPL（Structured Process Language）以其丰富的数据源支持和简洁语法，为多源混算提供了高效解决方案。SPL将各类数据源统一为序表或游标，支持同构与异构数据混合计算，可嵌入应用中使用。它不仅兼容SQL，还支持CSV、Excel、JSON、MongoDB、Kafka等多类型数据源，并通过游标机制处理大数据计算。课程提供免费学习资源，助您快速掌握多源融合计算技能，实现跨库/文件/API/NoSQL的轻松混算。
Python与MongoDB的亲密接触：从入门到实战的代码指南
本文详细介绍了Python与MongoDB结合使用的实战技巧，涵盖环境搭建、连接管理、CRUD操作、高级查询、索引优化、事务处理及性能调优等内容。通过15个代码片段，从基础到进阶逐步解析，帮助开发者掌握这对黄金组合的核心技能。内容包括文档结构设计、批量操作优化、聚合管道应用等实用场景，适合希望高效处理非结构化数据的开发者学习参考。