2-MongoDB单机部署
本文介绍MongoDB在Windows和Linux系统中的安装启动方法，包括下载、解压、配置数据目录及启动方式（命令行或配置文件）。支持32/64位系统，推荐使用稳定版。可通过mongo shell连接，也可使用图形化工具Compass。Linux下需注意权限与防火墙设置，并可采用标准方式安全关闭服务。
MongoDB相关概念
MongoDB是一款高性能、无模式的文档型NoSQL数据库，适用于高并发、海量数据、高扩展性场景。适用于社交、游戏、物联网、物流、视频直播等应用，擅长处理数据量大、读写频繁、事务要求不高的业务。支持BSON格式，灵活存储复杂数据，提供丰富查询、索引、分片和副本集功能，实现高效读写与水平扩展，相比MySQL可大幅降低开发运维成本。
第七章 SpringBoot框架
SpringBoot简化了Spring应用开发，核心功能包括：starter起步依赖简化配置、自动配置根据条件加载Bean、内嵌服务器支持jar包运行。通过@SpringBootApplication实现自动化配置，自定义starter可封装通用功能，配置优先级为：命令行参数 > 系统属性 > properties > yml/yaml文件。
MongoDB相关概念
MongoDB是一款高性能、无模式的文档型数据库，适用于高并发、海量数据、高扩展性场景。广泛应用于社交、游戏、物流、物联网及视频直播等领域，擅长处理数据量大、读写频繁、事务要求不高的业务。支持丰富的查询语言和多种索引，具备高可用、水平扩展、自动故障转移等特性，是应对Web2.0时代数据挑战的理想选择。（238字）
空间检索（上）：如何用 Geohash 实现「查找附近的人」功能？
本文介绍了如何高效实现“查找附近的人”功能。针对大规模系统，提出基于Geohash的区域划分与编码方案，通过将二维坐标转为一维编码，结合索引技术（如跳表、有序数组）快速检索。支持非精准与精准查询：前者直接查所属区域，后者扩展至邻接8区域以避免遗漏。Geohash将经纬度二分编码后转为base32字符串，便于存储与比较，广泛应用于Redis等系统。初期用户少时可用树或跳表动态维护；用户量大后可改用倒排索引提升性能。
开源框架MongoDB
本节带你快速入门MongoDB非关系型数据库，无需深厚技术基础。涵盖概念、部署、命令、索引及实战，总时长约45分钟，难度适中。配套视频待上线，欢迎纠错与转载，敬请注明出处。
非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？
本文通过文件检索路径引出树状非线性结构的优势，探讨如何提升动态数据的检索效率。针对有序数组更新代价高的问题，提出二叉检索树与跳表两种解决方案：前者通过平衡左右子树实现O(log n)查找；后者借助多级指针和随机分层，在保持链表灵活性的同时逼近二分查找性能。二者均通过合理组织数据、平衡划分检索空间来优化查询，适用于频繁更新场景。相比而言，有序数组虽调整代价高，但凭借连续内存带来的缓存友好性和范围查询优势，在小规模或读多写少场景中仍具价值。Redis等系统选用跳表，正是看中其简单高效的综合表现。
Redis集群搭建
Redis主从实现读写分离，提升并发能力；哨兵保障高可用，自动故障转移；分片集群则解决海量数据存储与高并发写入问题，三者结合构建高性能、高可用的Redis分布式架构。
