API数据可视化：从MongoDB到Tableau的数据分析链路
本方案构建从 MongoDB 到 Tableau 的 API 数据可视化链路，涵盖数据获取、清洗、存储与可视化四大环节。采用 Python 抓取并清洗数据，以 MongoDB 存储并优化查询性能，最终通过 Tableau 实现多维可视化分析。内容含完整代码、架构设计与性能优化策略，助力企业快速构建数据驱动的分析体系。
数据模型
MongoDB 是一种基于文档的非关系型数据库，以 BSON 格式存储数据，兼具灵活性与高效性。支持丰富的数据类型和查询操作，具备高性能、高可用、易扩展等特点，适用于处理结构化与非结构化数据。
1-MongoDB相关概念
MongoDB 是一种高性能、无模式的文档型数据库，适合需要灵活数据模型、高扩展性和大规模数据存储的应用场景。适用于新项目快速开发、高并发读写、海量数据存储及地理文本查询等需求，且支持类似 JSON 的 BSON 数据格式，灵活易扩展。
1-MongoDB相关概念
传统关系型数据库（如MySQL）难以应对高并发读写、海量数据存储及高扩展性需求。MongoDB适用于社交、游戏、物流等场景，支持大数据量、高频读写及低事务要求的数据存储与高效访问。
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）。