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。
试了一圈 ETL 工具后，这几款真心够用了！
ETL（数据抽取、转换、加载）是整合企业分散数据的关键技术。本文介绍了四种常用ETL工具：FineDataLink（功能全面、可视化操作）、Kettle（开源免费、灵活易用）、DataX（高效同步、适合大数据搬运）、Airflow（流程调度、任务管理），并分析了各自适用场景，助力企业根据自身需求选择合适工具，提升数据处理效率。
Redis 核心知识与项目实践解析
本文围绕 Redis 展开，涵盖其在项目中的应用（热点数据缓存、存储业务数据、实现分布式锁）、基础数据类型（string 等 5 种）、持久化策略（RDB、AOF 及混合持久化）、过期策略（惰性 + 定期删除）、淘汰策略（8 种分类）。
还介绍了集群方案（主从复制、哨兵、Cluster 分片）及主从同步机制，分片集群数据存储的哈希槽算法。对比了 Redis 与 Memcached 的区别，说明了内存用完的情况及与 MySQL 数据一致性的保证方案。
此外，详解了缓存穿透、击穿、雪崩的概念及解决办法，如何保证 Redis 中是热点数据，Redis 分布式锁的实现及问题解决，以及项目中分布式锁
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
本文介绍了一个针对高频新闻站点的分布式爬虫系统优化方案。通过引入异步任务机制、本地缓存池、Redis pipeline 批量写入及身份池策略，系统采集效率提升近两倍，数据同步延迟显著降低，实现了分钟级热点追踪能力，为实时舆情监控与分析提供了高效、稳定的数据支持。
什么是数据仓库？数据库与数据仓库有什么关系？
数据仓库与数据库有何区别？数据仓库主要用于存储历史数据，支持企业分析决策；而数据库则负责管理实时业务数据，保障日常运作。两者在数据来源、处理方式、存储结构等方面差异显著，但又相辅相成，共同助力企业高效管理数据、提升运营与决策能力。