asp.net web api 2 for mvc developers pdf : C# combine pdf software application dll winforms windows .net web forms mongodb_%20the%20definitive%20guide%20-%20kristina%20chodorow_14012-part1764

Acknowledgments
I would like to thank my tech reviewers, Adam Comerford, Eric Milke, and Greg Studer.
You guys made this book immeasurably better (and more correct). Thank you, Ann
Spencer, for being such a terrific editor and for helping me every step of the way. Thanks
to all of my coworkers at 10gen for sharing your knowledge and advice on MongoDB
as well as Eliot Horowitz and Dwight Merriman, for starting the MongoDB project. And
thank you, Andrew, for all of your support and suggestions.
Preface | xix
C# combine pdf - Merge, append PDF files in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Provide C# Demo Codes for Merging and Appending PDF Document
reader create pdf multiple files; acrobat combine pdf files
C# combine pdf - VB.NET PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Guide and Sample Codes to Merge PDF Documents in .NET Project
add pdf together one file; pdf mail merge plug in
C# PDF: C#.NET PDF Document Merging & Splitting Control SDK
C#.NET PDF Merger to Combine PDF Files. Using following C#.NET PDF document merging APIs, you can easily merge two or more independent PDF files to create a
best pdf combiner; split pdf into multiple files
C# PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple files
using which C# developers can split target PDF document file by specifying a page or pages. If needed, developers can also combine generated split PDF document
acrobat merge pdf files; c# merge pdf
PART I
Introduction to MongoDB
C# Word - Merge Word Documents in C#.NET
Combine and Merge Multiple Word Files into One Using C#. This part illustrates how to combine three Word files into a new file in C# application.
append pdf files reader; pdf combine pages
Online Merge PDF files. Best free online merge PDF tool.
RasterEdge C#.NET PDF document merging toolkit (XDoc.PDF) is designed to help .NET developers combine PDF document files created by different users to one PDF
batch pdf merger; c# combine pdf
C# PowerPoint - Merge PowerPoint Documents in C#.NET
Combine and Merge Multiple PowerPoint Files into One Using C#. This part illustrates how to combine three PowerPoint files into a new file in C# application.
batch pdf merger online; acrobat combine pdf files
VB.NET PDF: Use VB.NET Code to Merge and Split PDF Documents
Please get the latest XDoc.PDF C# Developer Guide here. destn As [String]) Implements PDFDocument.Combine End Sub. APIs for Splitting PDF document in VB Class.
c# merge pdf pages; pdf mail merge
CHAPTER 1
Introduction
MongoDB is a powerful, flexible, and scalable general-purpose database. It combines
the ability to scale out with features such as secondary indexes, range queries, sorting,
aggregations, and geospatial indexes. This chapter covers the major design decisions
that made MongoDB what it is.
Ease of Use
MongoDB is a document-oriented database, not a relational one. The primary reason
for moving away from the relational model is to make scaling out easier, but there are
some other advantages as well.
A document-oriented database replaces the concept of a “row” with a more flexible
model, the “document.” By allowing embedded documents and arrays, the document-
oriented approach makes it possible to represent complex hierarchical relationships
with a single record. This fits naturally into the way developers in modern object-
oriented languages think about their data.
There are also no predefined schemas: a document’s keys and values are not of fixed
types or sizes. Without a fixed schema, adding or removing fields as needed becomes
easier. Generally, this makes development faster as developers can quickly iterate. It is
also easier to experiment. Developers can try dozens of models for the data and then
choose the best one to pursue.
Easy Scaling
Data set sizes for applications are growing at an incredible pace. Increases in available
bandwidth and cheap storage have created an environment where even small-scale ap‐
plications need to store more data than many databases were meant to handle. A terabyte
of data, once an unheard-of amount of information, is now commonplace.
3
VB.NET TIFF: Merge and Split TIFF Documents with RasterEdge .NET
get the latest XDoc.Tiff C# Developer Guide here docList As [String]()) TIFFDocument.Combine(filePath, docList & profession imaging controls, PDF document,
combine pdf online; c# merge pdf files
C# PowerPoint: C# Codes to Combine & Split PowerPoint Documents
dirs) { docList.Add(doc); } PPTXDocument.Combine(docList, combinedPath Following demo code in C# is offered to & profession imaging controls, PDF document, tiff
add two pdf files together; acrobat merge pdf
As the amount of data that developers need to store grows, developers face a difficult
decision: how should they scale their databases? Scaling a database comes down to the
choice between scaling up (getting a bigger machine) or scaling out (partitioning data
across more machines). Scaling up is often the path of least resistance, but it has draw‐
backs: large machines are often very expensive, and eventually a physical limit is reached
where a more powerful machine cannot be purchased at any cost. The alternative is to
scale out: to add storage space or increase performance, buy another commodity server
and add it to your cluster. This is both cheaper and more scalable; however, it is more
difficult to administer a thousand machines than it is to care for one.
MongoDB was designed to scale out. Its document-oriented data model makes it easier
for it to split up data across multiple servers. MongoDB automatically takes care of
balancing data and load across a cluster, redistributing documents automatically and
routing user requests to the correct machines. This allows developers to focus on pro‐
gramming the application, not scaling it. When a cluster need more capacity, new ma‐
chines can be added and MongoDB will figure out how the existing data should be
spread to them.
Tons of Features…
MongoDB is intended to be a general-purpose database, so aside from creating, reading,
updating, and deleting data, it provides an ever-growing list of unique features:
Indexing
MongoDB supports generic secondary indexes, allowing a variety of fast queries,
and provides unique, compound, geospatial, and full-text indexing capabilities as
well.
Aggregation
MongoDB supports an “aggregation pipeline” that allows you to build complex
aggregations from simple pieces and allow the database to optimize it.
Special collection types
MongoDB supports time-to-live collections for data that should expire at a certain
time, such as sessions. It also supports fixed-size collections, which are useful for
holding recent data, such as logs.
File storage
MongoDB supports an easy-to-use protocol for storing large files and file metadata.
Some features common to relational databases are not present in MongoDB, notably
joins and complex multirow transactions. Omitting these was an architectural decision
to allow for greater scalability, as both of those features are difficult to provide efficiently
in a distributed system.
4 | Chapter 1: Introduction
…Without Sacrificing Speed
Incredible performance is a major goal for MongoDB and has shaped much of its design.
MongoDB adds dynamic padding to documents and preallocates data files to trade extra
space usage for consistent performance. It uses as much of RAM as it can as its cache
and attempts to automatically choose the correct indexes for queries. In short, almost
every aspect of MongoDB was designed to maintain high performance.
Although MongoDB is powerful and attempts to keep many features from relational
systems, it is not intended to do everything that a relational database does. Whenever
possible, the database server offloads processing and logic to the client side (handled
either by the drivers or by a user’s application code). Maintaining this streamlined design
is one of the reasons MongoDB can achieve such high performance.
Let’s Get Started
Throughout the course of the book, we will take the time to note the reasoning or
motivation behind particular decisions made in the development of MongoDB.
Through those notes we hope to share the philosophy behind MongoDB. The best way
to summarize the MongoDB project, however, is through its main focus—to create a
full-featured data store that is scalable, flexible, and fast.
…Without Sacrificing Speed | 5
CHAPTER 2
Getting Started
MongoDB is powerful but easy to get started with. In this chapter we’ll introduce some
of the basic concepts of MongoDB:
• A document is the basic unit of data for MongoDB and is roughly equivalent to a
row in a relational database management system (but much more expressive).
• Similarly, a collection can be thought of as a table with a dynamic schema.
• A single instance of MongoDB can host multiple independent databases, each of
which can have its own collections.
• Every document has a special key, "_id", that is unique within a collection.
• MongoDB comes with a simple but powerful JavaScript shell, which is useful for
the administration of MongoDB instances and data manipulation.
Documents
At the heart of MongoDB is the document: an ordered set of keys with associated values.
The representation of a document varies by programming language, but most languages
have a data structure that is a natural fit, such as a map, hash, or dictionary. In JavaScript,
for example, documents are represented as objects:
{"greeting" : "Hello, world!"}
This simple document contains a single key, "greeting", with a value of "Hello,
world!". Most documents will be more complex than this simple one and often will
contain multiple key/value pairs:
{"greeting" : "Hello, world!", "foo" : 3}
As you can see from the example above, values in documents are not just “blobs.” They
can be one of several different data types (or even an entire embedded document—see
7
“Embedded Documents” on page 19). In this example the value for "greeting" is a string,
whereas the value for "foo" is an integer.
The keys in a document are strings. Any UTF-8 character is allowed in a key, with a few
notable exceptions:
• Keys must not contain the character \0 (the null character). This character is used
to signify the end of a key.
• The . and $ characters have some special properties and should be used only in
certain circumstances, as described in later chapters. In general, they should be
considered reserved, and drivers will complain if they are used inappropriately.
MongoDB is type-sensitive and case-sensitive. For example, these documents are
distinct:
{"foo" : 3}
{"foo" : "3"}
as are as these:
{"foo" : 3}
{"Foo" : 3}
A final important thing to note is that documents in MongoDB cannot contain duplicate
keys. For example, the following is not a legal document:
{"greeting" : "Hello, world!", "greeting" : "Hello, MongoDB!"}
Key/value pairs in documents are ordered: {"x" : 1, "y" : 2} is not the same as
{"y" : 2, "x" : 1}. Field order does not usually matter and you should not design
your schema to depend on a certain ordering of fields (MongoDB may reorder them).
This text will note the special cases where field order is important.
In some programming languages the default representation of a document does not
even maintain ordering (e.g., dictionaries in Python and hashes in Perl or Ruby 1.8).
Drivers for those languages usually have some mechanism for specifying documents
with ordering, when necessary.
Collections
collection is a group of documents. If a document is the MongoDB analog of a row in
a relational database, then a collection can be thought of as the analog to a table.
Dynamic Schemas
Collections have dynamic schemas. This means that the documents within a single col‐
lection can have any number of different “shapes.” For example, both of the following
documents could be stored in a single collection:
8 | Chapter 2: Getting Started
Documents you may be interested
Documents you may be interested