gridfs

I'm trying to upload a file (an image), the upload is fine, the file is stored in Mongo and have the same content type and same size as the original file, then when I try to download it, the file is corrupted but keeps the same content type (if I upload a pdf, it is recognized as a pdf, if it is a png, it is also recognized, but I can't open them). I don't understand what is wrong with this, it is pretty simple and standard. For the upload from the client, I use angular ng-upload, for the download, it is a simple GET request to the route defined in the code. EDIT : The file is well uploaded on

This is my express.js code to upload and download files to GridFS: var fs = require("fs"); var gridStream = require("gridfs-stream"); var mongoose = require("mongoose"); exports.init = function(app, db) { var grid = gridStream(db, mongoose.mongo); app.post("/UploadFile", function(request, response) { var file = request.files.UploadedFile; var meta = request.param("Meta"); var name = request.param("Name"); var stream = grid.createWriteStream( { filename: name, metadata: meta }); fs.createReadStream(file.path) .on("end", function() { response.send({ Success: true }); }) .on("Error", function

I have a collection referencing GridFS files, generally 1-2 files per record. The collections are reasonably large - about 705k records in the parent collection, and 790k GridFS files. Over time, there have become a number of orphaned GridFS files - the parent records were deleted, but the referenced files weren't. I'm now attempting to clean the orphaned files out of the GridFS collection. The problem with an approach like suggested here is that combining the 700k records into a single large list of ids results in a Python list that's about 4mb in memory - passing that into a $nin query in

GridFS介绍 G r i d F S 是 M o n g o D B 提 供 的 用 于 持 久 化 存 储 文 件 的 模 块 ， C M S 使 用 M o n g o D B 存 储 数 据 ， 使 用 G r i d F S 可 以 快 速 集 成 开 发 。 工作原理： 在 G r i d F S 存 储 文 件 是 将 文 件 分 块 存 储 ， 文 件 会 按 照 2 5 6 K B 的 大 小 分 割 成 多 个 块 进 行 存 储 ， G r i d F S 使 用 两 个 集 合 （ c o l l e c t i o n ） 存 储 文 件 ， 一 个 集 合 是 c h u n k s , 用 于 存 储 文 件 的 二 进 制 数 据 ； 一 个 集 合 是 fi l e s ， 用 于 存 储 文 件 的 元 数 据 信 息 （ 文 件 名 称 、 块 大 小 、 上 传 时 间 等 信 息 ） 。 从GridFS中读取文件要对文件的各个块进行组装、合并。 1、存文件 测试代码如下 1 @Test 2 public void testGridFs() throws FileNotFoundException { 3 //要存储的文件 4 File file = new File("d:/index_banner.html"); 5 //定义输入流 6

I've been writing an app in Node.js that stores images in MongoDB's GridFS file system. I've uploaded images through the app, and the images appear to be stored correctly: $ mongofiles -v -d speaker-karaoke get howard-basement-100x115.jpg Tue Jul 17 12:14:16 creating new connection to:127.0.0.1 Tue Jul 17 12:14:16 BackgroundJob starting: ConnectBG Tue Jul 17 12:14:16 connected connection! connected to: 127.0.0.1 done write to: howard-basement-100x115.jpg This grabbed the .jpg out of MongoDB and I was able to open it no problem, so it looks like what I'm uploading is being stored correctly.

>>Memcached Memcached的优点： Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。 支持直接配置为session handle。 Memcached的局限性： 只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。 无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。 无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。 Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。 >>Redis Redis的优点： 支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算） 支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。 支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master

Redis、Memcache和MongoDB的区别 https://www.cnblogs.com/tuyile006/p/6382062.html >>Memcached Memcached的优点： Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。 支持直接配置为session handle。 Memcached的局限性： 只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。 无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。 无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。 Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。 >>Redis Redis的优点： 支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算） 支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。