默认情况下，MongoDB 启动后会自动开启流量控制，生产环境应将其关闭，以防止高并发期间自动触发限流，造成主库不可写，引起生产事故。
接上次文，当MONGODB 在操作时脏的数据块达到一定程度的情况下，就需要将这些数据转移到磁盘中，我们可以称之为驱逐。驱逐实际上是一个正常的操作，但是如果是一个大的驱逐的操作，换而言之，当你要推入磁盘的数据太大的时候，就会产生一个叫拥塞的东西，也就是你产生的“食物”，无法一次性快速的赛道嘴里，然后还要强塞，那你就噎着了。
分片集群中的每一个数据库都有一个主分片，这个主分片上保存了当前数据库中没有被分片的集合的数据，主分片(primary shard)和主节点(primary)之间没有任何关联。
① 正常的 shard 之间 chunk 均衡迁移，会产生孤儿文档，这个孤儿文档会在迁移结束后自动异步删除。
3.6版本起，默认使用localhost(127.0.0.1),多个ip使用逗号分隔：localhost,198.51.100.1 除去部分2.6 RPM安装包是本地外，其余版本默认是All interfaces.
MongoDB的日志文件在设置 logappend=true 的情况下，会不断向同一日志文件追加的，时间长了，自然变得非常大。
MongoDB 4.4 作为每年一度的大版本更新，已经在 7.30 号正式宣布 GA，不像之前的大版本，总是有一些重磅 Feature 的发布，比如 3.6 的 Change Stream & Causal Consistency，4.0 的多文档事务，4.2 的分布式事务，这次的 4.4 版本更像是一个维护性的版本，而且是一个用户期待已久的维护性版本，MongoDB 官方也把这次发布称之为「User-Driven Engineering」，说明新版本主要是针对用户呼声最高的一些痛点，重点进行了改进。
作者：北丐。 MongoDB中文社区联席主席，针对MongoDB，MySQL，Redis集群，Oracle，TiDB；有丰富的实践经验和企业级授课经验。
Oplog 是用于存储 MongoDB 数据库所有数据的操作记录的(实际只记录增删改和一些系统命令操作，查是不会记录的)，有点类似于 mysql 的 binlog 日志。
查阅mongo中文文档(https://mongodb.net.cn/manual/reference/method/cursor.sort/#sort-limit-results)，得知此报错的原因是排序内容超越32MB的内存限制。
每种数据库都有自己的日志模块，MongoDB也不例外，通常情况下，一个数据库的日志中，记录的是数据库的连接信息、存储信息、网络信息、索引信息以及查询信息等。从MongoDB3.0版本开始，MongoDB在日志中引入了日志等级和日志组件的概念，作为DBA来讲，关注的最多的应该是慢查询日志和连接日志。
查询该错误，未找到具体原因。然后在mongodb\cursor.js 854行，增加打印result。得到具体错误信息如下： Overflow sort stage buffered data usage exceeds in internal limit mongo执行sort语句时，内存最大32M，如果数据量大，超过这个限制就出抛出异常。
在前两章节中，我们详细讲解了如何手动配置启动MongoDB。然而，现在有许多不同的工具可以帮助我们更方便地启动和创建MongoDB数据库。因此，今天我将介绍一个名为mtools的开源项目，它可以帮助我们更轻松地启动MongoDB。
过期数据的清理问题，一直是数据库界的一个问题，处理的方式很多，大部分都是通过存储过程，或者定期使用第三方工具来进行处理。MONGODB 处理过期数据的方面，可以使用类似REDIS expired key 的概念，创建TTL index 来通过时间的方式处理过期数据。
如果一个数据库中partitioned字段的值为true，则该数据库已开启分片功能。
var colls = db.getSiblingDB(source).getCollectionNames();
默认情况下，MongoDB的日志始终会写到同一个文件中。在Linux系统下，这个日志文件为 /var/log/mongodb/mongodb.log。随着时间的推移，这个文件会越来越大：
Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构。乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“运维开发故事”。
MongoDB的副本集至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据，建议提供仲裁节点，侧节点不存储数据，作用是当主节点出现故障时，选举出某个备用节点成为主节点，保证MongoDB的正常服务。客户端只需要访问主节点或者从节点，不需要访问仲裁节点。
Mongodb是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，使用C++开发，是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库，就简单描述一下什么是nosql。nosql（not only sql非关系型数据库）的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用，通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
序 本文主要介绍一下如何使用mongo shell连接远程数据库 install curl -o mongodb-linux-x86_64-3.2.4.tgz https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.2.4.tgz tar -xvf mongodb-linux-x86_64-3.2.4.tgz 这个里头的bin就包含了mongo shell mongo mydb --username user1 --host 192.168.99.1
1. 修改数据库名 // 复制一个新的数据库 db.copyDatabase('old_name', 'new_name'); // 使用旧的 use old_name // 删除旧的 db.dropDatabase(); 2. 修改集合名称 db.adminCommand({renameCollection: "db.collection1", to: "db.collection2"})
参考：https://blog.csdn.net/jianlong727/article/details/78933525
在未设置前数据内的时间数都比当前时间少8小时。比如2019-2-27 15:00,在MongoDB里面时间就是2019-2-27 7:00 设置很简单，点击Options==>Display Date In...==>将UTC改为Local Timezone即可
接上一篇MongoDB PSA架构痛点以及如何应对有朋友指出,5.0分片集群采用PSA时,出现S宕机时,客户端写入hang,并没有按官方文档描述那样PSA默认写是w:1.我当初只是验证PSA副本集发现与官方描述一致,但并没有验证分片架构.导致存在偏差.
本文档回答了有关分片的常见问题。或者可以参考手册的分片章节，其提供了 分片的概述，包括如下细节：
mongodb4.0也出来一段时间了，这个版本最为大众期待的特性就是支持了多文档事务（multi-document transaction），本文记录一下尝鲜该特性的过程。
2、配置/etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.6.repo文件内容如下
每种数据库本身都有自身的特性,同时面临的业务不同,也会导致每种数据库需要进行调节,来满足某种业务的需求.
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，其目的在于为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。下面将以3台机器介绍最常见的集群方案。具体介绍，可以查看官网 https://docs.mongodb.com/v3.4/introduction/。
说到集群，生产环境中很多服务都会进行集群部署，那么 mongodb 的集群都有哪些知识点需要掌握呢
MongoDB 提供了 OSX 平台上 64 位的安装包，你可以在官网下载安装包。
MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，采用C++开发，是当前NoSQL数据库中比较热门的一种，在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法，下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结： MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制。选举机制采用了Bully算法，可以很方便从分布式节点中选出主节点。Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法，主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点。别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争。被其他所有节点接受的节点才能成为主节点。节点按照一些属性来判断谁应该胜出。这个属性可以是一个静态ID，也可以是更新
存储引擎是数据库的一部分，负责管理如何在内存和磁盘上存储数据。许多数据库支持多个存储引擎，其中不同的引擎对特定工作负载的性能会更好。例如，一个存储引擎可能为读取繁重的工作负载提供更好的性能，另一个可能支持更高的写入操作吞吐量。
但是事实说明了一切。这个用户的MongoDB集群从2015年上线以来，到2020年的今天，已经运行了5年时间。承载了每天的数据汇聚和数据同步（到检索服务），平均每8小时就能消耗完一次oplog size的上限（Upper Bound ≈ 50GB）。接下来就是我们近几年使用MongoDB的案例、发生的花絮和对未来的思考。
当我对公司的一个内部系统性能无可忍受时，意外发现在这个内存仅为 32G 的服务器上，运行着一个 MongoDB 数据库，其主进程 mongod 占用了 30.705 G的虚拟内存空间。这立刻引起了我的兴趣，必须要研究一下其工作原理。
最近工作之外的事情比较多，就没有更新公众号了。产量也有明显下降，忙完这段时间，后续慢慢写吧。
对于MongoDB而言，Studio 3T正是这样一件工具.这是一种MongoDB的图形化界面，用简便的上下文菜单替代了最常用的MongoDB命令，通过拖拽查询生成器、简易多格式导入和导出、以及适当的编辑（只要做一些命名工作）这些有力的特性，节省了程序员大量的时间。
MongoDB是一个面向文档的数据库，是免费的开源软件。它被归类为NoSQL数据库，因为它不依赖于传统的基于表的关系数据库结构。相反，它使用类似JSON的文档和动态模式。与关系数据库不同，MongoDB在向数据库添加数据之前不需要预定义的模式。您可以随时根据需要随时更改架构，而无需使用更新的架构设置新数据库。
在上一篇文章《搭建高可用mongodb集群（二）—— 副本集》 介绍了副本集的配置，这篇文章深入研究一下副本集的内部机制。还是带着副本集的问题来看吧！
一分片一区间：数据不会在片之间自动移动来保持分片的数据的均匀性，需要手动拆分分片来移动数据。
95道MongoDB面试题（含答案），1万字详细解析！
MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB分片相关的知识，之前介绍过了，今天我们来看如何为一个已经分片好的集群添加一个新的分片副本集。
YAML格式使用KV方式<key>: <value>表示，以空格作为缩进，若value存在，在之后的:后面，即value值的前面需要 紧跟一个空格；如：destination: file
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目前Mongodb副本集为三节点+1仲裁节点，已经稳定运行两年，由于数据不断的更新和删除，存储空间很大一部分没有释放，数据库中查看数据库暂用存储并不大，存储没有回收（1.8T数据删除掉了1.2T）,为了节省成本进行维护。
本篇博文主要介绍mongoDB中一些常用的特殊索引类型，主要包括：用于简单字符串搜索的全文本索引；用于球体空间（2dsphere）的地理空间索引用于二维平面（2d）的地理空间索引。 一、全文索引 mongoDB有一个特殊的索引用在文档中搜索文本，之前的博客都是用精确匹配来查询字符串，这些技术有一定的限制。在搜索大块文本的速度非常慢，而且无法处理自然语言礼节的问题。全文本索引使用的是“倒排索引”的思想来做的，和当前非常开源的lucene（全文检索，Apacle基金会下的开源项目）项目是一样的思想来做的。
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