MongoDB允许多个客户端读取和写入相同的数据。为了确保一致性，它使用锁定和其他并发控制措施来防止多个客户端同时修改同一条数据。总之，这些机制保证对单个文档的所有写入完全或根本不发生，并且客户端永远不会看到数据的不一致视图。
上期中提到了关于MongoDB 双机热备那篇文章是毒 ！本期继续补刀，不把这样害死人的思维模式捅死，我是不会罢休的。
本文是对 Mongo 官方文档粗略的总结，并没有涉及到很深的细节（细节还是直接看官方文档吧）。我认为 Mongo 有重要的就 3 点：
单机版的MongoDB无法保证系统的可靠性。一旦进程发生故障或是服务器宕机，业务将直接不可用。此外，一旦服务器上的磁盘损坏，数据会直接丢失，而此时并没有任何副本可用。
本文作者从事数据库相关工作接近四十年，最近开始使用 MongoDB。在开始使用 MongoDB 之前，作者希望有些事情自己已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
MongoDB有主从复制和副本集两种主从复制模式，主从复制最大的问题就是无法自动故障转移，MongoDB副本集解决了主从模式无法自动故障转义的特点，因此是复制的首选。
数据集设计模式，MongoDB在官方文档https://docs.mongodb.com/ecosystem/ 中的use cases部分提供了详细的参考内容。
MongoDB是跨平台的，既可以在windows上安装，也可以在linux下安装，这里我们着重介绍Linux下的MongoDB安装。
我从事数据库相关工作已经很长时间了，但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前，我希望有些事情我已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
MongoDB的写请求写入Primary， secondary从Primary自动获取并且应用oplog来保持和主库的同步， MongoDB 允许用户从Primary 或者 secondary 读取数据。但读数据可能存在以下问题：
张耀星，MongoDB大中华区高级顾问，加入IT行业10余年，从事过电商，手游及各类网站的设计制作工作。曾担任跨境电商网站dx.com架构师，Universal Orlando Resort前端总工程师等。现就职于MongoDB为国内各大企业提供MongoDB咨询服务。 本文由IT大咖说整理自MongoDB大中华区高级顾问 张耀星先生 在 MongoDB中文社区深圳用户组大会 上的演讲。你知道MongoDB吗？它到底是怎样的一个软件，和传统关系数据库有什么区别，在实际应用中又能做些什么事。本文带你走近Mon
MongoDB Manual (Version 4.2）> Security > Auditing
MongoDB 单文档原生支持原子性，也具备事务的特性，但是我们说起事务，通常是指在多文档中的实现，因此，MongoDB 在 4.0 版本支持了多文档事务，4.0 对应于复制集的多表、多行，后续又在 4.2 版本支持了分片集的多表、多行事务操作。
你无法优化代码；优化是针对特定的条件来实现的。当条件改变时，你的优化反而可能会变为瓶颈。这时仔细审查你对这些条件的假设，其中也许就蕴藏着解决方案的关键。
新建的MongoDB服务是无认证模式，即不需要用户名和密码就可以登录数据库。在有更好的认证方式（LDAP）前，用户名/密码是基本的认证方式。保持MongoDB服务的更新，并持续关注日志中是否有未经授权访问的迹象。
假若我说有三个节点（计算机）要维护同一分数据，如果你对分布式系统并不了解，那么你可能会有什么问题呢，我想可能有两个最基本的问题： 为什么同一份数据要保存多分？ 这些节点数据要一致吧，否则同时从多个节点读的时候数据不一样？ 第一个问题，为什么要同一分数据要保存多分，是因为分布式系统中的节点都有一定的概率发生故障，虽然单个节点的故障概率比较小，但当系统规模不断上升，故障的概率就变大了许多。节点的故障会对系统的可用性、可靠性产生影响。当数据在系统中只有一份存储时，如果发生断电、主机crash、网络故
New in MongoDB 3.6. What’s New in MongoDB 3.6. Part 1 – Speed to Develo
最近发现一个有意思的事情，不少的文章中都在提出，我们替换了MongoDB 然后从安全性和从开源协议的方面来进行表述其中的成功，最有意思的是英国卫报的那次。实际上，我也查询了相关的文章，我从里面没有找到什么 MongoDB的不是，倒是因为管理者的一些技能的缺失，导致认知的一些误区和对支持管理软件的抱怨。
在MongoDB中，文档是对数据的抽象，它被使用在Client端和Server端的交互中。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象，它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ）。
在前面的教程中，我们已经讨论了如何启动 MongoDB 服务，你只需要在 MongoDB 安装目录的 bin 目录下执行 mongodb 即可。
MongoDB使用BSON进行数据的存储，BSON是JSON的二进制表现形式，支持比JSON更多的数据类型。
这里翻译一篇关于 mongodb 数据一致性的白皮书，这是一份有10页的文档。基于数据一致性的部分内容，在其他的传统数据库，缓存数据库都不存在，也是一个让传统DBA 想不明白的部分，所以进行翻译。
前面我们学习了模型设计中的内嵌模式与引用模式的使用，本篇我们来看看在模型设计中如何套用常见的设计模式来降低设计难度，提高查询效率。
1、write concern用于控制写入安全的级别，可以分为应答式写入以及非应答式写入 2、write concern是一个性能和数据强一致性的权衡，应根据业务场景进行设定 3、对于强一致性场景，建议w>1或者等于majority，以及journal为true，否则w=0 4、在副本集的情形下，建议通过配置文件来修改w以及设置wtimeout，以避免由于某个节点挂起导致无法应答
在分表式的数据库设计中，互相有关联的数据需要被抽象为分散在多个独立的父-子表中。但在 MongoDB 里，由于文档的存在，这样的数据可以被聚集在一起存储。MongoDB 的单文档操作，提供了足够满足大多数应用的原子性语义。
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键？2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
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偶然看到一个视频，关于mongodb 的 10 erformance tuning TIPS ， 介绍这与下面的三位是同时期的IT 工作者，下面图中的三位就没有必要介绍了，都是 big potato，介绍者写过图中的这些书籍。
MongoDB是一项通用工具，但它也并非完美。针对某些MongoDB不适用的场合，有时可选用设计模式来加以应对。 MongoDB是一个NoSQL文档数据库，在大多数情况下是一个相对理想的选择，即使是在
最近在回顾mongodb的相关知识，输出一篇文章做为MongoDB知识点的总结。 总结的目的在于回顾MongoDB的相关知识点，明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息，请访问MongoDB Atlas文档。
导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及 各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB的数据模式可以随着应用程序的发 展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格 一致性等等。 MongoDB能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用MongoDB来 创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
最近遇到两个问题,wriedtiger引擎到底支持不支持LSM tree , 2 为什么percona的mongodb Dump 了ROCKSDB 的数据库引擎.
大家应该都清楚，数据正在以巨幅的速度增长。如果能够有效地利用这些数据，可以发现非常有价值的内容，然而传统技术（许多早在40年前设计的，比如RDBMS这样的技术）对于“大数据”的大肆宣传的商业价值的创造是远远不够的。一个使用大数据技术的典型例子就是“客户的单一视图” - 旨在汇总有关客户的所有信息，以优化客户的参与度和收益，例如精准地确定通过哪种渠道和什么时间向他们发推送。
作者：Matt Kalan 原文：The Future of Big Data Architecture 译者：孙薇 本文讲述了大数据的相关问题，以及“大数据架构”得名的由来。 大数据的问题 或许所有读者都明白这一点：数据正在飞速增长。若是能够有效利用的话，我们能从这些数据中找到非常有价值的见解；传统技术有很多都是在40年前设计的，比如RDBMSs，不足以创造“大数据”炒作所宣称的商业价值。在大数据技术的使用上，常见的案例是“客户单一视图”；将关于客户所知道的一切内容放在一起，以便最大化服务提供与自身收入，
明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
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。
MongoDB是一种流行的数据库，可以在不受任何表格schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储，并且可以包含不同类型的数据结构。例如，在同一集合collection 中，我们可以拥有以下两个文档document：
本文将描述如何利用Apache Kafka(消息中间件)，Apache Nifi(数据流转服务)两个组件，通过Nifi的可视化界面配置，快速构建异步持久化MongoDB架构。
Mongo shell中使用大整数字面量，但默认整数字面量类型却是双精度浮点数，导致丢失精度
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“较精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定： 每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
本文的目标读者是正在为他们的IT系统寻找开源应用的开发人员和架构师。作者描述了一个实际的企业情况，他们在工作流程中采用了MongoDB来加速流程。
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