目前官方MongoDB社区版是不支持Hot Backup热备份的,我们只能通过mongodump等逻辑备份工具导出bson文件,再mongorestore导入,类似MySQL的mysqldump工具。
项目地址:https://github.com/halo-dev/halo Star 6139
互联网的发展和电子商务平台的崛起,催生了大数据时代的来临,作为大数据典型开发框架的MongoDB成为了No-sql数据库的典型代表。MongoDB从入门到精通你不得不知的21个为什么专为大数据时代,大数据应用系统系统分析、架构设计和平台开发人员而准备。希望能够为大家起到提纲挈领,指明大家学习目标和方向的作用。
随着近年来公有云技术及云基础设施的发展,越来越多的企业转为使用公有云来托管自己的服务。云数据库因为数据可靠性、资源弹性、运维便捷行,云上数据库服务也正成为企业数据管理的较好的选择。 本文以叮咚买菜自建MongoDB数据库整体迁移上腾讯云MongoDB为背景,分享叮咚买菜上云过程中的遇到的疑难问题及对应的性能优化解决方法等,主要包括以下分享内容: · 云上MongoDB版本选型 · 安全上云及切换方案 · 叮咚买菜业务侧性能优化 · 上云遇到的疑难问题及解决方法 · 自建上
最近开发反馈sentry遇到mongodb写入报 objectid 重复的情况,类似下图:
MongoDB启动的时候指定了--logpath为一个日志文件。随着时间此文件会变得越来越大,达到好几个G。 因为不想让MongoDB进程重新启动,所以不能停止进程删除此文件。解决的方法网上给方式有两种。
主从复制和副本集区别 主从集群和制本集最大的区别就是副本集没有固定的“主节点";整个集群会选出一个主节点当其挂掉后,又在剩下的从节点中选中其他节点为"主节点"。副本集总有一个活跃点(主primary和一 个或多个备份节点(从secondary)。
本实验使用StatefulSet部署MongoDB集群,同时每个MongoDB实例使用glusterfs实现永久存储。从而部署无单点故障、高可用、可动态扩展的MongoDB集群。
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.
对于单台数据库服务器,庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战。频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源,快速的数据增长也会让硬盘存储无能为力,最终内存无法满足数据需要导致大量的I/O,主机负载严重。为了解决这种问题,对于数据库系统一般有两种方法:垂直扩展和分片(水平扩展)。
在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点:
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具,提供简单易用的 操作界面,降低用户使用DataX的学习成本,缩短任务配置时间,避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务,支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源,RDBMS数据源可批量创建数据同步任务,支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能,集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库mongodb负责人,负责数万亿级数据量文档数据库mongodb内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。
MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库,常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加,单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题,可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
线上某MongoDB集群存储影响公司收入流水的核心数据,本文分享该集群为何多个索引串行后台会引起集群抖动,并且部分节点出现了连接数耗光等问题。同时通过本案例,给出时延敏感业务该最优方式添加索引,做到对业务最小化影响或者无影响。
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
来自:cnblogs.com/java-spring/p/9488227.html
之前说到了主从集群,关于主从集群的搭建以及细节后面会再次分享,这次我们先初步来看看 分片集群
这个工程是对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现,它包含一个针对http://www.woaidu.org/ 网站的spider, 将其网站的书名,作者,书籍封面图片,书籍概要,原始网址链接,书籍下载信息和书籍爬取到本地: 分布式使用redis实现,redis中存储了工程的request,stats信息,能够对各个机器上的爬虫实现集中管理,这样可以解决爬虫的性能瓶颈,利用redis的高效和易于扩展能够轻松实现高效率下载:当redis存储或者访问速度遇到瓶颈时,可以通过增大r
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具,提供简单易用的 操作界面,降低用户使用 DataX 的学习成本,缩短任务配置时间,避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务,支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源,RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务,支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能,集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
在生产环境中,通常情况使用副本集就够了(使用配置文件部署副本集可跳转:5.x 副本集部署,使用命令行部署副本集可参考这篇文章)。除非容量非常大,并发访问非常高,副本集已经无法正常提供服务时,才建议考虑使用分片。这一节内容就来聊聊 MongoDB 分片。
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MongoDB的集群部署方案中有三类角色:实际数据存储结点、配置文件存储结点和路由接入结点。连接的客户端直接与路由结点相连,从配置结点上查询数据,根据查询结果到实际的存储结点上查询和存储数据。MongoDB的部署方案有单机部署、复本集(主备)部署、分片部署、复本集与分片混合部署。混合的部署方式如图:
一、安装说明 1.1、文档说明 文档用于使用3台服务器,通过Docker运行MongoDB数据库分片集群。 1.2、集群整体结构图 [image.png] 1.3、分片副本集结构图 [image.png] 1.4、参考文档 分片集群部署:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/deploy-shard-cluster/ keyfile使用:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/deploy-sharded-cluster-
@[TOC](【Neo4j Fabric】架构思想) Here's the table of contents:
7月份Github上最热门的Java项目排行新鲜出炉,此次上榜的项目中,与Spring相关的项目占据了大半,一起来看看你都知道哪些,或者有哪些你已经在使用的了。
https://github.com/xkcoding/spring-boot-demo Star 4779
58同城作为中国最大的生活服务平台,涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初,大规模使用关系型数据库(SQL Server、MySQL等),随着业务扩展速度增加,数据量和并发量演变的越来越有挑战,此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代,到2.0.0以后,变的越来越稳定,它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性,非常诱惑,同时58同城在一些典型业务场景下
(1)进行MongoDB分片集群部署过后,进入MongoDB的目录下,输入bin/mongo -port:30000,居然弹出错误:
一个NB的项目其他不说至少高可用,高并发。要达到高可用、高并发;需要各种中间件来支持。一个NB的程序员应该掌握哪些中间件呢??
MongoDB的集群部署方案中有三类角色:实际数据存储结点、配置文件存储结点和路由接入结点。
2018年11月14日 11:05:50 Full Stack Developer 阅读数 331
“Hi~ o( ̄▽ ̄)ブ,这张思维导图适合有一定Java基础的童鞋哦!!!如果把里面的知识都研究通透了,那你离架构师也就不远了。 思维导图放在文末哦,先来列出思维导图的大纲: 并发编程 多线程内存模型 Java线程 volatile关键字 指令重排 可见性 原子性 同步相关 synchronized关键字 AQS详解 乐观锁、悲观锁、可重入锁、公平锁等 ReentranLock ThreadLocal AQS并发包 CountDownLatch S
数据库的分布式存储分为前端的分布式和后端服务的分布式数据存储。Javaweb的开发领域中使用后端的数据分布式和集群数据微服务处理模式。数据用户的请求在前端会承接一部分,数据的请求方式分为前端的限流操作。用户在客户端的请求事件就是数据请求流,数据存储在数组中是字节。数据通过传输协议控制数据请求的传输方式,后端服务和前端服务解耦分离。很多的数据在前端轻量级的数据库中进行动态存储,数据库mongodb轻量级。轻量级和重量级的区别方式是存储数据的数据量大小。
大家好,我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue,本篇文章将介绍MongoDB 性能优化等方面的攻略。
MySQL是目前世界上最流行的、开源的、免费的关系型数据库,由甲骨文公司所有,值得一提的是该公司另一个商业化(也就是说要收钱,而且并不开源)的数据库Oracle目前虽占据了数据库市场的半壁江山,但是随着MySQL的健康发展以及其免费开源的特点,包括阿里巴巴在内的不少公司正在逐渐摆脱对Oracle的依赖,将其数据库迁移构建于MySQL之上。
高可用SpringCloud微服务与docker集成实现动态扩容实战
摘要:本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
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。
目前主流的Ceph开源监控软件有:Calamari、VSM、Inkscope、Ceph-Dash、Zabbix等,下面简单介绍下各个开源组件。
项目中用的是MongoDB,但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑,只是认为数据量比较大,所以采用MongoDB。
随着vivo业务迁移到K8s的增长,我们需要将K8s部署到多个数据中心。如何高效、可靠的在数据中心管理多个大规模的K8s集群是我们面临的关键挑战。kubernetes的节点需要对OS、Docker、etcd、K8s、CNI和网络插件的安装和配置,维护这些依赖关系繁琐又容易出错。
写在第34期 到底什么是NoSQL?公众号一系列前菜,大家可以看看: NoSQL 还是 SQL ?这一篇讲清楚 新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1) 新数仓系列:Hbase国内开发者生存现状(2)
上一篇我们讲述了如何对MongoDB的权限和用户进行日常的基本操作,来达到我们对数据库的基本安全保障。
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。
MongoDB是一种非关系型数据库管理系统(NoSQL),它被设计用于存储和检索大量数据,特别适用于处理大数据和实时应用程序。MongoDB的名称源自"humongous"(巨大的)这个词,它强调了MongoDB的优势,即能够轻松处理大规模的数据。以下是MongoDB的一些关键特点和概念:
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