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mongodb混合分片(mongodb的分片算法有哪些)

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搭建MongoDB副本集&分片

副本集的搭建的步骤为:同时启动多个mongod实例(可以在一台服务器上,也可以在不同的服务器上),然后在每个实例的配置文件中配置相应的配置项,最后启动实例后,登录并且在做一次配置即可。

keyfile 配置用于 MongoDB 节点间复制行为的密钥文件。replSet 为副本集设置一个名称。接下来我们创建一个用于所有实例的密钥文件。

功能如下:数据冗余:副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新,以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题。

所以需要提供物理备份的功能,本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。

在MongoDB的副本集中,节点之间是通过oplog来同步数据。Primary节点每执行一次数据写入,都会记录一条oplog,Secondary节点会持续不断的自Primary拉取oplog并在本地回放,从而确保各节点达到数据最终一致性。

配置 MongoDB 的缓存大小,以提高写入性能。 使用 wiredTiger 引擎,以提高写入性能。 配置 MongoDB 的日志级别,以避免过多的日志记录对性能的影响。

为什么MongoDB适合大数据的存储

1、◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

2、数据模型自由:MongoDB 允许用户创建自由的数据模型,无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。

3、因MongoDB是文档型数据库,为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作,并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时,是将不在需要由DBA修改表结构。

4、网站数据:MongoDB适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。(2)缓存:由于性能很高,MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

5、使用JSON风格语法,易于掌握和理解:MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法,客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说,更加直观,容易理解和掌握。

Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能

1、基本上没有机会在RAM中进行reduce,相反,它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘,然后按顺序读取并进行reduce。使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。

2、reduce。相反,它将不得不把所有文章写入一个临时收集的磁盘,然后按顺序读取并reduce。

3、我们需要做的是把输入分成几块,通过各个块来加速一个MR作业。

对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)

索引,索引放在内存中,能够提升随机读写的性能。如果索引不能完全放在内存,一旦出现随机读写比较高的时候,就会频繁地进行磁盘交换,MongoDB的性能就会急剧下降 占用的空间很大,因为它属于典型空间换时间原则的类型。

MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品,所以它的问题,就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定。

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。

在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

mongodb 会比mysql快的多,原因是:首先是内存映射机制,数据不是持久化到存储设备中的,而是暂时存储在内存中,这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。

通常发生在数据表大于1G的时候(当大于1TB时更甚)。 因MongoDB是文档型数据库,为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作,并且不会影响到已有数据。