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mongodb单个分片大小(mongodb中的分片是什么意思)

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linux下怎么查看mongodb的内存占用情况

1、因此在 top 或 ps 中是看不出 MongoDB 的实际内存使用情况的。而 free 虽然可以看到系统的内存使用情况,但是没法确定这些内存里究竟有多少真的是 MongoDB 使用的。还好有人做了 vmtouch 这个工具。

2、可以通过linux自带工具:top、free、du、nmon 等命令配合查看。

3、分区规定 设备管理在 Linux 中,每一个硬件设备都映射到一个系统的文件,对于硬盘、光驱等,IDE 或 SCSI 设备也不例外。

4、回头看mongodb的查询慢、偶发性占用cpu 1600%只是表象,因为mongodb需要往硬盘写数据,这个时候硬盘被mysql占用,导致mongodb线程只能等io,mongodb写硬盘的请求积累,cpu也没释放,故cpu占用率高。

5、源码安装,mongod.conf貌似需要自己撸一个。也许是我没找到,上官网上看了些,也没看说在哪,就自己弄了个。参考资料的链接可以去看看。

东方航空到底用MongoDB做了什么,技术选型为何花落MongoDB

还好有人做了 vmtouch 这个工具。可以检查文件在缓存中的情况,另外也可以把文件直接加载进缓存或者踢出去。只需要对 MongoDB 的所有数据文件检查一下缓存加载情况,就可以知道 MongoDB 到底缓存了多少数据了。

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展,MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块,让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

MongoDB属于内存型数据库,在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。

非常自由的 Schema 模型,而且可以很容易地和 JSON 类的数据结果映射起来,这对于程序员来于有很大的感染力(它完全符合程序员的逻辑思维),而且,程序员总是在项目可以做技术选型的人。

MongoDB的shell 脚本目前还无法跟sql的灵活性和易用性相提并论。

第一,尽量使用稳定版,不要在线上使用开发版,这是一个大原则;另外一点,备份很重要,MongoDB如果出现一些异常情况,备份一定是要能跟上。

MongoDB单文档大小限制是16M吗?这里包括嵌入的子文档吗?

是的,包括嵌入的(embedded)子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大,完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。

谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景

二者在使用场景中,存在一定的区别,这也主要由于二者在内存映射的处理过程,持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署,更多的考虑到集群方案,Redis更偏重于进程顺序写入,虽然支持集群,也仅限于主-从模式。

Redis只能使用单线程,性能受限于CPU性能,故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒(取决于数据结构,数据大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右)。

Redis跟memcache不同的是,储存在Redis中的数据是持久化的,断电或重启后,数据也不会丢失。

事务性系统适用场景:Redis 最佳应用场景:适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。

mongodb实现语言是 C++ ,协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++,协议是类Telnet。

Schema free,auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的,直接存储json格式数据,并且支持auto-sharding等功能,比如mongodb。

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。