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搭建MongoDB副本集&分片
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。
游戏的运行和机器的CPU，内存，独立显示核心等硬件配置有直接的关系，另外也和系统，驱动，其他软件等也有联系。当前，是否可以玩一个游戏，首先需要查看游戏运行的配置要求和机器的配置要求做一个对比，查看机器的配置是否符合。
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。
MongoDB副本集同步原理解析
BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。
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。
mongodb为什么要选择奇数个节点
要3个configserver的原因是：当主节点宕机后会在从节点中选取一个来作为主节点，选取是采用投票模式，只有当该节点的得票大于集群节点总数的一半的时候才会被选为主节点。
MongoDB为了保证可用性和分区容错性，采用的是副本集的方式，这种模式就必须要解决的一个问题就是怎样快速在系统启动和Primary发生异常时选取一个合适的主节点。
Arbiter节点只参与投票，不能被选为Primary，并且不从Primary同步数据 Arbiter本身不存储数据，是非常轻量级的服务。
Mongodb选择B树为索引结构，Mongodb是典型的非关系行数据库，设计之初就不会用来做多个遍历操作，那么如果要查询单条数据的话只要进行一次中序遍历，查到与叶子上数据相同的节点即可。
更典型的就是type，status这类的字段，因为它们的选择性实在是太低，导致无法拆分。
在kettle中转换mongodb数据,组内存超过限制怎么办
调整JVM大小进行性能优化，修改Kettle定时任务中的Kitchen或Pan或Spoon脚本。
限制MongoDB使用的内存，可以通过对配置文件某一项添加约束。mongod.conf：定义WiredTiger将用于所有数据的内部缓存的最大大小。索引构建消耗的内存 与WiredTiger缓存内存是分开的。值的范围可以从0.25GB到10000GB。
数据扩展 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。
需要轻量级数据库而且库中数据可以很容易清除掉的单元测试（unit testing）如果这一切可以实现就真是太优雅了：我们就能够巧妙地在不涉及磁盘操作的情况下利用MongoDB的查询/检索功能。
DB2DB DB2DB简介 DB2DB 是目前经过测试速度最快、最稳定实现多种数据库之间进行数据转换的工具。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。
2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。
3、以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。
4、MongoDB 这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。
mongodb仲裁节点挂掉怎么办
1、MongoDB通过在选举成功，到新Primary即位之前，新增了一个 catchup（追赶）操作来解决。即在节点获取投票胜利之后，会先检查其它节点是否有比自己更新的oplog，如果没有就直接即位，如果有就先把数据同步过来再即位。
2、安装步骤创建并启动主节点、次节点和仲裁节点的EC2实例，主节点、次节点和仲裁节点所需要的配置如上所述。
3、准备工作：在开始迁移之前，需要先安装并正确配置NineData，并准备好目标单节点实例的MongoDB安装和配置。配置迁移任务：进入NineData控制台，选择要迁移的MongoDB副本集实例作为源数据源，并选择目标单节点实例作为目标数据源。
4、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。
