MongoDB整理笔记の增加节点

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MongoDB整理笔记の增加节点

MongoDB Replica Sets 不仅提供高可用性的解决方案,它也同时提供负载均衡的解决方案,增减Replica Sets 节点在实际应用中非常普遍,例如当应用的读压力暴增时,3 台节点的环境已不能满足需求,那么就需要增加一些节点将压力平均分配一下. 两种方式:一是通过oplog增加节点,二是通过数据库快照和oplog来增加节点通过oplog增加节点 1.配置并启动新节点,启用28013这个端口给新的节点 root@localhost ~]# mkdir -p /data/da…

MongoDB整理笔记の减少节点

当应用的压力小时,可以减少一些节点来减少硬件资源的成本:总之这是一个长期且持续的工作. 下面将刚刚添加的两个新节点28013 和28014 从复制集中去除掉,只需执行rs.remove 指令就可以了,具体如下: rs1:PRIMARY> rs.remove("localhost:28014") { "ok" : 1 } rs1:PRIMARY> rs.remove("localhost:28013") { "ok"…

MongoDB整理笔记のReplica Sets

MongoDB支持在多个机器中通过异步复制达到故障转移和实现冗余.多机器中同一时刻只有一台机器是用于写操作,正因为如此,MongoDB提供了数据一致性的保障.而担当primary角色的机器,可以把读的操作分发给slave. MongoDB高可用分两种: Master-Slave 主从复制只需要在某一个服务启动时加上–master 参数,而另一个服务加上–slave 与–source 参数,即可实现同步.MongoDB 的最新版本已不再推荐此方案. Replica Sets 复制集 Mono…

MongoDB整理笔记のjava MongoDB分页优化

最近项目在做网站用户数据新访客统计,数据存储在MongoDB中,统计的数据其实也并不是很大,1000W上下,但是公司只配给我4G内存的电脑,让我程序跑起来气喘吁吁...很是疲惫不堪. 最常见的问题莫过于查询MongoDB内存溢出,没办法只能分页查询.这种思想大家可能都会想到,但是如何分页,确实多有门道! 网上用的最多的,也是最常见的分页采用的是skip+limit这种组合方式,这种方式对付小数据倒也可以,但是对付上几百上千万的大数据,却只能望而兴叹... 经过网上各种查找资料,寻师问道的,发现了…

MongoDB整理笔记のReplica Sets + Sharding

MongoDB Auto-Sharding 解决了海量存储和动态扩容的问题,但离实际生产环境所需的高可靠.高可用还有些距离,所以有了"Replica Sets + Sharding"的解决方案. shard: 使用Replica Sets,确保每个数据节点都具有备份,自动容错转移,自动回复能力. config: 使用3个配置服务器,确保元数据的完整性. route: 使用3个路由进程,实现负载均衡,提高客户端接入性能. 配置Replica Sets + Sharding 架构图: 配置…

MongoDB整理笔记のSharding分片

这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding 的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB 集群.MongoDB 的数据分块称为 chunk.每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块.要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server 即存储实际数据的分片,每个Shard 可以是一个mongod…

MongoDB整理笔记のMapReduce

MongDB的MapReduce相当于MySQL中的“group by”,所以在MongoDB上使用Map/Reduce进行并行“统计”很容易. 使用MapReduce要实现两个函数Map函数和Reduce函数,Map函数调用emit(key,value),遍历collection中的所有记录,将key和value传递给Reduce函数进行处理.Map函数和Reduce函数可以使用JS来实现,可以通过db.runCommand或mapReduce命令来执行一个MapReduce操作. 示例she…