db.getCollection('a').renameCollection("b"); db.getCollection('a').find({}, {_id: 0}).forEach(doc => db.getCollection('b').insert(doc)); db.getCollection('a').drop();

搭建高可用mongo集群3.4版本 说在开始之前:在搭建这个环境之前,已经有了一个师兄搭好的环境,虽然一样很棒,但是没有经过自己的手出来的东西,还是不属于自己,所以摸索着自己搭建一个吧,好巧不巧的是,新的版本中跟以前的版本搭建方式有了一些区别,解决这些问题,颇费了一番周折,在网上查不到有助于解决的信息,索性就开始了撰写自己的第一篇博客,意料之外,情理之中,我知道早晚有一天会开始写,只是不确切的知道什么时候开始,这个时候来了,索性就这样做吧. 在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要

今天在 Java 连接 Mongo 集群时报了一个超时的错误,但是在本地客户端连接单节点的时候却能连上,具体报的错误如下: Caused by: com.mongodb.MongoTimeoutException: Timed out after 60000 ms while waiting for a server that matches {serverSelectors=[ReadPreferenceServerSelector{readPreference=primaryPreferre

最近搭建mongo集群,回忆总结,作以记录.整个过程主要参考以下两篇文章,但是过程并不顺利,有些问题需要记录.https://www.cnblogs.com/dba-devops/p/7130710.htmlhttps://blog.csdn.net/thinktik/article/details/82118190 选择一台服务器,进行如下操作,最后再用scp命令复制到其他服务器,方便迅速.我选择的二进制包的安装方式,先把tgz包上传到linux,然后解压.然后创建文件夹data.logs.e

mongoDB安装 参照:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-red-hat/ 配置yum管理包 在路径/etc/yum.repos.d/下创建文件mongodb-org-3.4.repo 123456 [mongodb-org-3.4]name=MongoDB Repositorybaseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-or

1.集群角色及架构 在搭建集群之前,需要首先了解几个概念:路由,分片.副本集.配置服务器等 mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上.在生产环境通常有多mongos作为请求的入口,防止其中一个挂掉所有的mongodb请求都没有办法操作. config server,顾名思义为配置服务器,存储所有数据库元信息(路由.分片)的配置.mon

回到目录 一些概念 对于Mongo在数据容灾上,推荐的模式是使用副本集模式,它有一个对外的主服务器Primary,还有N个副本服务器Secondary(N>=1,当N=1时,需要有一台仲裁服务器Arbiter,当N>1时不需要Arbiter),它们之前是通过内部机制实现同步的,并且当Primary挂了后,它会通过内部的心跳机制,选举别一台Secondary成为一个Primary,与外界(Route)进行通讯. 工业标准 在标准上,我们的副本集推荐使用奇数个服务器(3,5,7,9),但经过我的测

由于工作中总是遇到一些私有化部署和不同环境的mongo server异常,为了统一方便的监控其运行情况,我筛选了多个工具,最终选择了motop. motop是一款用python编写的实时监控工具,可以同时对多个MongoDB服务器进行监控.显示当前操作. 项目地址:https://github.com/tart/motop easy_install方式安装: easy_install motop 查看帮助 motop -h 主要用法解析 motop [host, host2, host3....

上线的系统.数据存储是重要部位.若一个公司的数据库部署还是待用单点部署,那若是宕机或是机器被损坏则是多糟糕的事情呀. 主从复制的部署方式为下图 主从复制是一个简单的数据库同步备份集群技术.这样的方式简单灵活,可用于备份.故障恢复.读扩展.为了平衡负载,一般通过读写分离模式.即主库写.从库读. 要明白 在数据库集群中要明白知道谁是主server,主server仅仅有一台 从server要知道自己的数据源也就是对于的主server是谁 这里我们用两台数据库进行模拟.一个主master,一个从数据库.

创建目录 在每台机器上操作此步骤 一.在编写容器文件之前的注意事项: 1.yaml文件的指令前端不能使用tab键只能使用空格 2.storage: 指令的对接只能使用 : 不能使用 = 冒号的后面要跟着一个空格 3.docker-compose.yaml 文件中netwok指定一个网桥 最好不要使用默认的 - 生成网桥的指令:docker network create **** (****:是指网桥的名称) 4.生成容器后查看网桥的容器IP - docker network inspect **

http://blog.csdn.net/canot/article/details/50739359 http://blog.csdn.net/bluejoe2000/article/details/41323051 http://www.lanceyan.com/tech/mongodb/mongodb_repset1.html http://kb.cnblogs.com/page/152994/

1.ElasticSearch是什么 ElasticSearch 是一个基于Lucene构建的开源.分布式,RESTful搜索引擎.它的服务是为具有数据库和Web前端的应用程序提供附加的组件(即可搜索的存储库).ElasticSearch为应用程序提供搜索算法和相关的基础架构,用户只需要将应用程序中的数据上载到ElasticSearch数据存储中,就可以通过RESTful URL与其交互.ElasticSearch的架构明显不同于它之前的其他搜索引擎架构,因为它是通过水平伸缩的方式来构建的.不同

随着mongodb数据量的增多,可能会达到单个节点的存储能力限制,以及application较大的访问量也会导致单个节点无法承担,所以此时需要构建集群环境,并通过sharding方案将整个数据集拆分成多个更小的chunk,并分布在集群中多个mongod节点上,最终达到存储和负载能力扩容.压力分流的作用.在sharding架构中,每个负责存储一部分数据的mongod节点称为shard(分片),shard上分布的数据块称为chunk,collections可以根据“shard key”(称为分片键)

在了解分片集群之前,务必要先了解复制集技术! 1.1 MongoDB复制集简介 一组Mongodb复制集,就是一组mongod进程,这些进程维护同一个数据集合.复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性,这是生产部署的基础. 1.1.1 复制集的目的 保证数据在生产部署时的冗余和可靠性,通过在不同的机器上保存副本来保证数据的不会因为单点损坏而丢失.能够随时应对数据丢失.机器损坏带来的风险. 换一句话来说,还能提高读取能力,用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方,而且,由不同的服务器为不同的用户提供服

简介 NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多. 灵活的数据模型,NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式.而在关系数据库里

1.1 MongoDB复制集简介 一组Mongodb复制集,就是一组mongod进程,这些进程维护同一个数据集合.复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性,这是生产部署的基础. 1.1.1 复制集的目的 保证数据在生产部署时的冗余和可靠性,通过在不同的机器上保存副本来保证数据的不会因为单点损坏而丢失.能够随时应对数据丢失.机器损坏带来的风险. 换一句话来说,还能提高读取能力,用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方,而且,由不同的服务器为不同的用户提供服务,提高整个系统的负载. 1.1.2 简单介绍

集群的模块介绍: 从MongoDB官方给的集群架构了解,整个集群主要有4个模块:Config Server.mongs. shard.replica set: Config Server:用来存放集群的元数据,也就是存放所有分片的的配置数据,mongos第一次启动就需要连接configServer读取相关数据,当configServer有数据进行更新时,也会主动推送消息到所有的mongos上,在3.0.7版本中,官方是建议配置3份的Config Server,以便挂掉两台时,业务还能够正常运转.

一.安装docker. 请参考:http://www.cnblogs.com/hehexiaoxia/p/6150584.html 二.编写dockerfile. 1.在根目录下创建mongod的dockerfile. $ vi dockerfile #version 1.0 from ubuntu #maintainer maintainer hdx #install run apt-get clean run apt-get update run apt-get install -y vim

MongoDB分布式集群 MongDB分布式集群能够对数据进行备份,提高数据安全性,以及提高集群提高读写服务的能力和数据存储能力.主要通过副本集(replica)对数据进行备份,通过分片(sharding)对大的数据进行分割,分布式存储在不同节点上. 副本集(replica) 副本集由若干台服务器组成,分为三种角色:主服务器.副服务器.仲裁服务器.根据集群搭建的需求,仲裁服务器不是必需的.主服务器提供主要的对外读写的功能,副服务器作为备份.当主服务器不可用时,其余服务器根据投票选出一个新的主服务

随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,“分片”就用这个来解决这个问题. 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上.在生产环境通常有多mongos作为请求的入口,防止其中一

本博客先简单介绍mongodb入门以及单实例以及mongodb的主从(主从官网是不提倡用的,原因后续介绍),副本集,分片. 第一:nosql介绍: 数据库分为关系型数据库与非关系型数据库,及具代表性的关系型数据库:mysql ,非关系型数据库:mongodb. 今天就先单说mongodb,后续博客会有相关mysql的知识 1:数据量大.可以避免mysql中的单表过大,超过存储量级(我第一家公司的dba经常喊今天晚上又要拆这个库,分那个表的) 2:高扩展性:没有关系特性,易于横向扩展,摆脱了以往的