由于数据存储使用MongoDB集群,在对外访问的时候,地址是Mongos的地址,在使用的过程中没有发现任何问题,配置如下: <mongo:mongo host="${mongodb.hostname}" port="${mongodb.port}"> <mongo:options connections-per-host="${mongodb.port}" threads-allowed-to-block-for-connect

转自 http://blog.csdn.net/zhangfeng19880710/article/details/20166853 一.准备工作: 运行yum命令查看MongoDB的包信息 [root@vm ~]# yum info mongo-10gen (提示没有相关匹配的信息,) 说明你的centos系统中的yum源不包含MongoDB的相关资源,所以要在使用yum命令安装MongoDB前需要增加yum源,也就是在 /etc/yum.repos.d/目录中增加 *.repo yum源配置

一.准备工作: 运行yum命令查看MongoDB的包信息 [root@vm ~]# yum info mongo-10gen (提示没有相关匹配的信息,) 说明你的centos系统中的yum源不包含MongoDB的相关资源,所以要在使用yum命令安装MongoDB前需要增加yum源,也就是在 /etc/yum.repos.d/目录中增加 *.repo yum源配置文件,以下分别是针对centos 64位和32位不同的系统的MongoDB yum 源配置内容: 我们这里就将该文件命名为:/etc/

1.下载MongoDB 官网下载:https://www.mongodb.com/download-center#community 上面这张图选择第二个按钮 上面这张图直接Next 把bin路径添加到path中,如下图: 在安装路径下自己创建一个文件mongo.conf,配置内容如下: #数据库路径dbpath=E:\mongodb\data#日志输出文件路径logpath=E:\mongodb\log\mongo.log#错误日志采用追加模式logappend=true#启用日志文件,默认启

最近在整理自己私人服务器上的各种阿猫阿狗,正好就顺手详细记录一下清理之后重装的步骤,今天先写点数据库的内容,关于在Linux中安装配置MongoDB 说实话为什么会装MongoDB呢,因为之前因为公司需要做点Nodejs的中间件,我顺手玩了一下MongoDB的CRUD,文档型数据库还是挺有意思的 安装环境 CentOS7 + MongoDB4.4 下载安装包 mongodb-4.4.4 版本下载地址(点击链接直接下载) 操作步骤 利用 xFtp 上传 mongodb.gz 包至安装目录下,我的目

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)

Ps:mongod是mongodb实例,mongos被默认为为mongodb sharding的路由实例. 本文使用的mongodb版本为3.2.9,因此参考网址为:https://docs.mongodb.com/v3.2/sharding/ 此外最后几个部分还引用了https://yq.aliyun.com/articles/60096中的一些问题描述及解决方案. 一.Sharding集群简介 1.数据分片(Shards) 用来保存数据,保证数据的高可用性和一致性.可以是一个单独的mongo

测试环境 操作系统:CentOS 7.2 最小化安装 主服务器IP地址:192.168.197.21 mongo01 从服务器IP地址:192.168.197.22 mongo02 从服务器IP地址:192.168.197.23 mongo03 关闭selinux,关闭防火墙. Mongodb版本:mongodb-linux-x86_64-3.4.10.tgz 角色规划 服务器197.21 服务器197.22 服务器197.23 Mongos Mongos Mongos Config serve

我们知道mongodb现在生产环境大部分还是使用的复制集来作为主流,据我了解.很多公司现在都是使用复制集的方式,而我们通过mongos可以巧妙的解决链接的问题,我们先从环境说起: 首先我们要模仿搭建的环境是: server1:mongod primary+mongod config+mongos server2:mongod primary+mongod config+mongos server3:mongod primary+mongod config+mongos 其实就是一个分片复制集,只

在搭建分片之前,先了解下分片中各个角色的作用. ① 配置服务器.是一个独立的mongod进程,保存集群和分片的元数据,即各分片包含了哪些数据的信息.最先开始建立,启用日志功能.像启动普通的mongod一样启动配置服务器,指定configsvr选项.不需要太多的空间和资源,配置服务器的1KB空间相当于真实数据的200MB.保存的只是数据的分布表.当服务不可用,则变成只读,无法分块.迁移数据. ② 路由服务器.即mongos,起到一个路由的功能,供程序连接.本身不保存数据,在启动时从配置服务器加载集

由于公司业务的发展MSSQL已处于瓶颈.因为没钱买牛逼服务器只能靠软件来实现最大优化了.原来的系统架构如下图:

部署mongodb的生产服务器,给出如下相关建议: 使用虚拟化环境: 系统配置 1)推荐RAID配置 RAID(Redundant Array of Independent Disk,独立磁盘冗余阵列)是一种可以让我们把多块磁盘当做单独一块磁盘来使用的技术.可使用它来提高磁盘的可靠性或者性能,或二者兼有.一组使用RAID技术的磁盘被称作RAID磁盘阵列. RAID根据性能的不同,存在着多种配置方式,通常兼顾了速度与容错性.下列是几种最常见的配置方式: RAID0 使用磁盘分割技术(disk st

转自:http://blog.csdn.net/zhangzhaokun/article/details/6269514 前言 最近在研习MongoDB集群,找到一个不错的例子,加了几句,按照自己的理解画了一个图,做个笔记. 该实验是在一台Windows机器下搭建了一个 Replica Sets + Sharding 测试集群环境,以此作为后续对于Mongodb更进一步调研的实验平台. 正文 只有一台windows机器,配置方案: 1.3个分片sharding 2.每一个分片由3个节点构成1主2

MongoDB的API提供了DBObject接口来实现BSONObject的操作方法,BasicDBObject是具体实现.但是并没有提供DBObject与BeanObject的转换.在还没有了解到与spring集成之前,我做了一个简单的转换,要通过映射和动态调用实现两个对象的存取. 代码要处理Bean中的各种类型,并且要控制持久化时的深度: 基础类型(int, float, boolean...) 基础扩展类型(Integer, Float, Boolean) 枚举 ObjectId 普通对象

spring data mongodb中,如果对象中的属性不想加入到数据库字段中,可加@Transient注解,声明为透明属性 spring data mongodb 官网帮助文档 http://www.boyunjian.com/javadoc/org.springframework.data/spring-data-mongodb/1.2.3.RELEASE/_/org/springframework/data/mongodb/core/query/Criteria.html#all(jav

Mongodb之安装配置 安装 Mongodb的下载地址为Mongodb官网.下载时.你能够选择是安装包或者是压缩包. 下载完毕后.双击安装包并安装. 安装完毕后.你能够在安装文件夹看到下图中所见的文件夹 配置环境变量 文件夹中exe能够理解为mongodb提供给开发人员的工具集,为了更方便的使用这些工具,我们将这个文件夹增加到环境变量中,这样我们就能够在全局执行这些工具. 建立存储文件夹 在启动mongodb服务之前.我们要先指定mongodb数据存储的地方. 在E盘建立存放文件夹 E:\mo

一个.mongoDB安装 1.第一MongoDB官方网站下载安装包http://www.mongodb.org/. 依照自己的操作系统进行下载. 2.在硬盘上建立两个文件夹分辨存放mongoDB安装文件和数据文件,比如我建立的为: D:\mongodb     和      D:\mongodbdata 将下载的安装包进行解压.并将解压后的东西拷贝到D:\mongodb中. 3.启动CMD(win+R键.CMD)切换到D:\mongodb中的bin目录中. 输入命令:mongod.exe --d

Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合. MongoDB提供了三种执行聚合的方法:Aggregation Pipleline,map-reduce功能和 Single Purpose Aggregation Operations 其中用来做聚合操作的几个函数是 aggregate(pipeline,options) 指定 group 的

需要用到mongodb的时候单个实例肯定是不行的,挂了怎么办,那然后呢,跟mysql一样搞主从备份吗,是可以的mongodb这么弄,不过官网已经不推荐了这么干了,推荐使用副本集的模式,然后数据再大一点到TB级别就需要使用分片节点模式了,不过没那么大的数据没用到过,不管它.副本集就是每个都是副本,没有主的数据库,由副本之间选举主的mongodb,可以这样理解下,就是看到mysql没有keepalived的功能,mongodb学乖了,就引入了这个功能,并且有些地方还优化了下,蛮好用的. mongod

今天学习分析ajax 请求,现把学得记录, 把我们在今日头条搜索街拍美图的时候,今日头条会发起ajax请求去请求图片,所以我们在网页源码中不能找到图片的url,但是今日头条网页中有一个json 文件,这相文件中就包括单个图集的具体url,通过访问这个url ,又可以获取一个json 文件,这个json 文件中有个键是url_list  这个键的值是一个List ,这个list中就存入了具体单个图片的下载url ,通过request.get()方法去访问这个url ,然后把得到content以二进

# 数据文件位置 dbpath = /opt/module/mongoData # 日志文件位置 logpath = /opt/module/mongoLog/mongodb.log # 以追加方式写入日志,true为追加.false是覆盖 logappend = true # 日志输出都发送到主机的syslog系统,而不是标准输出到logpath指定日志文件.syslog和logpath不能一起用,会报错:Cant use both a logpath and syslog # syslog