Windows 10家庭中文版,MongoDB 3.6.3, 前言 在前面的测试中,已经往MongoDB的数据库中写入了一些数据.现在要重新测试程序,数据库中的旧数据需要被清理掉,可是,又想保存之前写入的数据,于是,就需要导出数据(或备份)了——使用MongoDB提供的mongoexport命令.顺便测试了导出操作的反向操作——导入数据,使用mongoimport命令. 注意,MongoDB的bin目录已经添加到Windows环境变量path中了. 那么, 两个命令怎么使用呢?使用 命令 + -

机器:10.165.38.68    10.165.38.72 部署包:mongodb-linux-x86_64-rhel55-3.0.2.tgz(百度云盘下载地址:http://pan.baidu.com/s/1jIQAGlw 密码:l7pf) 部署结构: 10.165.38.68上部署配置服务.路由服务.和分片服务 10.165.38.72上部署分片服务 下面开始分服务器讲解部署的过程: 第一台服务器:10.165.38.68 第一步:上传上面的部署包到linux服务器上 第二步:解压缩该文

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是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,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

1. 分片的结构及原理分片集群结构分布: 分片集群主要由三种组件组成:mongos,config server,shard1) 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个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.2) CONFIG SERVER顾名思义为配置服务器,存储所有数

分片 在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据,也可能不足以提供可接受的读写吞吐量,这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据 为什么使用分片 本地磁盘不够大 当请求量巨大时会出现内存不足. 垂直扩展价格昂贵(内存.磁盘.cpu) 实现分片 分片结构图如下: 实现分片需要3部分: 路由服务器mongos:客户端由此接入,根据分片依据,将数据写入到不

MongoDB中使用分片集群结构分布: 三个主要组件: Shard: 用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担,防止主机单点故障 Config Server: mongod实例,存储了整个 ClusterMetadata,其中包括 chunk信息. Query Routers: 前端路由,客户端由此接入,且让整个集群看上去像单一数据库,前端应用可以透明使用. Shard 分片服,实例存储实际数据: 一个片区应该分布在不同机

安装redis-dump redis-dump是基于ruby开发,需要ruby环境,而且新版本的redis-dump要求2.2.2以上的ruby版本,centos中yum只能安装2.0版本的ruby.需要先安装ruby的管理工具rvm安装高版本的ruby 安装rvm 可参考官网:http://rvm.io/ 执行下列两个命令安装rvm: # gpg --keyserver hkp://keys.gnupg.net --recv-keys 409B6B1796C275462A1703113804B

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是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,他不能解决海量数据怎么

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是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,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是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,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是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,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而

搭建mongodb集群(副本集+分片) 转载自:http://blog.csdn.net/bluejoe2000/article/details/41323051 完整的搭建mongodb集群(副本集+分片)的例子... 准备四台机器,分别是bluejoe1,bluejoe2,bluejoe3,以及bluejoe0 副本集及分片策略确定如下: 将创建3个副本集,命名为shard1,shard2,shard3: 以上3个副本集作为3个分片: 每个副本集包含3个副本(主.辅1.辅2): 副本分开存储

前面我们介绍了简单的集群配置实例.在简单实例中,虽然MongoDB auto-Sharding解决了海量存储问题,和动态扩容问题,但是离我们在真实环境下面所需要的高可靠性和高可用性还有一定的距离. 下面我们就介绍一个接近实际的解决方案: Shard:使用Replica Sets,来确保数据的可靠性.通过这个方案,可以在每个节点有数据的备份.实现自动控制容错转移和自动恢复 Config:使用3个配置服务器,确保元数据完整性 Route:配合LVS,实现负载均衡,提高接入性能.   1.配置集群目录

MongoDB集群搭建-分片 一.场景: 1,机器的磁盘不够用了.使用分片解决磁盘空间的问题. 2,单个mongod已经不能满足写数据的性能要求.通过分片让写压力分散到各个分片上面,使用分片服务器自身的资源. 3,想把大量数据放到内存里提高性能.和上面一样,通过分片使用分片服务器自身的资源. 二.搭建步骤: 1.准备服务器: 2.分片服务配置:[sharding] 上面准备的服务器有三台,每台机器上面都按照如下步骤安装分片服务,分片服务其实就是一个mongod进程: 下面我们就以192.168.

1. 前言 Ceilometer将meter.event等数据保存在MongoDB中,之前将MongoDB部署在控制节点上,使用三副本模式,时间长了发现meter数据爆炸式增长,区区2T的磁盘捉襟见肘,而想删除旧数据,需要执行db.repairDatabase()命令才能真正回收磁盘空间. 虽然按官方说法,MongoDB 3.2版本以后默认使用的WiredTiger Storage Engine,在执行db.repairDatabase()时不需要额外空间,可实际操作时发现它会重建索引,保存在s

关于安全认证得总结: 这个讲述的步骤也是先创建超管用户,关闭服务,然后生成密钥文件,开启安全认证,启动服务 相关概念 先来看一张图: 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

(1)复制集集群的数据同步 1>主节点数据库test,在其中goods集合中加入一个文档. 2>在副节点中查看 注意:SECONDARY是不允许读写的,要使用rs.slaveOk()获得读写权限 (2)故障转移 1>故障1:副节点宕机 关闭副节点MongoDB实例后 2.在主节点观察复制集集群状态 3.在主节点student数据库中score集合中再插入一条记录 4.然后在主节点观察复制集集群状态(用rs.status()) 5.重启副节点MongoDB实例 6.在主节点观察复制集集群状

集群搭建 只有3台服务器,开始搭建mongodb集群里主要参照的是http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html,端口的设置也是mongos为 20000, config server 为 21000, shard1为 22001 , shard2为22002, shard3为22003.其大体思路为: 在每台服务器上启动config服务 在每台服务器上启动mongos服务,并指定每个mongos服务包含的config服务地址(前一步启

mongodb 集群维护1 简介    谈谈mongodb的集群架构2 常用的维护命令   1 查看状态 sh.status()         1 version        2 shards: 分片集群shard成员        3 balancer: 平衡器的相关状态:运行状态 尝试次数          平衡器 sh.setBalancerState(true) 开启           sh.stopBalancer() 关闭          sh.getBalancerStat

当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd

刚接触MongoDB,就要用到它的集群,只能硬着头皮短时间去看文档和尝试自行搭建.迁移历史数据更是让人恼火,近100G的数据文件,导入.清理垃圾数据执行的速度蜗牛一样的慢.趁着这个时间,把这几天关于Mongod集群相关的内容整理一下.大概介绍一下MongoDB集群的几种方式:Master-Slave.Relica Set.Sharding,并做简单的演示. 使用集群的目的就是提高可用性.高可用性H.A.(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃