1.相对于传统主从模式的优势 传统的主从模式,需要手工指定集群中的Master.如果Master发生故障,一般都是人工介入,指定新的Master.这个过程对于应用一般不是透明的,往往伴随着应用重新修改配置文件,重启应用服务器等. 而MongoDB副本集,集群中的任何节点都可能成为Master节点.一旦Master节点故障,则会在其余节点中选举出一个新的Master节点.并引导剩余节点连接到新的Master节点.这个过程对于应用是透明的. 2. Bully选举算法 Bully算法是一种协调者(主节

SELECT catalogid, foldername, parentid, folderpath FROM public.ic_catalog; --查询同表中的,该节点写的所有子节点 WITH RECURSIVE T(catalogid,foldername,parentid) AS( UNION ALL SELECT T1.catalogid,T1.foldername,T1.parentid FROM ic_catalog T1 JOIN T ON T1.parentid=T.cata

在进行副本集部署时我们会添加一个或多个仲裁节点,仲裁节点不用于备份数据,由于它职责的职责是负责选举主节点,所以对硬件没有太高要求,可以将它部署在单独的服务器上,这个服务器可以是监听服务器,也可以部署在虚拟机上,但是有一点仲裁节点一定不能备份数据．仲裁节点和注解点都可以参与选举,而选举对象是各个非投票成员,也就是需要备份数据的从节点． 图列 这让我想起了以前了解过的zookeeper集群中的选举方案,它和MongoDB有所不同． ZooKeeper采用一种称为Leader election的选举算

对于某些应用程序来说,写关注是重要的.它能判断哪些写操作成功写入了,哪些失败了,对于失败的操作,驱动程序能返回错误,由应用程序决定怎么处理.如果没有写关注,应用程序发送一个写操作到socket后,就不会管后面发送了什么情况,不知道是否成功写入数据库,这种情形对于日志类型的应用程序还是可以接受的,因为偶尔的写失败不会影响整个日志的监控情况:带有写关注的操作会等到数据库确认成功写入后才能返回,因此写关注会带来一点性能的损失.下面先分析复制集上写关注配置. 默认情况下复制集的写关注只针对primary

设备: 三个1G.20G.1核的虚拟机,系统是SentOS7 min 清除原始自数据目录: rm -fr /home/mongosingle/ 创建目录: mkdir -p /home/mongosingle/data/replset   启动服务: Server1: /usr/local/mongodb/bin/mongod --shardsvr --replSet replyset --port 27020 --dbpath /home/mongosingle/data/replset  -

Mongodb5节点异地两中心故障转移恢复测试案例 架构方式:5节点,主中心(2数据1仲裁),备中心(1数据1仲裁) 1基本情况 操作系统:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.3 (Santiago) Mongodb版本:db version v3.6.3 Mongodb架构: Ip,端口规划 "hosts" : [##数据节点 "10.15.7.114:28001",#主中心 "10.15.7.114:28

最近项目会用到mongodb的oplog触发业务流程,开发时的debug很不方便.所以在本地创建一个单台mongodb 集群进行开发debug. 大概:mongodb可以产生oplog的部署方式应该是两种,一种是replica set ,一种是shard;项目中使用的的shard,所以参照文档本地部署了单节点shard集群-只为debug. 根据文档整理的内容包含三部分: 1.配置文件 配置文件有三个,分别是config.conf,shard.conf,mongos.conf;一下是内容 #co

1.查看集群中各节点的状态: rs0:PRIMARY> rs.status() 2.查看集群中各节点配置情况: rs0:PRIMARY> rs.conf() 3.主节点降级为从节点: rs0:PRIMARY> rs.stepDown() 4.将从节点添加至集群中: rs0:PRIMARY> rs.add("172.16.1.31:27017") 5.从集群中移除从节点: rs0:PRIMARY> rs.remove("172.16.1.31:27

import pymongo #库名 db = pymongo.MongoClient('192.168.30.252',27017).bulk_example #test集合插入 db.test.insert_many([{'i':i} for i in xrange(10000)]).inserted_ids db.test.count() #有条理的大规模数据写入 bulk = db.test.initialize_ordered_bulk_op() # Remove all docume

场景描述 MongoDB副本集中有一台Secondary节点出现RECOVERING的状态 状态如下: arps:RECOVERING> rs.status() { "set" : "arps", "date" : ISODate("2017-12-22T02:31:58.803Z"), "myState" : 3, "members" : [ { "_id"

MongoDB使用BSON文件存储在collection中,本文主要介绍MongoDB中的写操作和优化策略. 主要有三种写操作:        Create        Update        Delete Create:可以分为两种基本操作——insert和updates with the upsert option Insert() BSON文件最大为16M:_id通常作为主key为了测试写操作是否成功,可以调用getLastError函数{ getLastError: 1 } db.

MongoDB在单节点中也可以做复制集,但是仅限于测试实验,最大的好处就是部署方便快速,可以随便添加新节点,节省资源.在这里我使用的是MongoDB 3.2版本进行复制集实验(但MongoDB配置文件使用的是老版本格式),一共使用三个节点,一个是主节点(PRIMARY),一个是从节点(SECONDARY),一个是投票节点(ARBITER).如下图: 一.实验环境 1)节点信息:192.168.60.10 3)节点确保iptables和selinux已关闭   1 2 [root@node1 ~]

MongoDB在单节点中也可以做复制集,但是仅限于测试实验,最大的好处就是部署方便快速,可以随便添加新节点,节省资源.在这里我使用的是MongoDB 2.6版本进行复制集实验(但MongoDB配置文件使用的是老版本格式),一共使用三个节点,一个是主节点(PRIMARY),一个是从节点(SECONDARY),一个是投票节点(ARBITER).如下图: 一.实验环境 1)节点信息:192.168.60.60 3)节点确保iptables和selinux已关闭   1 2 [root@node1 ~]

Indexes 和全部db一样,索引肯定都会引起写性能的下降,mongodb也没啥特别的,相对索引对读性能的提示,这些消耗通常是能够接受的,所以该加入的索引还是要加入.当然须要慎重一些.扯点远的,以前我碰到过一个case.由于一个表的索引数量太多,导致兴许磁盘的util越来越高,达到70%.而刚加入的副本集成员磁盘uitl才20%不到. 后来发现是由于索引太多.越到后面造成的索引碎片也就越来越多.后来的处理方法是定期都挨个重做副本集的成员. Document Growth and the MMA

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(四) 1 查询方案(Query Plans) MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案.然后每次执行查询时,查询系统使用此查询方案. 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划. 对于每一个查询,查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案.如果没有匹配的查询方案,查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估.查询规划者选择获胜的方案,

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作(二) 主要内容: 更新文档,删除文档,批量写操作,SQL与MongoDB映射图,读隔离(读关注),写确认(写关注) 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档,即使过滤器匹配到多个文档,也只会更新一个文档. 3.2版本新增特性. db.collection.updateMany(

Mongodb学习 说明: MongoDB由databases组成,database由collections组成,collection由documents组成,document由fileds组成.MongoDB是异步写数据. 第一章 环境配置 一.Mongodb简介 功能特点 适用范围 功能特点 官方网址:http://www.mongodb.org/  MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目.由C++语言编写,旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案. 它的特点是可扩

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解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. 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,

什么是选举? 选举是副本集选择某个成员成为primary的过程.primary是一个副本集中唯一能够接收写操作的成员. 下面的事件能够引发一次选举: 第一次初始化一个副本集 Primary失效.replSetStepDown命令能够使Primary失效,或者当前secondary成员中有合适的选举者且优先级更高.当Primary与集合中的大多数成员失去联系时也会失效,它会关闭所有的客户端连接,以此防止客户端向一个没有primary成员写数据. 一个secondary成员于primary失去联系.

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解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. 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,