1.课程大纲 本课程主要解说 MongoDB 数据更新的相关内容.包含文档插入 insert 函数.文档删除 remove函数以及文档更新update函数的基本使用.除此之外.还会介绍 MongoDB 的写安全机制.批量写入Bulk函数等内容. MongoDB 文档插入和删除 MongoDB 文档改动 MongoDB 的写安全机制 2.课程简介 本课时,首先会从总体上对MongoDB 数据更新做一个简介.然后会介绍文档插入函数 insert.文档的批量更新函数 Bulk 以及文档删除函数 rem

(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

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

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

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

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

高可用的MongoDB集群   1.序言 MongoDB 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库. 它使用 C++编写.MongoDB 包含一下特点: l  面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. l  动态查询:Mongo 支持丰富的查询方式,查询指令使用 JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组. l  完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.Mongo 的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. l  查询监视:Mongo包含

MongoDB集群与LBS应用系列(一) 1. 概念 MongoDB作为著名的NoSQL,早已非常流行.它的地理应用也非常成熟,被foursquare用于生产环境也已经多时.本文主要记录今年6月份的一个地理产品中,使用MongoDB的过程和遇到的一些问题以及解决方案.我们在原型系统搭建时候,使用了三台机器,搭建MongoDB ReplicationSet 集群,作为地理数据库以使用. 2. 集群部署 2.1 硬件资源 三台操作系统为CentOS 64bit version6.4的服务器,IP地址

1.序言 MongoDB 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库. 它使用 C++编写.MongoDB 包含一下特点: l  面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. l  动态查询:Mongo 支持丰富的查询方式,查询指令使用 JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组. l  完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.Mongo 的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. l  查询监视:Mongo包含一个监控工具用于分析数据库操作性

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

问题发现 在使用过程中,通过spark访问集群的效率不是很令人满意,80核心同时运行的速度比单核心也就快了20倍左右,预测瓶颈在mongodb读写上.当然,此时没遇到其他问题暂时没进行问题梳理. 在数据规模增大之后,通过spark访问mongodb集群会造成mongos节点远程连接时输入命令卡顿,怀疑出现了某些性能瓶颈. 具体问题出现如下: 1.某一天发现主节点mongod崩溃. 2.当天重新执行spark任务,第二天发现主节点服务器无法连接,去机柜查看发现主节点服务器宕机,于是决定认真查找瓶颈

前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法,下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结: MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制.选举机制采用了Bully算法,可以很方便从分布式节点中选出主节点.Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法,主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点.别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争.被其他所有节点接受的节点才能成为主节点.节点按照一些属性来判断谁应该胜出.这个属性可以是一个静态ID,也可以是更新的度

MongoDB 的部署方案有单机部署.复本集(主备)部署.分片部署.复本集与分片混合部署.混合的部署方式如图: 分片集群的构造 (1)mongos :数据路由,和客户端打交道的模块.mongos本身没有任何数据,他也不知道该怎么处理这数据,去找config server (2)config server:所有存.取数据的方式,所有shard节点的信息,分片功能的一些配置信息.可以理解为真实数据的元数据. (3)shard:真正的数据存储位置,以chunk为单位存数据. Mongos本身并不持久化

参考http://blog.51cto.com/kaliarch/2047358 一.概述 1.1 背景 为解决mongodb在replica set每个从节点上面的数据库均是对数据库的全量拷贝,从节点压力在高并发大数据量的场景下存在很大挑战,同时考虑到后期mongodb集群的在数据压力巨大时的扩展性,应对海量数据引出了分片机制. 1.2 分片概念 分片是将数据库进行拆分,将其分散在不同的机器上的过程,无需功能强大的服务器就可以存储更多的数据,处理更大的负载,在总数据中,将集合切成小块,将这些块

1.概述 最近有同学和网友私信我,问我MongoDB方面的问题:这里我整理一篇博客来赘述下MongoDB供大家学习参考,博客的目录内容如下: 基本操作 CRUD MapReduce 本篇文章是基于MongoDB集群(Sharding+Replica Sets)上演示的,故操作的内容都是集群层面的,所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样.具体集群搭建可以参考我写的<高可用的MongoDB集群>. 2.基本操作 常用的 Shell 命令如下所示: db.help() # 数据库帮助 db.

1.概述 最近有同学和网友私信我,问我MongoDB方面的问题:这里我整理一篇博客来赘述下MongoDB供大家学习参考,博客的目录内容如下: 基本操作 CRUD MapReduce 本篇文章是基于MongoDB集群(Sharding+Replica Sets)上演示的,故操作的内容都是集群层面的,所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样. 2.基本操作 常用的 Shell 命令如下所示: db.help() # 数据库帮助 db.collections.help() # 集合帮助 rs.h

1.序言 MongoDB 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库. 它使用 C++编写.MongoDB 包含一下特点: l  面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. l  动态查询:Mongo 支持丰富的查询方式,查询指令使用 JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组. l  完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.Mongo 的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. l  查询监视:Mongo包含一个监控工具用于分析数据库操作性

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)-- 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选