jiuxiao199132的博客

结构图准备工作在配置之前先说明几个概念路由请求的入口，所有请求都经过mongos协调和分发。通常部署多个实例，以便当一个mongos失败时，应用层驱动可以切换到其他正常的实例上。此外也可以通过一组mongos实例实现“池”的概念，在与应用层之间增加一层用于负载均衡的代理，将请求分配到“池”中的mongos实例上。mongos实例本身并不需要磁盘空间存储数据，它启动时会加载config server中

什么是复制?保障数据的安全性 数据高可用性 (24*7) 灾难恢复 无需停机维护（如备份，重建索引，压缩） 分布式读取数据 故障自动转移副本集配置新建如下文件夹启动三个mongodb节点(一个仲裁节点，两个对等节点)第一个成员./mongod --replSet myapp --dbpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-3.4.4/nodes/01/ -

概念查询优化是找出 慢查询，找出为什么查询会很慢，逐步让查询变快的一个过程.识别慢查询

概念索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构单键索引对单个列进行索引，默认的ID索引就是最常见的单键索引复合键索

说明mongodb不支持事务，但是mongodb提供了许多原子操作，比如文档的保存，修改，删除等，都是原子操作。所谓原子操作就是要么这个文档保存到Mongodb，要么没有保存到Mongodb，不会出现查询到的文档没有保存完整的情况。修改示例MongoDB提供了两种更新方式 替换与更新替换获取一条数据db.user.find({"_id":ObjectID("590a9d1723485e21b8e

说明MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。Aggregate示例 @Test public void testAggregate1(){ coll.aggregate(Arrays.asList(

目标本章目标，通过Java驱动的方式操作MongoDB，进行基本增删改查 操作。准备下载驱动，这里采用maven管理jar <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>

下载[no1@localhost soft]$ wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.4.4.tgz解压

下载[no1@localhost soft]$ wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.4.4.tgz解压复制到use/local文件夹下cp mongodb-linux-x86_64-3.4.4.tgz /usr/local/解压出来tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.4.4.tgz

结构图配置分片A1 新建如下目录 2 分别启动分片A的三个节点[root@localhost bin]# ./mongod --port 30001 --shardsvr --replSet shard-a --dbpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-3.4.4/shard/shard-a-1/ --logpath /usr/local/mongodb-li

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。配置分片单节点 (mongodb 3.2和3.2之后不支持)准备工作 注意这里的版本不是3.4 mongodb安装过程不