MongoDB混合方式部署

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本文详细介绍了MongoDB集群的三个核心角色：RouterServer、ConfigServer和DataServer的配置与部署过程，包括副本集的创建、配置服务器集群的设置以及路由服务器的关联与启用分片，展示了如何构建一个高可用性和高性能的MongoDB集群。

1.概念

MongoDB Cluster集群由3个角色组成：
Router Server（路由服务器）：接收client请求，从config server找到对应的在data server对应的分片、分块数据。使用mongos脚本命令启动
Config Server（配置服务器）：找到data server的数据映射。使用mongod脚本命令启动
Data Server（数据服务器、多个副本集[具有选举功能的主从集群]）：副本集和副本集之间存储的内容不同，每个副本集的数据节点存储的数据是一样的，每个数据节点是由多个被切片之后的chunk（块）组成。使用mongod脚本命令启动

2.部署

a.数据服务器配置：
配置一个副本集：
node01的配置文件mongodb.cfg

# 数据文件位置
dbpath=/root/mongodb/datasvr/rs1/node01/data
# 日志文件位置
logpath=/root/mongodb/datasvr/rs1/node01/logs/mongodb.log
# 以追加的方式写入日志
logappend=true
# 以守护进程方式运行
fork=true

bind_ip=192.168.179.10
port=27003
#副本集名称
replSet=rs001
#副本集支持
shardsvr=true

node02的配置文件mongodb.cfg

# 数据文件位置
dbpath=/root/mongodb/datasvr/rs1/node02/data
# 日志文件位置
logpath=/root/mongodb/datasvr/rs1/node02/logs/mongodb.log
# 以追加的方式写入日志
logappend=true
# 以守护进程方式运行
fork=true

bind_ip=192.168.179.10
port=27004
#副本集名称
replSet=rs001
#副本集支持
shardsvr=true

node03的配置文件mongodb.cfg

# 数据文件位置
dbpath=/root/mongodb/datasvr/rs1/node03/data
# 日志文件位置
logpath=/root/mongodb/datasvr/rs1/node03/logs/mongodb.log
# 以追加的方式写入日志
logappend=true
# 以守护进程方式运行
fork=true

bind_ip=192.168.179.10
port=27005
#副本集名称
replSet=rs001
#副本集支持
shardsvr=true

3个节点构成一个副本集，启动副本集

mongod -f /root/mongodb/datasvr/rs1/node01/mongodb.cfg
mongod -f /root/mongodb/datasvr/rs1/node02/mongodb.cfg
mongod -f /root/mongodb/datasvr/rs1/node03/mongodb.cfg

连接副本集,只需连接其中一台即可

mongo 192.168.179.10:27003

配置副本集

use admin

cfg={_id:"rs001",members:[{_id:0,host:"192.168.179.10:27003"},{_id:1,host:"192.168.179.10:27004"},{_id:2,host:"192.168.179.10:27005"}]}

rs.initiate(cfg);

配置完成后，查看副本集状态：

rs.status();

{
	"set" : "rs001",
	"date" : ISODate("2019-07-28T06:16:12.879Z"),
	"myState" : 1,
	"term" : NumberLong(1),
	"syncingTo" : "",
	"syncSourceHost" : "",
	"syncSourceId" : -1,
	"heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000),
	"optimes" : {
		"lastCommittedOpTime" : {
			"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
			"t" : NumberLong(1)
		},
		"readConcernMajorityOpTime" : {
			"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
			"t" : NumberLong(1)
		},
		"appliedOpTime" : {
			"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
			"t" : NumberLong(1)
		},
		"durableOpTime" : {
			"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
			"t" : NumberLong(1)
		}
	},
	"members" : [
		{
			"_id" : 0,
			"name" : "192.168.179.10:27003",
			"health" : 1,
			"state" : 1,
			"stateStr" : "PRIMARY",
			"uptime" : 384,
			"optime" : {
				"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDate" : ISODate("2019-07-28T06:16:04Z"),
			"syncingTo" : "",
			"syncSourceHost" : "",
			"syncSourceId" : -1,
			"infoMessage" : "could not find member to sync from",
			"electionTime" : Timestamp(1564294513, 1),
			"electionDate" : ISODate("2019-07-28T06:15:13Z"),
			"configVersion" : 1,
			"self" : true,
			"lastHeartbeatMessage" : ""
		},
		{
			"_id" : 1,
			"name" : "192.168.179.10:27004",
			"health" : 1,
			"state" : 2,
			"stateStr" : "SECONDARY",
			"uptime" : 70,
			"optime" : {
				"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDurable" : {
				"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDate" : ISODate("2019-07-28T06:16:04Z"),
			"optimeDurableDate" : ISODate("2019-07-28T06:16:04Z"),
			"lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-28T06:16:11.343Z"),
			"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-28T06:16:11.039Z"),
			"pingMs" : NumberLong(0),
			"lastHeartbeatMessage" : "",
			"syncingTo" : "192.168.179.10:27003",
			"syncSourceHost" : "192.168.179.10:27003",
			"syncSourceId" : 0,
			"infoMessage" : "",
			"configVersion" : 1
		},
		{
			"_id" : 2,
			"name" : "192.168.179.10:27005",
			"health" : 1,
			"state" : 2,
			"stateStr" : "SECONDARY",
			"uptime" : 70,
			"optime" : {
				"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDurable" : {
				"ts" : Timestamp(1564294564, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDate" : ISODate("2019-07-28T06:16:04Z"),
			"optimeDurableDate" : ISODate("2019-07-28T06:16:04Z"),
			"lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-28T06:16:11.270Z"),
			"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-28T06:16:10.996Z"),
			"pingMs" : NumberLong(0),
			"lastHeartbeatMessage" : "",
			"syncingTo" : "192.168.179.10:27003",
			"syncSourceHost" : "192.168.179.10:27003",
			"syncSourceId" : 0,
			"infoMessage" : "",
			"configVersion" : 1
		}
	],
	"ok" : 1
}

可见，端口为27003的 主机被分配为PRIMARY，其他两台为SECONDARY

b.配置服务器配置：
配置路由服务器集群：
node01的配置文件mongodb.cfg

dbpath=/root/mongodb/configsvr/node01/data
logpath=/root/mongodb/configsvr/node01/logs/mongodb.log
logappend=true
fork=true
bind_ip=192.168.179.10
port=28001
configsvr=true
replSet=configsvr

node02的配置文件mongodb.cfg

dbpath=/root/mongodb/configsvr/node02/data
logpath=/root/mongodb/configsvr/node02/logs/mongodb.log
logappend=true
fork=true
bind_ip=192.168.179.10
port=28002
configsvr=true
replSet=configsvr

node03的配置文件mongodb.cfg

dbpath=/root/mongodb/configsvr/node03/data
logpath=/root/mongodb/configsvr/node03/logs/mongodb.log
logappend=true
fork=true
bind_ip=192.168.179.10
port=28003
configsvr=true
replSet=configsvr

启动路由集群

mongod -f /root/mongodb/configsvr/node01/mongodb.cfg
mongod -f /root/mongodb/configsvr/node02/mongodb.cfg
mongod -f /root/mongodb/configsvr/node03/mongodb.cfg

连接路由集群：

mongo 192.168.179.10:28001

配置路由服务器：

use admin

cfg={_id:"configsvr",members:[{_id:0,host:"192.168.179.10:28001"},{_id:1,host:"192.168.179.10:28002"},{_id:2,host:"192.168.179.10:28003"}]}

rs.initate(cfg);

配置完成后，查看状态：

rs.status();

{
	"set" : "configsvr",
	"date" : ISODate("2019-07-28T06:20:29.148Z"),
	"myState" : 1,
	"term" : NumberLong(1),
	"syncingTo" : "",
	"syncSourceHost" : "",
	"syncSourceId" : -1,
	"configsvr" : true,
	"heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000),
	"optimes" : {
		"lastCommittedOpTime" : {
			"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
			"t" : NumberLong(1)
		},
		"readConcernMajorityOpTime" : {
			"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
			"t" : NumberLong(1)
		},
		"appliedOpTime" : {
			"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
			"t" : NumberLong(1)
		},
		"durableOpTime" : {
			"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
			"t" : NumberLong(1)
		}
	},
	"members" : [
		{
			"_id" : 0,
			"name" : "192.168.179.10:28001",
			"health" : 1,
			"state" : 1,
			"stateStr" : "PRIMARY",
			"uptime" : 190,
			"optime" : {
				"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDate" : ISODate("2019-07-28T06:20:21Z"),
			"syncingTo" : "",
			"syncSourceHost" : "",
			"syncSourceId" : -1,
			"infoMessage" : "could not find member to sync from",
			"electionTime" : Timestamp(1564294786, 1),
			"electionDate" : ISODate("2019-07-28T06:19:46Z"),
			"configVersion" : 1,
			"self" : true,
			"lastHeartbeatMessage" : ""
		},
		{
			"_id" : 1,
			"name" : "192.168.179.10:28002",
			"health" : 1,
			"state" : 2,
			"stateStr" : "SECONDARY",
			"uptime" : 53,
			"optime" : {
				"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDurable" : {
				"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDate" : ISODate("2019-07-28T06:20:21Z"),
			"optimeDurableDate" : ISODate("2019-07-28T06:20:21Z"),
			"lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-28T06:20:28.242Z"),
			"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-28T06:20:29.123Z"),
			"pingMs" : NumberLong(0),
			"lastHeartbeatMessage" : "",
			"syncingTo" : "192.168.179.10:28001",
			"syncSourceHost" : "192.168.179.10:28001",
			"syncSourceId" : 0,
			"infoMessage" : "",
			"configVersion" : 1
		},
		{
			"_id" : 2,
			"name" : "192.168.179.10:28003",
			"health" : 1,
			"state" : 2,
			"stateStr" : "SECONDARY",
			"uptime" : 53,
			"optime" : {
				"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDurable" : {
				"ts" : Timestamp(1564294821, 1),
				"t" : NumberLong(1)
			},
			"optimeDate" : ISODate("2019-07-28T06:20:21Z"),
			"optimeDurableDate" : ISODate("2019-07-28T06:20:21Z"),
			"lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-28T06:20:28.237Z"),
			"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-28T06:20:28.934Z"),
			"pingMs" : NumberLong(0),
			"lastHeartbeatMessage" : "",
			"syncingTo" : "192.168.179.10:28001",
			"syncSourceHost" : "192.168.179.10:28001",
			"syncSourceId" : 0,
			"infoMessage" : "",
			"configVersion" : 1
		}
	],
	"ok" : 1,
	"operationTime" : Timestamp(1564294821, 1),
	"$gleStats" : {
		"lastOpTime" : Timestamp(1564294775, 1),
		"electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000001")
	},
	"$clusterTime" : {
		"clusterTime" : Timestamp(1564294821, 1),
		"signature" : {
			"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
			"keyId" : NumberLong(0)
		}
	}
}

c.路由服务器配置：
node01节点配置文件mongodb.cfg

# 关联配置服务器
configdb=configsvr/192.168.179.10:28001,192.168.179.10:28002,192.168.179.10:28003
# 日志文件位置
logpath=/root/mongodb/routersvr/node01/logs/mongodb.log
# 以追加的方式写入日志
logappend=true
# 以守护进程方式运行
fork=true

bind_ip=192.168.179.10  
port=30000

启动路由服务器：

mongos -f /root/mongodb/routersvr/node01/mongodb.cfg

配置路由服务器：
连接服务器

mongo 192.168.179.10:30000

配置服务器
关联数据服务器

sh.addShard("rs001/192.168.179.10:27003");

use yalong

sh.enableSharding("yalong");

sh.shardCollection("yalong.mycollection",{name:"hashed"});

for(var i=1;i<=100;i++) db.mycollection.insert(name:"yalong"+i,age:i});

查询插入的数据

db.mycollection.find();

{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797076"), "name" : "yalong1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797077"), "name" : "yalong2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797078"), "name" : "yalong3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797079"), "name" : "yalong4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca8879707a"), "name" : "yalong5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca8879707b"), "name" : "yalong6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca8879707c"), "name" : "yalong7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca8879707d"), "name" : "yalong8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca8879707e"), "name" : "yalong9", "age" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca8879707f"), "name" : "yalong10", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797080"), "name" : "yalong11", "age" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797081"), "name" : "yalong12", "age" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797082"), "name" : "yalong13", "age" : 13 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797083"), "name" : "yalong14", "age" : 14 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797084"), "name" : "yalong15", "age" : 15 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797085"), "name" : "yalong16", "age" : 16 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797086"), "name" : "yalong17", "age" : 17 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797087"), "name" : "yalong18", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797088"), "name" : "yalong19", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca88797089"), "name" : "yalong20", "age" : 20 }
Type "it" for more
.
.
.
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970bd"), "name" : "yalong72", "age" : 72 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970be"), "name" : "yalong73", "age" : 73 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970bf"), "name" : "yalong74", "age" : 74 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c0"), "name" : "yalong75", "age" : 75 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c1"), "name" : "yalong76", "age" : 76 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c2"), "name" : "yalong77", "age" : 77 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c3"), "name" : "yalong78", "age" : 78 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c4"), "name" : "yalong79", "age" : 79 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c5"), "name" : "yalong80", "age" : 80 }
Type "it" for more
mongos> it
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c6"), "name" : "yalong81", "age" : 81 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c7"), "name" : "yalong82", "age" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c8"), "name" : "yalong83", "age" : 83 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970c9"), "name" : "yalong84", "age" : 84 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970ca"), "name" : "yalong85", "age" : 85 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970cb"), "name" : "yalong86", "age" : 86 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970cc"), "name" : "yalong87", "age" : 87 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970cd"), "name" : "yalong88", "age" : 88 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970ce"), "name" : "yalong89", "age" : 89 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970cf"), "name" : "yalong90", "age" : 90 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d0"), "name" : "yalong91", "age" : 91 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d1"), "name" : "yalong92", "age" : 92 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d2"), "name" : "yalong93", "age" : 93 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d3"), "name" : "yalong94", "age" : 94 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d4"), "name" : "yalong95", "age" : 95 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d5"), "name" : "yalong96", "age" : 96 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d6"), "name" : "yalong97", "age" : 97 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d7"), "name" : "yalong98", "age" : 98 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d8"), "name" : "yalong99", "age" : 99 }
{ "_id" : ObjectId("5d3d5cc663819fca887970d9"), "name" : "yalong100", "age" : 100 }
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04-01
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MongoDB 的部署方式
01-14 248
在我们数据量不是太大的情况下，并且日志数据的重要性不是太强的时候，我们可以快速搭建出最简单的mongodb单实例模式，来储存日志数据。这种方式最简单最快速。 当我们考虑到安全、灾备等因素时，我们一般可以考虑主-从模式搭建mongodb服务器。 采用主-从模式后主节点挂掉了后从节点可以接替主机继续服务。这种模式比单节点的高可用性要好很多。 如果有一天数据越来越多，你发现mongodb处
MongoDB的部署方式
MongoDB
07-15 1872
MongoDB的部署方式 这篇博客将简单介绍MongoDB的三种部署方式：单一节点、复制集和分片集群。这只是一个简介，不涉及具体的配置步骤或底层的原理。 单一节点（Single Node）： 顾名思义，这种部署方式只含有一个mongod实例。这种部署方式最简单，适用于MongoDB的学习和开发。但这种方式里数据没有备份，一旦该节点出现故障，很难快速切换到其他节点，如果数据文件损坏可能
使用MongoDB构建并部署笔记API应用
在给定的文件信息中，标题“notesApi: Comenzaremos a Construir una api Con moongo，haremos部署”虽然包含西班牙语和中文混合表达，但其核心含义明确：我们将开始使用MongoDB构建一个笔记类API，并进行部署。...
Chameleon中OrangeFS、MongoDB与Redis部署脚本
开发者或研究人员可以通过这些脚本，在Chameleon上一键部署包含并行文件系统、文档数据库和内存缓存的混合存储架构，进而开展诸如性能基准测试（benchmarking）、故障恢复演练、一致性协议比较、负载均衡策略评估等...
输出一个企业级mongodb扩容部署方案
最新发布
04-11
嗯，用户想知道企业级MongoDB扩容部署的最佳实践或方案，特别是分片集群架构。首先，我得回顾一下MongoDB的高可用架构，比如Replica Set和Sharding模式。用户提到分片集群部署，所以需要重点讲解Sharding的组成部分...
MongoDB离线部署教程
04-03
对于 MongoDB 的离线安装和部署，可以采用多种方式来完成。以下是基于不同场景下的解决方案： #### 1. 使用官方二进制包进行离线安装 可以通过下载 MongoDB 官方提供的二进制压缩包来进行离线安装。例如，通过 `...
MongoDB部署模式分析
gxy03的博客
07-12 1096
副本集：适用于需要高可用性和数据一致性的场景，具有自动故障转移和读扩展功能。主从复制：一种简单的备份和读扩展解决方案，但不再推荐使用，且故障转移是手动的。分片集群：适用于大规模数据和高并发请求的场景，通过将数据分片实现水平扩展和高吞吐量。选择哪种模式取决于你的具体需求和应用场景。对于大多数现代应用，副本集是推荐的高可用性解决方案，而对于需要处理大量数据和高并发请求的应用，分片集群是更合适的选择。所以主从复制模式最好就不要用了。
MongoDB集群部署模式
lonelyhiker
10-11 2326
有三种集群部署模式，分别为主从复制（Master-Slaver）、副本集（Replica Set）和分片（Sharding）模式。Sharding 模式追求的是高性能，而且是三种集群中最复杂的。在实际生产环境中，通常将 Replica Set 和 Sharding 两种技术结合使用。
Mongodb的部署
weixin_59244784的博客
04-19 741
Mongodb的部署
MongoDB的部署类型
duzm200542901104的专栏
08-27 451
MongoDB有三种部署类型： 一、单机部署 二、副本集部署 1、主服务器：可进行读写操作 2、备份服务器：只能进行读操作 3、选举仲裁者：参与选举、不保存数据 备注：无法将仲裁者重新配置为非仲裁者，反之亦然 4、自动故障转移 三、分片部署 1、片键：只有被索引过的键才能够作为片键 2、配置服务器： 2.1、它是普通的mongod服务器，保存集群的配置信息 3、mongos进程 3.1、每个mongos进程必须按照列表顺序使用相同的配置服务器列表 4、分片： 5、块：Mongo
mongoDB 部署
武小白的博客
10-12 603
1， 创建文件目录 #mkdir –p /app/install #mkdir –p /app/data/mongodb #mkdir –p /app/log/mongodb2， 下载 mongodb ， 解压 #cd /app/install #tar zxvf mongodb-linux-x86_64-3.2.10.tgz #mv mongodb-linux-x86_64-3.2.10 ../...
MongoDB分片部署
yusupali19的博客
04-22 1404
fgOS：win10MongoDB：4.4.24从图中可以看出，分片集群中主要由三个部分组成，即分片服务器（ Shard ）、路由服务器 （ Mongos ）以及配置服务器（ Config Server ）组成。其中，分片服务器有三个，即 Shard1 、 Shard2 、 Shard3 ；路由服务器有两个，即 Mongos1 和 Mongos2 ；配置服务器有三个，即主、副、副。 主要有如下所述三个主要组件： 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
MongoDB 3种部署方式简要对比
Smile_Leo的博客
07-03 3199
背景： 公司有一个很老的项目使用了MongoDb，由于主机存储满了，导致MongoDb服务不能正常服务了，上去清理一些空间，重启了以下MongoDb，恢复正常了。 之前没有用过MongoDb，所以想简单了解一下MongoDb的部署，结合自己比较熟悉的Redis进行对比，加深一下记忆和理解，并且总结些自己的看法，不管对不对，有总结才可能有收获嘛 ：）。 总结： MongoDb和其他大部分的NoSql数据库（redis、ES。。）类似： 通过主从复制，来提高数据的可靠性 通过"选举"，来提高服务可用性 通过分
Mongodb部署及使用
Reyn_观极
11-15 493
一：构建mongodb服务器 1，在主机上安装mongodb软件, 免安装——直接解压到指定目录就可使用 # ls mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3.tgz # tar -xf mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3.tgz # mkdir /usr/local/mongodb # cp -r /root/mongodb/m...
MongoDB介绍与部署使用
weixin_38388584的博客
07-14 859
MongoDB的功能特性 MongoDB适用的场景 MongoDB不适用的场景 MongoDB概念解析 MongoDB部署方式、 MongoDB部署使用 MongoDB介绍与部署使用 MongoDB的功能特性 MongoDB是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，设计用于提供高性能、水平可扩性、高可用性和高级可查询性，为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB的名称取自单词”humogous”中间的几个字符，是很大、巨大的意思。该数据库由10gen公司开发并提供技术支持，它属于No.
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