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Change Stream源码解读

MongoDB从3.6开始推出了Change Stream功能,提供实时的增量数据流功能,为同步、分析、监控、推送等多种场景使用带来福音。4.0中引入的混合逻辑时钟,可以支持分片集群在不关闭balancer的情况下,吐出的增量数据在即使发生move chunk发生的情况下,还能够保证数据的因果一致性。不但如此,随着4.0.7开始推出的High Water Mark功能,使得返回的change stream cursor包括Post Batch Resume Token,更好的解决Change Stream中ResumeToken推进的问题。关于Change Stream的功能解读,网上可以找到比较多的资料,比如张友东的这篇解读介绍了Change Stream与oplog拉取的对比以及基本的使用。本文将主要侧重从内核源码层面进行解读,主要介绍分片集群版下Change Stream在mongos和mongod上都执行了哪些操作。此外,由于4.0开始MongoDB使用了混合逻辑时钟,从而保证了move chunk的因果一致性,所以本文还会先简单介绍一下MongoDB中混合逻辑时钟的原理。

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为什么实时分析既需要NoSQL的灵活性,又需要SQL系统的严格模式?

作为地球上最坚硬的物质,钻石的用途令人惊讶地有限:锯片、钻头、结婚戒指和其他工业应用。 相比之下,自然界中较软的金属之一--铁,可以被改造成无尽的应用:最锋利的刀片、最高的摩天大楼、最先进的汽车, 巨大的轮船,而且很快,如果埃隆-马斯克是对的,就会有最有效的电动车电池。 换句话说,铁之所以有令人难以置信的用处,是因为它既是刚性的又是柔性的。 同样,数据库只有在既严格又灵活的情况下才对今天的实时分析有用。 传统的数据库,由于其完全灵活的结构,是很脆的。无模式的NoSQL数据库也是如此,它们能够摄取大量的数据,

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使用码匠连接一切(二)

作为一款面向开发者的低代码平台,码匠提供了丰富的数据连接能力,能帮助用户快速、轻松地连接和集成多种数据源,包括关系型数据库、非关系型数据库、API 等。平台提供了可视化的数据源配置界面和强大的数据映射和转换能力,用户可以将数据源与应用进行无缝连接,实现数据的快速读取和写入。同时,平台还支持多种数据格式的导入和导出,用户可以将数据快速导入到应用中,或将应用中的数据导出到本地进行分析和处理。此外,平台还提供强大的数据监控和报警功能,用户可以实时监控数据的状态和变化,并在数据异常时接收预警信息,保障数据的安全性和可靠性。本篇文章将继续带大家了解码匠中的数据连接。

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