在MongoDB的引领下,大量新的文档型数据库在过去的十年里相继面世,传统数据库也都纷纷增加了文档功能。2017年,微软在 Cosmos 数据库(曾经被命名为“DocumentDB”)的基础上添加了MongoDB API 层,最近亚马逊又推出了DocumentDB,在其 Aurora 技术的基础上提供了MongoDB 查询语言的一个子集。文档模型,尤其是 MongoDB API,正在蓬勃迅猛发展。
MongoDB Manual (Version 4.2)> Administration > Monitoring for MongoDB
日前,MongoDB 推出了Atlas,一个新型DaaS解决方案,它在云上运行MongoDB非常简便、活力且节约成本。无论运行的是一个单机副本集还是一个负载百兆字节的分片集群,Atlas作为一个服务于MongoDB的数据库,都可帮助其轻松运行。 简便性: Atlas操作简便,无需构建、配置或管理服务器;无需备份调度;也无需建立监控或查找安全漏洞。若服务器夜间性能下降,则该系统会对其进行维护。而若出现了一些无法自动解决的问题,也由全天候服务的响应团队帮助用户出面解决。面对其它一些需求,如扩大存储、扩展运行或是
MONGODB 已经走到了6.0,但大多数的公司使用MONGODB 可能都没有到5.0 这个版本,大多还在4.X 晃悠,偶然看到一篇关于 7大理由升级到6.0 的文字,翻译并分享,看看有什么需求促使我们升级到更高版本的MONGODB
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中,我们将讨论在大规模数据下实现高性能,需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素,其中包括:
随着网络技术的提升,视频直播已经成为了互联网的一种常态。因为视频直播最接近人类沟通方式,易于使用、交互能力强、体验最好,所以拥有庞大的用户群。巨大的用户需求加剧了直播平台之间的竞争,为了增强竞争力,吸引更多的用户,各大直播平台想方设法提升自身服务质量,不仅要不断推出新的业务形式,还要大力借助IT技术的力量。
MongoDB 4.2已经发布,我们来看看它增加了哪些新特性?分布式事务?数据库加密?通配符索引?
我们将讨论在大规模数据下实现高性能,需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素,其中包括:
MongoDB 4.4 作为每年一度的大版本更新,已经在 7.30 号正式宣布 GA,不像之前的大版本,总是有一些重磅 Feature 的发布,比如 3.6 的 Change Stream & Causal Consistency,4.0 的多文档事务,4.2 的分布式事务,这次的 4.4 版本更像是一个维护性的版本,而且是一个用户期待已久的维护性版本,MongoDB 官方也把这次发布称之为「User-Driven Engineering」,说明新版本主要是针对用户呼声最高的一些痛点,重点进行了改进。
MongoDB Manual (Version 4.2)> Administration
1.《GDPR: Impact to Your Data Management Landscape:Part 3 》
欢迎回到数据库深度探索,在这里我们将与数据库领域的工程师、构建者和领导者进行一对一的交流。最近,我们采访了来自MongoDB的Richard Kreuter。
MongoDB World 2019 上发布新版本 MongoDB 4.2 Beta,包含多项数据库新特性,本文尝试从技术角度解读。
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题,我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西,原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了,相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的,但是我错了,截止到现在,传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水,时代不同了,不会MOGNODB 的DBA,如同你吃饭,只有刀叉,没有筷子,筷子更简单,更多变,适应的场景和变化更多,所以这是一个必备的技能,REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角,不信你可以看看招聘信息。
Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 是一个Java语言实现的用于云端或者服务器端的数据库性能测试工具,其内部涵盖了常见的NoSQL数据库产品,如Cassandra、MongoDB、HBase、Redis等等。
在本系列中,我们将讨论在大规模数据下实现高性能,需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素,其中包括:
5月29日,MongoDB中文社区携手MongoDB官方和Tapdata一起在长沙开展2021年第一场线下大会。本次大会带来了包括MongoDB的典型应用案例,MongoDB的分布式能力、数据迁移技术架构、存储引擎相关技术分享,以及MongoDB在物联网实时数据融合平台、互联网证券及金融系统的实战经验。
mysql作为互联网公司都会用到的数据库,如果在使用过程中出现性能问题,会采用mysql的横向扩展,使用主从复制来提高读性能,要是解决写入问题,需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用,需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
MongoDB 是一种非关系型数据库,于 2017 年上市,现市值已超过 300 亿美元,根据 Stack Overflow 2021年的调查显示,超过四分之一的开发者都在使用MongoDB。像 MongoDB 这种非关系型数据库在进行数据处理时十分灵活,用户可以根据自己的需求不断更改数据库的模式,而不是被禁锢在垂直化的固定模式中,这也是其广受关注的原因。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档,MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息,请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
上一篇跟大家简单的介绍了一下 mongoDB 的特点,做了一个简单的入门,不知道大家是否还记得,不记得的小伙伴可以回顾一下《一起学》mongodb 之第一卷
MongoDB到现在已经走过了12个年头了。就在今天刚刚发布了5.0版本。来看一下新版本发布了哪些新功能和特性~官方选择从4.4直接跳到5.0可能也是为了表达出该版本变化比较大(调整了发布节奏)的含义。
自2011年以来,Stack Overflow一直在体现开发者社区的“脉搏”,并揭示全球的软件开发者所关注的各种前沿趋势、技术和最为重视的当前工作。Stack Overflow的调查总是能为我们提供对开发趋势的的深入洞察,2019年,有将近90,000名全球开发人员参与了此项调查。[1]
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
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事务是 mongoDB 中非常核心的一个功能,在 4.0 版本以前,mongoDB 只支持单个文档的事务,在 4.0 和 4.2 版本之后,分别支持了复制集事务和分片事务,也可以说在大多数的数据库中都是非常重要的一个功能,值得我们单独拉一章去讲解
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB:第一部分 - 简介 ”中,介绍了时间序列数据的概念,然后介绍了一些常见问题,可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在,我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取,写入,更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
·为什么MongoDB会记录这么多“Connection Accepted”事件?
2、mongodb数据库,可以清理数据表。存在问题,清理完成后,磁盘不会自动释放空间。
无论你是MongoDB的使用者、爱好者、初学者还是路人甲,有一个学习与进修的资源宝藏是千万不可浪费的,那就是MongoDB官方网站。
背景:我司是一家正处于高速发展,目前拥有数百万用户,年销售额近五十亿的社交电商公司。公司技术部建立之初,为了适应用户量的高速增长,与业务的不断变更迭代,在选用数据库的时候,经过调研对比我们选择了MongoDB。
爱思唯尔的出版量占全球医学和科学研究出版总量的17%,该公司用MongoDB数据库取代了之前采用的NoSQL(非关系型)数据库,从而开启了业务分析的新类别,并将成本降低了50%以上。
目前,对于互联网海量数据的存储以及处理,按使用场景,分为OLTP(联机事务处理,比如即时交易,强调快速响应与处理)与OLAP(联机分析处理,比如BI,强调多维数据分析)。对于这些数据的存储,主要有两种解决方案,即基于SQL的关系型数据库,和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效,比如键值存储(redis,ROMA,Memcached)数据库应用在排行更新,会话保存,面向文档的数据库(mongoDB、couchDB)应用在日志记录,面向列的数据库(Cassandra、HBase)在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上,而这些NoSQL数据库一般部署简单,支持扩展,而且速度极高。 但是,NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充,不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
将数据存储在数据库中是当今企业的基础。客户信息,订单历史记录,产品定价,物联网传感器数据等,都以备将来使用。但是,仅存储数据不足以形成市场竞争优势,我们也必须能够分析数据。分析数据有很多选择,可以通过各种方式实现。如果您有需要在MongoDB中进行可视化分析的数据,MongoDB图表是一个很棒的选项。
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性,是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
SERVER-17397: Dropping a Database orCollection in a Sharded Cluster may not fully succeed 是MongoDB 里老大难的问题,库或集合删除操作如果没有完全执行成功,再新建相同名字的集合,可能导致读到老版本数据的问题。
前篇: 《假如让你来设计数据库中间件》 《数据库中间件TDDL调研笔记》 《数据库中间件cobar调研笔记》 《数据库中间件mysql-proxy调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一、Atlas是什么 奇虎360的一个mysql数据库中间层项目 在mysql官方推出的mysql-proxy0.8.2的基础上改的 基于服务端的中间件 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar和Atlas是一个中间层服务,属于前者。 二
如果主分片和副本分片都集中在一个节点上,那是没办法做到高可用的。ES的集群监控状态会返回yellow。因此,我们需要启动更多的节点来承载副本分片。
将数据存储在数据库中对于当今的企业来说是一件很自然的事情。客户信息、历史订单、产品定价、物联网传感器数据,以及更多的正在被记录下来的信息,以备将来使用。然而,仅仅存储数据还不足以形成竞争市场优势。我们还必须能够分析数据,分析数据有很多方法可以选择。如果您想在MongoDB中进行可视化分析的数据,MongoDB图表是一个非常好的选择。
在完成应用系统开发并上线运行后,你就可以让全世界分享自己的工作成果了。在召开系统发布会之前,应密切关注数据库的运行性能。数据库监控是生产准备环节的必要组成部分,但在预备发布阶段很容易被忽视。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个文档
全栈 Todolist-MongoDB 篇 写在最前面 这篇是辅助 server 篇 配置 MongoDB clound 数据库的文章,大家可以先看 server 篇。 您可以按照顺序阅读 全栈 Todolist-server 篇 Node(server) React(client) MongoDB(database) Typescript Todolist-database 篇(Cloud MongoDB) Todolist-client 篇(React Typescript) 0、注册使用 MongoD
---- 在了解分片集群之前,务必要先了解复制集技术! ---- 1.1 MongoDB复制集简介 一组Mongodb复制集,就是一组mongod进程,这些进程维护同一个数据集合。复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性,这是生产部署的基础。 1.1.1 复制集的目的 保证数据在生产部署时的冗余和可靠性,通过在不同的机器上保存副本来保证数据的不会因为单点损坏而丢失。能够随时应对数据丢失、机器损坏带来的风险。 换一句话来说,还能提高读取能力,用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方,而且,由不同的
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