MongoDB是一种非关系型数据库管理系统(NoSQL),它被设计用于存储和检索大量数据,特别适用于处理大数据和实时应用程序。MongoDB的名称源自"humongous"(巨大的)这个词,它强调了MongoDB的优势,即能够轻松处理大规模的数据。以下是MongoDB的一些关键特点和概念:
实现 MongoDB Cluster-to-Cluster 即集群同步的工具是:mongosync
三台副本集机器,设置好各自的端口:27017,27018,27019 我这边先用单节点三副本配置: 其余的配置文件改成对应端口和目录即可
mongodb复制原理 mongodb的复制最少需要两个节点,一个master,用于处理用户的请求,其余都是从节点,负责复制主节点上的数据。
mongodb生产部署文档,继上一篇mongodb-4.x shard cluster 搭建-复制集节点为单个节点-适合开发环境后。本文主要记录了生产环境mongodb-shard集群部署的步骤与方法,提供快速安全搭建生产集群的配置。本文使用的mongodb版本为4.2,部署环境为centos7。
由于TESLA集群无法直接操作MongoDB,需要将TDW里面的用户画像数据,通过洛子系统导出至HDFS,再与MongoDB中原有群画像进行合并。
作者 | 老根 - laf框架作者 笔者在开发laf(https://github.com/lafjs/laf)的过程中依赖了mongo minio这些组件,本文就如何对这些组件最佳实践来做个介绍。
下面这张表是在不同版本 Ruby 语言,不同版本的 MongoDB 中此 Ruby Driver (mongo 2.2.5) 是否兼容的列表
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
MongoDB复制集由一组MongoDB实例节点组成,包含一个Primary节点、多个Secondary节点 客户端写入的数据会被写入Primary节点,Secondary节点从Primary节点自动同步数据,保持所有成员的数据相同,提供数据库的高可用性 MongoDB复制集的配置非常简单,只需要指定复制集中包含哪些节点就好了 不需要我们指定哪个节点是Primary,会自动选举出来,其他节点便成为Secondary,自动与Primary同步,当Primary坏掉后,也会自动从多个Secondary中重新
学习使用 MongoDB 官方提供的免费云数据库,初学者的学习利器,手把手图文教程。
已通过docker启动mongodb,监听端口为27017. 直接启动应用(不通过docker)可以正常访问到mongodb,但是通过docker访问却不行,访问的url为: mongodb://127.0.0.1:27017或mongodb://localhost:27017
本文案例取自在笔者腾讯云服务器上的实践。上线部署在大公司里其实是专人操作的,一个产品从构思到发布,许许多多的坑要踩。
b. 在vm11创建配置文件 /data/cluster/data/conf/shard1.conf
更新时间:2016年01月15日 09:10:01 作者:aqszhuaihuai
当新手刚学习k8s时候,会被各种的IP 和port 搞晕,其实它们都与k8s service的访问有密切关系,梳理它们之间的差异可以更好了解k8s的服务访问机制。
考虑到CentOS7即将EOL,现使用AlmaLinux9.3版本进行安装部署GrayLog5.1.11 具体步骤如下
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一、安装说明 1.1、文档说明 文档用于使用3台服务器,通过Docker运行MongoDB数据库分片集群。 1.2、集群整体结构图 [image.png] 1.3、分片副本集结构图 [image.png] 1.4、参考文档 分片集群部署:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/deploy-shard-cluster/ keyfile使用:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/deploy-sharded-cluster-
Docker生产环境实例1 几台运行着CentOS 7的Docker宿主机,使用systemd作为系统管理程 序; 一台MongoDB服务器或一个复制集合; 一台ElasticSearch服务器或一个集群。
MongoDB目前3大核心优势:『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』,通过json文档来实现灵活模式,通过复制集来保证高可用,通过Sharded cluster来保证可扩展性。
考虑这样一个场景,有个数据量有10多亿数据的设备库,里面存放了注册的设备的信息,并且设备数据还可能会递增,然后业务集群需要对指定条件的设备群发信息,那么如何才能高效的来处理这个问题那?
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
随着内部产品业务的搭建,单机的mongo已经无法满足生产需求,对于单机迁移、损坏等问题,简单的单机数据备份已经无法满足,因为采用了集群方式来满足容灾以及数据快速恢复等功能,下面我就来讲讲如何搭建集群来避免这些问题。
2020-01-10 11:27:12.918 [main] INFO com.course.Application - Started Application in 11.272 seconds (JVM running for 13.498) 2020-01-10 11:27:13.143 [cluster-ClusterId{value='5e17ef0f1961c94ad6c394a2', description='null'}-localhost:27017] INFO org.mongodb.driver.cluster - Exception in monitor thread while connecting to server localhost:27017 com.mongodb.MongoSocketOpenException: Exception opening socket at com.mongodb.internal.connection.SocketStream.open(SocketStream.java:70) at com.mongodb.internal.connection.InternalStreamConnection.open(InternalStreamConnection.java:128) at com.mongodb.internal.connection.DefaultServerMonitor$ServerMonitorRunnable.run(DefaultServerMonitor.java:117) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused: connect at java.net.DualStackPlainSocketImpl.waitForConnect(Native Method) at java.net.DualStackPlainSocketImpl.socketConnect(DualStackPlainSocketImpl.java:85) at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350) at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206) at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188) at java.net.PlainSocketImpl.connect(PlainSocketImpl.java:172) at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392) at java.net.Socket.connect(Socket.java:589) at com.mongodb.internal.connection.SocketStreamHelper.initialize(SocketStreamHelper.java:64) at com.mongodb.internal.connection.SocketStream.initializeSocket(SocketStream.java:79) at com.mongodb.internal.connection.SocketStream.open(SocketStream.java:65) ... 3 common frames omitted
在graylog02 重启mongod服务,使graylog01重新变为Primary角色
创建用户,该用户在集群环境中可见(相当于单机版root用户,用于创建用户,数据库等操作)
传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。解释:“三高”需求:
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。
分片则指为处理大量数据,将数据分开存储,不同服务器保存不同的数据,它们的数据总和即为整个数据集。追求的是高性能。 在生产环境中,通常是这两种技术结合使用,分片+副本集
在MongoDB的副本集中,如果你利用mongo-shell连接一个从节点,进行查询操作,经常会遇到下面的报错:
官网介绍安装方案https://helm.sh/zh/docs/intro/install/, 然后安装不上,所以手动安装下
前面详细介绍了mongodb的副本集和分片的原理,这里就不赘述了。下面记录Mongodb副本集+分片集群环境部署过程: MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard S
MongoDB Atlas 是一个在云端的数据库,免去了数据库的搭建、维护,通过其提供的 Web UI 能够让你在 5 分钟之内快速搭建一个 Clusters。Node.js 是一个 JavaScript 的运行时,在 JavaScript 中函数做为一等公民,享有着很高的待遇,通常使用 Node.js 我们可以快速的搭建一个服务,而 ServerLess 是一种 “无服务器架构”,从技术角度来讲是 FaaS 和 BaaS 的结合,FaaS(Function as a Service)是一些运行函数的平台。
五、shard2安装配置 5.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard2/{bin,data,conf,logs,keys} 5.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard2/bin/start.sh docker run -d --name shard2 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/etc
前面对远程http服务的拨测体验简单拨测了一下http服务,最近偶遇了一下服务到期默认进入回收站,服务连不上redis数据库的问题(腾讯云报警通知服务现在不能保证优先队列,现在会滞后性)。由于日志业务上报问题,业务的错误日志没有上报给我,程序自己收集的,这就造成了滞后性。现在了想把云内资源都监控起来,当然了我不想使用所谓的云监控!下面搞一下redis elastic mysql mongo等服务的exporter黑盒监控!
https://go2docs.graylog.org/5-0/downloading_and_installing_graylog/red_hat_installation.htm
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。
六、shard3安装配置 6.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard3/{bin,data,conf,logs,keys} 6.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard3/bin/start.sh 内容 docker run -d --name shard3 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/
目前使用的5.1版本比较稳定,GrayLog5.1版本目前已经更新到5.1.10版本
四、shard1安装配置 4.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard1/{bin,data,conf,logs,keys} 4.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard1/bin/start.sh 内容 docker run -d --name shard1 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/
在你的仓库(源码仓库!并不是Build后的)下新建.github/workflows/main.yml(main可以改 不是分支名字)
很早就听说过PMM,Percona开发的一套对MongoDB, MySQL, Postgres建立监控系统的套件。曾经也抽空想试用下,但由于使用上的各种毛病,以及文档欠缺,没成过。最近在Mongo中文社区里听群友谈到已经有PMM2了,迫不及待地搭建一把,看看什么样子,毕竟网络上详细谈PMM搭建的貌似不多,此文抛砖引玉。
之前发布过一篇Prometheus+Grafana的文章,连接为:【DB宝36】使用Docker分分钟搭建漂亮的prometheus+grafana监控,今天我们来介绍一下另一个监控工具:PMM。
创建一个免费账号 https://www.mongodb.com/cloud/atlas
三、config安装配置 3.1、创建目录,三节点 mkdir -p /work/mongo-cluster/config/{bin,data,conf,logs,keys} 3.2、编辑启动脚本,三节点 vim /work/mongo-cluster/config/bin/start.sh 内容 docker run -d --name config \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/ti
mongodb3.4以后要求配置服务器也创建副本集,不然集群搭建不成功。 vim /usr/local/mongodb/conf/config.conf
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