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MongoDB“选择到”

MongoDB是一种开源的、面向文档的NoSQL数据库管理系统。它以高性能、可扩展性和灵活性而闻名,适用于各种规模的应用程序和数据存储需求。

概念: MongoDB是一种非关系型数据库,采用BSON(二进制JSON)格式存储数据。它使用集合(Collection)和文档(Document)的概念来组织数据,而不是传统的表和行。每个文档都是一个键值对的集合,可以包含不同类型的数据。

分类: MongoDB属于NoSQL数据库的一种,与传统的关系型数据库(如MySQL)相比,它更加灵活,不需要预定义表结构,可以动态地添加、修改和删除字段。

优势:

  1. 高性能:MongoDB使用内存映射文件的方式进行数据存储和访问,具有快速的读写性能。
  2. 可扩展性:MongoDB支持水平扩展,可以通过添加更多的服务器来增加存储容量和处理能力。
  3. 灵活性:MongoDB的文档模型非常灵活,可以存储各种类型的数据,并支持复杂的查询和索引。
  4. 高可用性:MongoDB支持主从复制和分片技术,可以实现数据的备份和故障恢复。
  5. 开发效率:MongoDB使用JSON格式的文档存储数据,与现代编程语言更加契合,开发效率较高。

应用场景: MongoDB适用于许多不同的应用场景,包括但不限于:

  1. Web应用程序:MongoDB可以存储和查询大量的结构化和非结构化数据,适用于各种Web应用程序,如电子商务、社交媒体和博客平台。
  2. 实时分析:MongoDB的高性能和灵活的数据模型使其成为实时分析和大数据处理的理想选择。
  3. 物联网:MongoDB可以存储和处理物联网设备生成的大量数据,如传感器数据、日志和事件。
  4. 内容管理:MongoDB可以用于存储和管理大量的文档、图片、音频和视频等多媒体内容。
  5. 日志和事件存储:MongoDB可以高效地存储和查询大量的日志和事件数据。

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MongoDB 与 MySQL,你选择谁?

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前言       在上一篇文章中带领带同学们快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库,让大家快速的了解了MongoDB的基本概念。...这一章开始我们就开始实战篇教程,为了快速把MongoDB使用起来我将会把MongoDB在Docker容器中安装起来作为开发环境使用。然后我这边MongoDB的可视化工具用的是Navicate。...MongoDB从入门实战的相关教程 MongoDB从入门实战之MongoDB简介 MongoDB从入门实战之MongoDB快速入门 MongoDB从入门实战之Docker快速安装MongoDB...访问DokcerHub中的MongoDB镜像库地址:https://hub.docker.com/_/mongo/tags 可以通过 Sort by 查看其他版本的MongoDB,查看最新版本MongoDB...一般情况下,我们连接只需要连接主库查数据,所以选择独立的这个连接方式就可以,填写好常规参数可以点击测试连接是否正常,即可连接!

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MongoDB从入坑入迷

为什么使用MongoDB选择数据的时候我们是怎么考虑的?) 2. MongoDB架构(99.99%高可用,晚上安心睡大觉!) 3. MongoDB 分片(海量数据应对之道!) 4....下面我们从MongoDB的架构,性能,和文档模型来介绍一下我们选择MongoDB的理由!...服务器插入的数据通过Mongos路由具体地址,这也是MongoDB的便利之处,不需要自己关注路由,也不需要使用第三方提供的中间件辅助路由,可靠,放心。...这也是我们选择MongoDB的一个重要原因之一,让开发者的心智负担少了很多,不需要成为SQL高手,你也能在MongoDB中写出性能优异的查询语句。...从事电商、IM系统 深度研发,MongoDB爱好者,公众号《从菜鸟大佬》作者。

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mongodb分片模式分片键的选择

mongodb使用分片来支持大数据量、高吞吐量的布署。 一个分片集群的结构见图: ?...数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上。...分片键的选择对分片的性能、效率和可扩展性都有着重要影响。分片键和索引也会影响集群的分片策略。 3....分片策略 mongodb有两种分片策略,分片策略是根据分片键的选择来定的: 1. Hashed Sharding: 使用hashed index来对数据进行分区。...它可以提供比较快的范围查询,但是当分片键选择不好的时候,也会降低读写性能 。

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MongoDB技术从01+

活动已规定了选题框架,我思索了小会儿,觉得从01+ 挺切合选题一,即聊聊如何由浅到深地学习MongoDB的核心技术。为什么是1+而不是1呢?...官方文档链接: https://docs.MongoDB.com/ 有一个网站db rank,专门给各类database排名,MongoDB一直很靠前,说明自有其魅力。...在这里就不对各种命令使用做解析了,这个大家看文档看书都能get。谈谈一些有体会的点。...个人还是非常期待Rocksdb能接入Mongo的,相信会有比WT更亮的点!在这方面个人应该会投入更多时间,期待有更多国内开发者加入!...可以继续enter,这个路径从libc.so start_thread run,insertRecords 很长的,这一段路径够我们分析是怎么走的了。

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MongoDB分片副本集改造实践

生产环境分片改造为复制集的解决方案 背景 生产线上使用 MongoDB Sharidng 的场景非常多,但由于业务初期评估不到位或者业务发展不符合预期,为了管理起来更方便,可能需要将 Sharding...首先,我提供两种可选方案: > 1)如果有同步工具支持,可以选择从分片全量+增量的方式同步复制集,然后选个时间点切换; > 2)从集群中减分片(removeShard),最后只保留一个shard(复制集...),业务接入从mongos改为复制集; 当然,如果业务数据量特别少,而且可接受一定程度上的业务停服,那也可以选择逻辑导出导入的方式。...MongoDB不允许移动大于chunksize的chunk,所以我们可以临时将chunk大小调大,方法为: 备注:chunksize单位为M。...使用moveChunk命令移动块儿指定的shard: 我这里是moveChunk失败了,原因是MongoDB 3.4版本手动moveChunk命令做了个限制。

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MongoDB mongoshake 迁移分片复制集合

另外还应该针对mongodb均衡器balancer 在对于分片复制集的情况下,将其关闭,在MongoDB 5.0 之前的版本,当shard节点上的chunk 数量达到迁移阀值,banlancer对shared...在迁移前还要对mongodb的分片集合,做关闭balancer 的操作,通过mongos 进入数据库中....://mongosd:g_cs_1127@d-2183.mongodb.com:3797;mongodb://mongos:fe1127@d64952.mongodb.com:3797 mongo_cs_url...= mongodb://mongocs:feg_cs_1127@ddee63.mongodb.rdscom:3719/admin mongo_s_url = mongodb://ot9:%301%2318a4...剩下的就是启动mongoshake 来同步数据,同步的速度比较快,尤其在开启多线程的基础上,默认是 8个,如果你的系统强悍,完全可以16 24 只要IOPS 和CPU 可以支持的情况下。

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我们为什么放弃 MongoDB 和 MySQL,选择 TiDB

为什么放弃 MongoDB?...MongoDB。...不过,在 2015 年 2017 年之间,对于伴鱼来说 MongoDB 确实是一个上佳之选,主要有以下几个方面的原因: 开发更高效:公司初期处于探索期,产品迭代非常快,MongoDB 是 NoSQL...有事务需求的场景不多:当时使用的是 MongoDB 2.x 和 3.x,只提供了数据一致性的选择(强一致性、单调一致性和最终一致性)和原子操作,在少数的几个场景,比如交易相关的场景,通过选择强一致性和原子操作...优化器选择索引问题,TiDB 从 1.x 3.x 的过程中,优化器表现越来越好,同时伴鱼 DBA 团队通过性能监控和慢日志监控提前快速地发现问题,并且对大表采用强制索引的方式避免隐患,目前这个问题已经比较彻底的解决了

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MongoDB索引解析:工作原理、类型选择及优化策略

当执行查询时,MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引,MongoDB会使用该索引快速定位数据集中的相关文档,从而避免全表扫描。...因此,在创建索引时需要权衡利弊,根据实际需求选择合适的索引类型和字段。 二、MongoDB索引的类型选择 MongoDB提供了多种索引类型,以满足不同的查询需求和数据模式。...三、MongoDB索引的创建 在MongoDB中,创建索引是一个相对简单的过程,但需要根据数据的特性和查询需求来选择合适的索引类型和字段。以下是创建不同类型索引的示例: 1....四、MongoDB索引优化策略 索引设计与选择:在设计索引时,需要仔细考虑查询模式和数据模式。根据查询中经常使用的字段、排序顺序、字段的基数和查询频率等因素来选择合适的索引类型和字段顺序。...诚邀关注公众号 『 码三十五 』 ,获取更多技术资料。

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Elasticsearch最佳实践之从MongoDBElasticsearch

同步工具简介 本文采用mongo-connector作为MongoDBElasticsearch的同步工具。...mongo-connector是基于python开发的实时同步服务工具,它可以创建一个从MongoDB一个或多个目标系统的管道,目标系统包括:Solr,Elasticsearch,或MongoDB簇等...本文以MongoDB 3.2.10的数据导出至Elasticsearch 5.6.4为例,介绍将MongoDB的数据实时同步Elasticsearch的方案。...安装mongo-connector 根据Elasticsearch的版本,选择合适的同步工具版本,执行下表中的安装命令即可: Target System Install Command Elasticsearch...请依次安装以下组件: pymongo urllib3 elasticsearch 5.5.3(此处版本根据输出到的Elasticsearch版本做选择) 此处以安装pymongo为例: 从 https:

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