Mongodb4.0引入了多文档事务的特性，我们来看，4.0中是如何进行一个多文档事务的（js的mongoshell代码）。
这篇文章接上文mongodb4.0事务实现浅析。 mongo从3.6之后，开始进行WT-TIMESTAMP-PROJ，后续server层引入了带签名的逻辑时钟logic_clock.h。基于逻辑时钟与客户端协同，又实现了因果一致性会话。到4.0，server层的事务框架做了大的改进，Oplog空洞的维护从server层下移到引擎层，并且支持了wt层事务[as-if]提交时间可指定，从而统一了底层快照时间戳与server层OplogTime，使得以OplogTime作为参数直接访问引擎层快照成为可能。而OplogTime本身又由逻辑时钟指定，俨然一套基于逻辑时钟的严密体系。
接到一个业务需求，往DB表中某个字段里新增一些数据，该字段本来是text类型，发现根据业务需求来说，新增数据超过text类型的最大长度，因此需要对数据库表的该字段类型做变更，变更为了MEDIUMTEXT类型来解决业务需求；
MongoDB 4.0增加了对多文档ACID事务的支持。但等等......这是否意味着MongoDB直到现在才支持事务？不，实际上MongoDB已经提供了对单个文档事务的支持。 MongoDB 4.0跨多文档、多语句、多集合和多数据库扩展了事务保证。 如果没有任何形式的事务数据完整性保证，数据库还有什么用呢？
【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师，他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间，Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文： 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了，现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在，设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能，它必须去除拼写错误这个噪音，最终可能会得到一个相近的结果。为此，这个令人生畏的任务，你需要在Lucene、El
在学习Docker的基本操作之后,最近恰好遇到一个需要搭建数据库的需求,今天就来一次数据库docker版本的安装配置笔记.其中,Mysql部分记录了通过Dockerhub官方帮助文档完成数据库的安装部署,主要记录思路,mongo部分不在赘述,主要记录操作
MongoDB 4.4和5.0即将停止维护，是时候升级数据库软件了。下面简述升级的方法。
上图是整个产品的开发周期，产品的功能清单和产品的蓝图是整个重构的目标，需清晰明确，并有相关文档，不然重构很容易跑偏。而且要把控好重构的时间节点，重构如果遥遥无期，目标持续延后。则会影响公司营收与成本，可能实际收益反而不如不重构。
基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库（mysql postgres）、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台
开发的日常工作难免会遇到需要备份数据的场景，例如，DB特性变更，为了能备份便于回滚，亦或是，需要从不同服务器导数据。本文记录mysql、mongo数据库的常用导入/导出操作，方便查阅。
mongodb doc mongodb的端口 mongod:27017 http:28017 mongod命令的常用选项 fork: 是否运行为后台进程 bind_ip: 绑定的ip地址 maxConns: 最大的连接数 logpath: 设置日志的存储路径 syslog: 设置是否为syslog来管理日志 syslogFacility: 如果由syslog来管理日志,那么日志的级别是local1,local2…还是local7 logappend: 日志滚动,就是把日志已追加的方式记录,而不是覆盖 pid
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引，如果用一句话来概括的话：MongoDB是一个高可用、分布式、灵活模式的文档数据库，用于大容量数据存储。
MongoDB 是一款非常热门的NoSQL，面向文档的数据库管理系统，我选择的是 Enterprise Server （MongoDB 3.2.9）版本，安装在Windows Server 2012环境中。
使用mongo –nodb选项启动mongo shell，启动shell但是不连接到任何mongod
有一定分布式开发经验的朋友都知道，产品/项目/系统最初为了能够快速迭代上线，往往不太注重产品/项目/系统的高可靠性、高性能与高扩展性，采用单体应用和单实例数据库的架构方式快速迭代开发；当产品/项目/系统做到一定规模的时候，原有的系统架构则不足以支撑义务发展需要，往往相同的业务则需要重复写很多次，导致代码大量冗余，难以维护和扩展，这时不得不对原有产品/项目/系统进行拆分，引入分布式的系统架构；而对原有产品/项目/系统进行拆分的过程中，对于业务和数据的拆分和迁移则成为了最为棘手的问题，尤其是在原有业务不能下线，拆分后的业务同时上线的场景下这种问题更加突出；项目拆分后，业务被拆分为多个独立的子业务分散到多个子系统中，而原有的单一数据库则被拆分到多个数据库中，拆分后的数据库则同样又面临着让人头疼的分布式事务的问题。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
MongoDB在4.2版本开始全面支持了多文档事务，这也让MongoDB可以作为OLTP的选项之一，本篇我们就来学习一下MongoDB的多文档事务。
根据 CAP 理论的一致性（Consistency）问题，即在读写发生在不同节点的情况下，怎么保证每次读取都能获取到最新写入的数据。这个一致性即是我们今天要讨论的MongoDB 可调一致性模型中的一致性，区别于单机数据库系统中经常提到的 ACID 理论中的一致性。
有关MongoDB复制集概念及其搭建，可以参考：MongoDB 复制集(Replica Set)
本文源自阅读了 MongoDB 于 VLDB 19 上发表的 Tunable Consistency in MongoDB 论文之后，在内部所做的分享（分享 PPT 见文末）。现在把分享的内容整理成此文，并且补充了部分在之前的分享中略过的细节，以及在分享中没有提及的 MongoDB Causal Consistency（也出现在另外一篇 SIGMOD’19 Paper），希望能够帮助大家对 MongoDB 的一致性模型设计有一个清晰的认识。
最近MongoDB群里面有群友遇到2次重启MongoDB后一直处于实例恢复状态(应用OPLOG)，多达几天甚至更长才完成重启,下图是群友重启后周末2天都没有完成重启,一直处于实例恢复状态，导致业务一直不可用状态。MongoDB这么弱吗？重启实例需要恢复这么久才能完成？那谁还敢用？通常MongoDB副本集三个实例作为标准，重启主库会发生重新选出新主节点(通常在12s内完成)重新对外服务,事与愿违通常不符合官方标准化或者内部发生异常导致的。经过了解副本集采用PSA架构且存在一个数据从节点不可达的情况(甚至有的从节点宕机几个月没有发现),来分析这些情况以及如何对应。主要包括如下内容(WT存储引擎下版本是3.2,3.4,3.6,4.0,4.2为主,4.4,5.0也存在)
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
数据库表结构（Schema）定义了数据表（Table）的名字，以及每一个数据表中所包含的数据列（Column）的名字、属性等信息。它描述了一个数据库所拥有的框架，记录在数据库中的数据都需要遵循 Schema 里的定义。
偶然机会看到mongo中文社区办了场征文活动，觉得挺有意思的，虽说自己还在成为大佬的路上，但参与一下未尝不可。于是就有了这篇文章。
个人介绍 赵景波，3年专职DBA经验，2017 DTCC 讲师，目前主要负责新浪NoSQL服务的运维及研发工作。热衷于开源DB内部原理探究。 综述 笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题，查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度，网上部分深度文章则直接以源码展示，不利于大家了解。所以本文则是结合前两者最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。本文分为以下5个步骤： MongoDB复制简介 MongoDB添加从库 MongoDB复制流程详解 MongoDB高可用 MongoDB复制总结
笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题，查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度，网上部分深度文章则直接以源码展示，不利于大家了解。所以本文则是结合前两者最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。本文分为以下5个步骤：
Mogondb 不支持事务。所有有事务要求的需求慎用，比如银行的转账操作慎用，转1个亿美金，因为网络，电力的故障导致交易没有完成，不能回滚，交易无法撤回。所有慎用！！
接上一篇文章《Mongodb只读副本集如何切换到读写模式》,大概思想就是如何强制把副本集中仅存secondary节点提升为主，主要是通过standalone方式重启实例来实现，经过与大家交流与沟通,虽然此方式可以实现，但是以前老节点必须重新初始化，尤其当单节点数据很大时,此方式是缺点明显.最有效方式是通过rs.reconfig()方式来实现.此方式也分为2种:
对于使用MongoDB的新人来说，它是一个NoSQL的文档数据库。 文档包括一组键值对并且是MongoDB中的基本数据单元。 它绝对是现在最受欢迎的nosql数据库之一。 它广泛接受并适合各种用途（尽管不是全部）。 在这篇文章中，我想简要介绍一下我过去几年因使用MongoDB的经验而总结的它好的地方、不好之处及拙劣的地方。 好的地方 以下是关于MongoDB的一些好的东西。 灵活的数据模型 在今天动态的用例和每一个变化中的应用程序中，拥有灵活的数据模型是一个福音。灵活的数据模型意味着没有预定义的模式，并且文
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（二） 主要内容： 更新文档，删除文档，批量写操作，SQL与MongoDB映射图，读隔离（读关注），写确认（写关注） 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档，即使过滤器匹配到多个文档，也只会更新一个文档。 3.2版本新增特性。 db.collection.upda
MongoDB 在单文档操作中具有原子性，在多文档操作中就不再具有此特性，通常需要借助事务来实现 ACID 特性。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mongodb 面试题总结[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
分布式事务最经典的八种解决方案 随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题。
项目中用到了mongodb（3.x版本），业务上需要操作mongodb的多个collections，希望要么同时操作成功，要么回滚操作保持数据的一致性，这个实际上要求在mongodb上实现事务功能，在网上查了下资料，发现了两阶段提交的方案，不过网上基本上都是翻译，很少有人具体分析原理的，今天花了些时间仔细思考了下这个方案，记录在这里以备忘。
MongoDB 4.0 引入的事务功能，支持多文档ACID特性，例如使用 mongo shell 进行事务操作。
前面几天给大家分享了MySQL数据库知识，没来得及看的小伙伴可以前往：Mysql查询语句进阶知识集锦，一篇文章教会你进行Mysql数据库和数据表的基本操作，关于数据库的安装可以参考：手把手教你进行Mysql5.x版本的安装及解决安装过程中的bug。
您可以使用 @DataMongoTest 来测试MongoDB应用程序。默认情况下，它配置内存中嵌入的MongoDB（如果可用），配
关闭数据库,呵呵,看上去没有什么可以说的,或者说没有什么技术含量,属于只要脖子上有一双带眼睛的脑袋就可以进行操作. 事实是这样的吗? 关闭数据库看似简单的事情也能给评出个 3 6 9 等的LEVE
Hmily介绍：分布式事务TCC方案——Hmily金融级柔性分布式事务解决方案介绍
注意数值，字符串，时间 自增，默认，非空，注释 索引，外键 字符集，存储引擎
一、自动化部署工具介绍 1、业务入口 （1）MongoDB申请 ①界面地址：http://bianque.webdev.com/mongo/mongoApply 📷 ②注意事项： 提供测试库和正式线上
MongoDB 单文档原生支持原子性，也具备事务的特性，但是我们说起事务，通常是指在多文档中的实现，因此，MongoDB 在 4.0 版本支持了多文档事务，4.0 对应于复制集的多表、多行，后续又在 4.2 版本支持了分片集的多表、多行事务操作。
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。
Crawlab是一个功能强大的网络爬虫管理平台（WCMP），可以运行以各种编程语言开发的网络爬虫和爬虫，包括Python，Go，Node.js，Java，C#以及包括Scrapy，Colly，Selenium，Puppeteer在内的框架。它用于运行、管理和监控网络爬虫，特别是在可追溯性、可扩展性和稳定性是需要关注的主要因素的生产环境中。
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
本实验使用StatefulSet部署MongoDB集群，同时每个MongoDB实例使用glusterfs实现永久存储。从而部署无单点故障、高可用、可动态扩展的MongoDB集群。
环境介绍 os: centos7 docker: 18.09.0 mongo: 4.0.5 执行步骤 1. 清理旧数据（如果需要） 执行 clean-deploy.sh 删除之前的容器 删除数据目录 DIR=/data/fates DATA_PATH="${DIR}/mongo" PWD='kinnylee' # 第一次执行没有旧数据，不需要执行这步 docker-compose -f fates-mongo-compose.yaml down if [ -d "${DATA_PATH}" ]; the
shard：每个分片是分片数据的子集。从MongoDB 3.6开始，必须将分片部署为副本集。
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