一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键?2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
MongoDB是一款功能完善的分布式文档数据库,在高性能、动态扩缩容、高可用、易部署、易使用、海量数据存储等方面拥有天然优势。虽然MongoDB有很多优势,但是在国内缺存在不少的误解,影响力有待提升。
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库,具有分布式的特点,可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
MongoDB 主节点重启(MongDB Primary Node Restart)是指在 MongoDB 集群中,担任主节点的服务器发生故障或需要进行维护时,需要进行重启操作。在 MongoDB 集群中,主节点是负责管理整个集群状态和执行写操作的节点。如果主节点发生故障,整个集群将无法正常工作,因此需要进行主节点重启来恢复集群的正常运行。本文将会介绍如何通过腾讯云混沌演练平台进行 MongoDB 主节点重启,通过混沌实验帮助构建高韧性的系统
蓝鲸的配置平台(CMDB)底层使用的是 Mongodb 作为数据存储,其优点不用多说,相信使用过的小伙伴应该都会觉得设计很灵活方便。
MongoDB是NoSQL排名第一的数据库,Docker是最流行的容器引擎,Kubernetes是谷歌开源的容器编排工具!Kubernetes和Docker使MongoDB的开发运维部署变得更加简单和强大。
Kubernetes 是一个开源的容器编排和管理平台,它可以帮助开发者轻松地部署、扩展和管理分布式应用程序。在 Kubernetes 中,可以使用 StatefulSet 来部署 MongoDB 分片集群和副本集。本文将介绍如何使用 Kubernetes 部署 MongoDB 集群。
说到集群,生产环境中很多服务都会进行集群部署,那么 mongodb 的集群都有哪些知识点需要掌握呢
互联网的发展和电子商务平台的崛起,催生了大数据时代的来临,作为大数据典型开发框架的MongoDB成为了No-sql数据库的典型代表。MongoDB从入门到精通你不得不知的21个为什么专为大数据时代,大数据应用系统系统分析、架构设计和平台开发人员而准备。希望能够为大家起到提纲挈领,指明大家学习目标和方向的作用。
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MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库,常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加,单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题,可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
MongoDB是一个面向文档的数据库,它以BSON(Binary JSON)格式存储数据。与关系型数据库不同,MongoDB没有固定的表结构,允许存储不同结构和类型的数据。这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据,如日志、社交媒体数据等。
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先启动配置服务器和分片服务器,后启动路由实例启动路由实例:(mongo1,mongo2,mongo3)
本文来自vivo官网商城开发团队,主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解,帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常,实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分:
本文来自OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题:现代数据架构》专场、dbaplus专场:万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享,分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节)。
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。
随着公司业务发展和用户规模的增多,很多项目都在打造自己的评论功能,而评论的业务形态基本类似。当时各项目都是各自设计实现,存在较多重复的工作量;并且不同业务之间数据存在孤岛,很难产生联系。因此我们决定打造一款公司级的评论业务中台,为各业务方提供评论业务的快速接入能力。在经过对各大主流 APP 评论业务的竞品分析,我们发现大部分评论的业务形态都具备评论、回复、二次回复、点赞等功能。
MongoDB是一个开源的NoSQL文档数据库,它支持水平扩展,其中一种水平扩展方法是通过分片集群。在这篇文章中,我们将详细介绍如何搭建MongoDB分片集群,并提供相关示例。
MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组
MongoDB是一种可水平扩展的文档数据库,通过分片来实现水平扩展。分片是将数据库分成多个部分的过程,每个部分都被称为一个分片(shard),这些分片可以存储在不同的服务器上。
MongoDB的一大特色就在于其原生的横向扩展能力,具体体现就是分片集。本篇,我们来了解一下MongoDB分片集的机制及其原理。
上次分享了 mongodb 主从集群的同步机制(oplog),心跳机制,这次我们继续看看选举机制和副本回滚
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库MongoDB负责人,负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
随着近年来公有云技术及云基础设施的发展,越来越多的企业转为使用公有云来托管自己的服务。云数据库因为数据可靠性、资源弹性、运维便捷行,云上数据库服务也正成为企业数据管理的较好的选择。 本文以叮咚买菜自建MongoDB数据库整体迁移上腾讯云MongoDB为背景,分享叮咚买菜上云过程中的遇到的疑难问题及对应的性能优化解决方法等,主要包括以下分享内容: · 云上MongoDB版本选型 · 安全上云及切换方案 · 叮咚买菜业务侧性能优化 · 上云遇到的疑难问题及解决方法 · 自建上
前文我们搭建MongoDB三成员副本集,了解集群基本特性,今天我们围绕下图聊一聊背后的细节。
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?
实现 MongoDB Cluster-to-Cluster 即集群同步的工具是:mongosync
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:
今天遇到其他团队同事问了一个MongoDB选主的问题,这里记录一下过程,希望对大家有帮助。
configserver: 28017,28018,28019 三个端口搭建 route: 27017,27018,27019 三个端口搭建 shardserver: 29017,29018,29019,29020四个端口搭建
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。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何将数据写入 MongoDB。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控制台 [1],点击左侧【集群管理】,点击
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑(上),本次我们分享来自答疑内容核心18问,包括内容如下:
单个节点的MongoDB实例,具备MongoDB基本的功能和服务能力,不过缺乏数据冗余和高可用,以及横向扩展的能力,一般很少在实际生产环境中使用。
本文将描述如何利用Apache Kafka(消息中间件),Apache Nifi(数据流转服务)两个组件,通过Nifi的可视化界面配置,快速构建异步持久化MongoDB架构。
58同城作为中国最大的生活服务平台,涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初,大规模使用关系型数据库(SQL Server、MySQL等),随着业务扩展速度增加,数据量和并发量演变的越来越有挑战,此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代,到2.0.0以后,变的越来越稳定,它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性,非常诱惑,同时58同城在一些典型业务场景下
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection(集合,类似MySql的表)、Document(文档,类似MySQL的行)组成,每个Document都是一个类JSON结构BSON结构数据。 MongoDB 的核心特性是:No Schema、高可用、分布式(可平行扩展),另外MongoDB自带数据压缩功能,使得同样的数据存储所需的资源更少。
在前两章节中,我们详细讲解了如何手动配置启动MongoDB。然而,现在有许多不同的工具可以帮助我们更方便地启动和创建MongoDB数据库。因此,今天我将介绍一个名为mtools的开源项目,它可以帮助我们更轻松地启动MongoDB。
最近工作之外的事情比较多,就没有更新公众号了。产量也有明显下降,忙完这段时间,后续慢慢写吧。
Mongodb有三种集群方式的搭建:Master-Slaver/Replica Set / Sharding。下面是最简答的集群搭建,不过准确说也不能算是集群,只能说是主备。并且官方已经不推荐这种方式,所以在这里只是简单的介绍下吧,搭建方式也相对简单。主机配置 /opt/mongodb/master-slave/master/mongodb.cfg
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。Mongodb的集群模式包括三种: 1 Replica set (主备节点的数据均一致) 2 Sharding (分片) 3 Master-Slaver (目前已很少使用) 本篇文章介绍Replica set集群搭建 Replica set通常成为复本集模式,复制集模式的好处是,一切自动化。首先,复制集模式本身做了大量的管理工作,自动管理从节点,确保数据不会不一致。其次,主节
这个工程是对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现,它包含一个针对http://www.woaidu.org/ 网站的spider, 将其网站的书名,作者,书籍封面图片,书籍概要,原始网址链接,书籍下载信息和书籍爬取到本地: 分布式使用redis实现,redis中存储了工程的request,stats信息,能够对各个机器上的爬虫实现集中管理,这样可以解决爬虫的性能瓶颈,利用redis的高效和易于扩展能够轻松实现高效率下载:当redis存储或者访问速度遇到瓶颈时,可以通过增大r
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