Hello 大家好,先祝福大家新年快乐。🎉🎉🎉 AgileConfig 1.9.0 版本终于赶在农历年前发布了。 Mongodb 当前做为一款非常成熟的 Nosql 产品,已经有越来越多的产品或项目基于它来构建。在 AgileConfig 开源的这几年之间,陆陆续续收到不少同学问为啥不支持 Mongodb。我的回答是没有时间(懒)。一是因为确实没有时间,二是要支持 Mongodb 这种非关系型数据库,需要对 AgileConfig 项目本身做比较大的重构。就在去年 12 月 AgileConfig 收到了对于 Mongodb 的支持的 PR。这是 AgileConfig 开源这几年来收到的一个最大的 PR。往常大家都是嘴上说要这个,要那个功能,但是真正动手的聊聊无几,收到这个 PR 的时候让我非常欣慰。 这个 PR 当时虽然能工作,但是不够完美。在我跟 pengqian089 同学多次沟通后决定对 AgileConfig 进行一次比较大的重构:在 RDB 与 Nosql 之间在抽象一层仓储层。这样对与后续扩展不管是 RDB 还是其他 Nosql 会更加的容易。同时为了保证项目的可靠性,我们还改进跟添加了更多的单元测试用例。我们共同合作 2 个多月,修改了超过 170 个文件,终于有了当前这个新版本。
腾讯云数据库MongoDB作为一款基于开源社区MongoDB版本的文档数据库产品,其承载着公司内外包括微信、看点、QQ音乐在内的亿级用户重量级APP产品。在某些场景的使用过程中,用户在客户端请求超时后会不断重试,可能导致服务端大量请求积压,出现恶性循环甚至导致服务雪崩。一般遇到这种情况,后台会自动检测并做服务降级,主动拒绝一部分用户请求,或者重启后端服务等举措来应对。但是这些措施对业务有损,或者不可自行恢复。 本文围绕 MongoDB 原生 maxTimeMS 特性和腾讯云MongoDB的优化,并结合
腾讯云数据库MongoDB作为一款基于开源社区MongoDB版本的文档数据库产品,其承载着公司内外包括微信、看点、QQ音乐在内的亿级用户重量级APP产品。在某些场景的使用过程中,用户在客户端请求超时后会不断重试,可能导致服务端大量请求积压,出现恶性循环甚至导致服务雪崩。一般遇到这种情况,后台会自动检测并做服务降级,主动拒绝一部分用户请求,或者重启后端服务等举措来应对。但是这些措施对业务有损,或者不可自行恢复。 本文围绕 MongoDB 原生 maxTimeMS 特性和腾讯云MongoDB的优化,并结合 4
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
2017年,全世界都经历了加密电子货币的爆发式增长,整个生态圈的市值从200亿美元激增至6,000亿美元。
在我的简历中,包含几部分:个人基本信息、个人描述、荣誉奖项、科研学术经历、实习经历、项目经历、技术栈,这些都是一份优质程序员简历上都该有的关键信息。
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。
MongoDB CTO Eliot Horowitz 刚刚于2月16日凌晨在MongoDB西雅图大会上宣布(当地时间2月15日上午),MongoDB将在4.0版本中正式推出多文档ACID事务支持 。
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:
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2020年突发的新冠疫情,让在线协同办公在疫情期间成为了刚需。我们也从 2020 年的 2月3 日开始在家远程办公,直到四月份。协同办公软件一下子火爆了起来,钉钉、企业微信、特别是腾讯会议等都在疫情期间表现突出,呈现出井喷式的发展。
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具,提供简单易用的 操作界面,降低用户使用DataX的学习成本,缩短任务配置时间,避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务,支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源,RDBMS数据源可批量创建数据同步任务,支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能,集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
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。
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
线上某MongoDB集群存储影响公司收入流水的核心数据,本文分享该集群为何多个索引串行后台会引起集群抖动,并且部分节点出现了连接数耗光等问题。同时通过本案例,给出时延敏感业务该最优方式添加索引,做到对业务最小化影响或者无影响。
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。
最近一朋友做社区重构,社区主要功能有发帖、回帖、查看帖子详情,详情页按不同条件展示回帖(除了预先定义的顺序外,可能每个用户看到的顺序都不一样,组合超过100个),大概的效果如下:
【编者按】在“MongoDB成为首位10亿美元初创”一文中,我们曾介绍过这个千禧年的宠儿——NoSQL领域的人气王,只通过6年时间就将公司市值发展到12亿美元,其成果相当于著名开源公司Red Hat 20年的发展。 总结MongoDB的成功之路,一大部分归功于Web开发者,因为作为一个文档数据库,在许多场景下它都优于RDBMS,同时还可以获得非常高的读性能。此外,动态、灵活的模式更可以让用户在商用服务器上轻松的进行横向扩展。 然而还是有很多潜在用户抱有这样的担心——MongoDB的成功是否建立在过度的炒作之
对于某些用例,当前存储设计是次优的。我们相信可以通过在”heap”操作和存储之间添加一个抽象层来进行改进。当前,存储设计基于按行组织页的假设:heapam.h假设:每个tuple只有一个元组头和一个数据区域,即包括HeapTuple及tuple逻辑操作的代码,比如delete、update、加锁。类似,执行器代码表示TupleTableSlot抽象层的元组,该抽象层下面是HeapTuple。2015年2ndQuadrant致力于在PG中实施列式存储项目,以下是根据实施过程中吸取的经验得出的计划。
一,JAVA架构师 1、语法:Java 程序员必须比较熟悉语法,在写代码的时候IDE 的编辑器对 某一行报错应该能够根据报错信息 知道是什么样的语法错误并且知道任何修 正。 2、命令:必须熟悉JDK 带的一些常用命令及其常用选项,命令至少需要熟 悉:appletviewer、 HtmlConverter、jar、 java、 javac、javadoc、javap、 javaw、native2ascii、serialver,如果这些命令你没有全部使用过,那么你对 java 实际上还很不了解。 3、工具 :必
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具,提供简单易用的 操作界面,降低用户使用 DataX 的学习成本,缩短任务配置时间,避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务,支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源,RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务,支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能,集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
尽管如此,目前还是有许多企业踏上了服务化改造的道路,这其中则免不了”旧改”的各种繁杂事。
昨天面试了一个MYSQL的DBA, 在面试的过程中有一个项目经营,某银行的MYSQL数据到MONGODB 的数据迁移. 我比较好奇,多问了两句
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。
行文开始,先感谢几位指导的老师。相关标题和内容都已经在博客站点修改,微信公众号中就不重复推送了。
大家好,我是鱼皮。前段时间,我不是做了一个面试刷题网嘛,现在这个网站可以说是 危在旦夕 ,估计是别想活着了。
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。
Node.js 作为后端框架,自 2009 年首次发布以来,已被越来越多的公司广泛采用。它的成功有以下几个原因:JavaScript 语言 (又称 Web 语言) 的应用,一个丰富的开源模块和工具的生态系统,以及它简单高效的原型 API。
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
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。
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。
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
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。
💝💝💝首先,欢迎各位来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里不仅可以有所收获,同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围,祝你生活愉快!
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。
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。
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)
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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)。
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。
不知道什么时候突然发现我已经稳定运行了近半年的sec-news(http://wiki.ioin.in)突然变得特别慢,为跳转效率我也是尝试了很多方法,比如加缓存。我使用了一个叫flask-cache的缓存: https://pythonhosted.org/Flask-Cache/ ,很好用的cache。
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
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