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上一篇文章我们讲到Mongdb的安装和账户建立。环境配置成功，已经创建了mytest数据库，用户名：ssh，密码123456接下来我们开始在Java中操作mongodb：1. 下载mongo-java-driver-3.0.2.jar 3.0以后命令有很大的变化所以在选择驱动的时候请参考官方文档，根据您安装的Mongodb版本下载适合的驱动2. 下载MongoVUE 可视化操作工具，安全方式此工
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1、下载Mongodb安装包 版本选择不是越高越好，建议选择小版本好为偶数的版本。命令：curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.2.tgz 2、解压到/usr/local/cd /usr/localtar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.2.tgz mv m
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今天在线上服务器上安装MongoDB，从Mongo官网直接下载链接，结果在下载时发觉速度慢的可怜。迫于无奈，只能找国内的镜像下载。这里选择阿里云的源进行安装，记录如下：1）在/etc/yum.repos.d 创建一个mongodb-org.repo 源文件
[root@qd-vpc-dev-op01 ~]$ cd /etc/yum.repos.d/
[root@qd-vpc-dev-op01 yu
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MongoDB副本集中，如果要指定某些节点不能被选为primary节点，或者primary节点必须在某些节点中选出，该怎么配置呢？可以通过priority修改优先级。 场景：副本集中个别节点配置略低，禁止成为primary节点。延迟节点或者隐藏节点禁止成为primary节点。跨机房的副本集，比如A机房作为生产环境，B机房作为灾备环境。 查看节点优先级handong1
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生产环境中，配置延迟从库（延迟副本）有时候会成为运维同学的救命稻草，比如在我们误操作之后，可以从延迟从库中找回被误操作的数据。 前提必须是priority=0，避免成为primary节点必须是hidden=0，避免被应用读到过期数据如果votes=1，那么延迟节点也具备投票权 注意事项延迟时间要低于oplogwindow，避免primary节点删除了旧的oplog延迟时间要大于
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在实际工作中，有时候需要创建一些副本节点从事备份或者报告这样的工作。阿里云MongoDB副本集中将hidden节点用来在Secondary节点故障时接替该故障节点成为新的Secondary节点，如下图：配置hidden从库注意事项：hidden节点必须始终是priority为0，因为hidden节点不能成为primary节点客户端不会将只读流量发给hidden节点，除了基本复制，这些成员不会收到任
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总所周知，MongoDB是一个NoSQL非数据库系统，即一个数据库可以包含多个集合（Collection），每个集合对应于关系数据库中的表；而每个集合中可以存储一组由列标识的记录，列是可以自由定义的，非常灵活，由一组列标识的实体的集合对应于关系数据库表中的行。下面通过熟悉MongoDB的基本管理命令，来了解MongoDB提供的DBMS的基本功能和行为。0）MongoDB的安装[root@cent
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Oracle连接MongoDB数据库
Access MongoDB Data as a Remote Oracle DatabaseUse the Oracle ODBC Gateway and Heterogeneous Services technology to access MongoDB data from your Oracle system.The Oracle Databas
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登陆版权数据库，显示"此用户已到期"，数据库使用的是mongodb，顾 需要将此用户的到期时间延长。解决过程：1）到网站对应tomcat配置里找出等里mongodb的信息（mongodb 的库、登陆用户名、密码、端口）2）用上面的信息登陆mongodb＃ mongo 127.0.0.1:27017/fcyym -ufcyym_sa -padmin_hqdrm2012_root查询这个库下所有的表&
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前面的文章介绍了Mongodb的安装使用，在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式（主从复制）,一种是 Replica Sets 模式（副本集）。Mongodb一共有三种集群搭建的方式：
Replica Set（副本集）、
Sharding（切片）
Master-Slaver（主从）【目前已不推荐使用了！！！】
其中，Sharding集群也是三种集群中
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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 Server: mongod 实例，用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个relica set承担，防止主机单点故障Config Server: mon
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本文章记录一次MongoDB启动失败的案例，仅做参考。尝试启动MongoDB进程：mongod-f/mongodb/conf/mongodb.confabouttoforkchildprocess,waitinguntilserverisreadyforconnections.forkedprocess:17330ERROR:childprocessfailed,exitedwitherrornu
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如果MongoDB没有配置连接数限制maxConns，应用异常或者业务高峰期将出现MongoDB数据库服务器load过高的情况，所以我们通常会通过配置maxConns来控制最大连接数。如果不做控制，MongoDB最大连接数是无限多吗？当然不是。我们可以通过以下方法查看MongoDB进程的maxopenfilesps-ef|grepmongomongodb190801011:12?00:00:46m
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MongoDB3.6开始，可以使用命令replSetResizeOplog修改副本集成员的oplog大小，从secondary节点开始修改，然后依次到主节点。本文测试环境为MongoDB4.2。可以通过命令查看oplog大小handong1:PRIMARY>uselocalswitchedtodblocalhandong1:PRIMARY>db.oplog.rs.stats().max
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一、PMM简介之前发布过一篇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。PMM（Percona Monitoring and Management）是一个免费的开源平台，用于管理和监视数据库性能，在docker环境中即可运行。它可以主动管理和监控MySQL（AW
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目录一、PMM简介二、安装使用三、监控MySQL数据库MySQL慢查询分析四、监控PG数据库五、监控MongoDB数据库六、监控ProxySQL中间件一、PMM简介之前发布过一篇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。PMM（Percona Monitori
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// 取到第一页数据var page = db.test.find().sort({"_id":1}).limit(20);var last;// 判读是否有下一页数据while( page.hasNext() ){ latest = page.next();} // 查询下一页的数据db.test.find({"_id": {"$gt": latest._id} }).sort({"_i
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讲述vivo评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
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MongoDB分片介绍分片（sharding）是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器（或者说一个集群）上所采用的方法。尽管分片起源于关系型数据库分区，但MongoDB分片完全又是另一回事。和MySQL分区方案相比，MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情，只要告诉MongoDB要分配数据，它就能自动维护数据在不同服务器之间的均衡。分片的目的高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的
hbxztc
发布于：2021-03-01 10:52:26
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MongoDB集群介绍与搭建--RS篇
hbxztc
发布于：2021-02-26 12:24:13
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mongodb 配置与安装
hbxztc
发布于：2021-02-25 17:44:02
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MongoDB 搭建高可用
李石岩
发布于：2021-02-10 01:20:11
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DolphinDB和MongoDB都是为大数据而生的数据库。但是两者有这较大的区别。前者是列式存储的多模型数据库，主要用于结构化时序数据的高速存储、查询和分析。后者是文档型的NoSQL数据库，可用于处理非结构化和结构化的数据，可以根据键值快速查找或写入一个文档。MongoDB有着自己最合适的应用场景。但是市场上缺少优秀的大数据产品，不少用户试图使用MongoDB来存储和查询物联网和金融领域的结构化
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在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交流探讨的技术话题，有近5000人关注了该话题讨论，这里就 MongoDB 的使用场景做个简单的总结，谈谈什么场景该用 MongoDB?很多人比较关心 MongoDB 的适用场景，也有用户在话题里分享了自己的业务场景，比如案例1用在应用服务器的日志记录，查找起来比文本灵活，导出也很方便。也是给应用练手，从外围系统开始使用MongoDB。
占小狼
发布于：2020-12-10 15:22:21
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MongoDB和DolphinDB都是为大数据而生的数据库。但是两者有这较大的区别。前者是文档型的NoSQL数据库，可用于处理非结构化和结构化的数据，可以根据键值快速查找或写入一个文档。后者是列式存储的多模型数据库，主要用于结构化时序数据的高速存储、查询和分析。MongoDB有着自己最合适的应用场景。但是市场上缺少优秀的大数据产品，不少用户试图使用MongoDB来存储和查询物联网和金融领域的结构化
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1、环境规划3台机，每台机5个实例，分别mongos1个，configserver1个，shardserver3个IP:192.168.56.107(mongodb01)实例:mongos:30000shard1:40001(主节点)shard2:40002(仲裁节点)shard3:40003(副节点)config:27027IP:192.168.56.105(mongodb02)实例:mongo
王温特
发布于：2020-12-03 16:18:25
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本文为mongodb源码中网络模块核心实现二，了解mongodb网络处理模块如何完成数据接收、协议解析、数据发送等。
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自从上一篇文章聊聊非关系型数据库MongoDB索引，大家反响还不错，今天我们继续聊下mongo的服务命令，通过下面几个命令让你更加了解自己mongo服务应用状态。一、使用db.currentOp()函数该函数会列出数据库正在进行的所有操作，最常用的作用就是寻找速度较慢的操作。opid 操作的唯一标志符，可以通过它来终止操作，通过db.killOp(opid)来终止该操作的执行。op 表示操作类型，
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Mongo索引是基于B-tree，存储在一个易于遍历读取的数据集合中，它是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。数据库的索引和我们书籍目录相似，有了索引，我们不需要翻阅整本书，只需要查看目录就知道我们要的内容在哪儿，并且直接定位到，这种方式能大大提高我们的查找效率。聚个例子为了让大家更直观了解，我基于mongo3.6简单插入了1百万条数据进去，通过explain来进行分析查询情况。scan
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开源mongodb代码规模数百万行，本篇文章内容主要分析mongodb网络传输模块内部实现及其性能调优方法，学习网络IO处理流程，体验不同工作线程模型性能极致设计原理。另外一个目的就是引导大家快速进行百万级别规模源码阅读，做到不同大工程源码”举一反三”快速阅读的目的。
此外，mognodb网络工作线程模型设计非常好，不仅非常值得数据库相关研发人员学习，中间件、分布式、高并发、服务端等相关研发人员也可以借鉴，极力推荐大家学习。
