# MongoDB适合存储小文件
## 介绍
在传统的关系型数据库中，通常不建议存储大型二进制文件，如图片、视频等，因为这样会增加数据库的负担并使数据库变得臃肿。但是，对于MongoDB这样的文档数据库来说，存储小文件是一个很好的选择。MongoDB的文档结构和文件存储能力使其非常适合存储小文件，而不会影响查询性能。
## MongoDB的文件存储方式
MongoDB使用GridFS来存储
原创
2024-05-24 06:44:49
97阅读
当前版本的mongodb消息最大长度是16MB，所以使用批量插入时还是有限制的。插入：原理和作用
文档大小不能超过4MB。
插入形式:db.foo.insert({"bar": "baz"})
mongodb在插入时候并不执行代码，所以这块没有注入式攻击的可能性。
删除文档
db.users.remove() 上述命令会删除users集合中的所有文档。但不会删除集合本身，原有的索引也会保留。
假
一粒云盘一粒云盘，是一款基于云存储的文件存储管理软件。一粒云盘在它这里，你可以对团队用户或企业进行分组，实现文件共享，以及精确分配权限，文件采用分布式系统存储，原生支持IOS、Android、Mac以及PC、Web等几个主流平台客户端。更令人惊喜的是，一粒云盘还支持wps、office、pdf、wmf、cad、cdr、ai、dwg等各种格式文件的在线预览，让你可以轻松做到全文搜索，极速分享。支持秒
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2023-09-27 12:06:13
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1，在需要对大量小文件进行移动或复制时，用cp、mv都会显得很没有效率，可以用tar先压缩再解压缩的方式。2，在网络环境中传输时，可以再结合nc命令，通过管道和tcp端口进行传输。nc和tar可以用来快速的在两台机器之间传输文件和目录，比ftp和scp要来得简单的多。由于nc是一个超轻量的命令，所以一般busybox都会集成它。当一个linux终端，比如linux pda,通过usblan的方式连
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2024-03-06 06:54:08
57阅读
1、MongoDB概述1.1、MongoDB简介MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的-一种。是最像关系型数据库(MySQL) 的非关系型数据库。它支持的数据结构非常松散，是一种类似于JSON的格式叫BSON,所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对(f
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2023-08-15 09:54:56
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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。 文档的数据结构和JSON基本一样。 所有存储在集合中的数据都是BSON格式。 BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。插入文档MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下： db.COLLECTION_N
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2023-08-19 22:46:38
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在计算机上，文档管理通常是通过操作系统进行文件管理的，例如在windows环境中的资源管理上，文件是存在树状的文件系统中。如果把这些文件放置到数据库中是否更易于管理呢？显然，理论上是可行的，例如早期Lotus Domino专业文档管理数据库，如今，当MongoDB+GridFS出现后，可以更专业化管理非结构化文档。方法一：对于小型文件，可以直接使用MongoDB进行存储管理。'''
Created
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2023-09-27 10:54:26
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这几年来Web服务器中用户文件的存储一直是我的一个心病，基于成本考虑，网站初始没有单独的服务器可供存储专用，基于上就只能放在Web站点所在 的机器上，所以目录式存储就顺理成章了。然后，当数据量大到这个分区放不下的时候，只好加硬盘，而如果不想改变原来读写代码，就要把原来的整个目录再复制 到新的分区上。虽然在Uploads目录下通过日期建立子目录，可以通过在IIS中将不同日期的子目录使用虚拟目录指向不
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2023-08-22 19:36:05
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GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可用于存放大量小文件。GridFS用于存储和恢复那些超过16M（BSON文件限制）的文件，如果没有超过16M大小可以将数据保存在BSON数据中。 GridFS 也是文件存储的一种方式，但是它是存储在MonoDB的集合中。
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2024-06-05 15:11:26
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文章目录GridFSGridFS简介GridFS存储原理GridFS整合SpringBoot新增store()查询与下载find()、findOne()删除delete()Demo案例 GridFSGridFS简介GridFS是MongoDB的一个用来存储/获取大型数据（图像、音频、视频等类型的文件）的规范。相当于一个存储文件的文件系统，但它的数据存储在MongoDB的集合中。GridFS能存储
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2023-08-21 02:58:15
177阅读
SparkSql在执行Hive Insert Overwrite Table 操作时 ，默认文件生成数和表文件存储的个数有关，但一般上游表存储个数并非下游能控制的，这样的话得考虑处理小文件问题。小文件产生原因： spark.sql.shuffle.partitions=200 ，spark sql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小
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2023-08-14 13:19:21
965阅读
1.大量小文件影响 NameNode存储着文件系统的元数据，每个文件、目录、块大概有150字节的元数据，因此文件数量的限制也由NameNode内存大小决定，如果小文件过多则会造成NameNode的压力过大，且hdfs能存储的数据量也会变小2.HAR文件方案 本质启动mr程序，需要启动yarn 用法：archive -archiveName <NAME>.har -p <
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2023-07-14 19:38:21
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在以hdfs为底层存储的大数据架构下，hive表底层文件数的多少直接影响hdfs的nameNode的稳定，以及拉取数据的效率。而以目前云厂商支持的对象存储而言，小文件的个数在一定程度上并不影响存储集群的稳定，只是对数据的拉取有一定的影响，文件读取的IO降低spark的效率。所以目前来讲小文件的合并还是有一定的意义的。在sparkJar任务重，我们可以通过repatition, Coalesce的方
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2023-08-16 05:56:50
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我们知道，HDFS 被设计成存储大规模的数据集，我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据（比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上）全部都是由 NameNode 节点维护，为了达到高效的访问，NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条信息大
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2023-08-08 15:55:52
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启动MongoDb 服务端：mongod 开启数据库服务 mongod --dbpath e:\mongodb // 存放数据库磁盘路径 客户端：mongo 使用数据库 ip 地址:端口号 mongo 127.0.0.0:27017 $push追加数组/内嵌文档值$push的功能是追加数组中
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2023-07-20 20:20:44
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问题使用spark sql执行etl时候出现了，最终结果大小只有几百K或几M，但是小文件一个分区有上千的情况。运行spark sql 效率比较低危害：hdfs有最大文件数限制浪费磁盘资源（可能存在空文件）；hive中进行统计,计算的时候,会产生很多个map,影响计算的速度。解决方法方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法val rdd2 = rdd1.coa
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2024-06-11 12:57:39
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近期在做的一个项目会用到rsync推送小文件，一开始使用时发现效率并不高，并且如果推送进程过多会导致目的机load飚升、iowait增多，rsync是一个好东西但也要使用得当，遂总结了几条注意事项。 1：同步的时候尽量使用目录同步且单目录里文件不宜过多，否则同步时building file list会比较耗时； 2：目的机的配置对推送效率有很大影响，用150万文件8.3G大小做测试（从4核1
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2024-03-15 05:27:22
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flume----HDFS sink 启动时产生大量小文件处理办法 1.问题背景通过flume直接上传实时数据到hdfs，会常遇到的一个问题就是小文件，需要调参数来设置，往往在生产环境参数大小也不同1.flume滚动配置为何不起作用？2.通过源码分析得出什么原因？3.该如何解决flume小文件？2. 过程分析接着上一篇，本人在测试hdfs的sink，发现sink端的文件滚动配置项起不到任何作用，配
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2024-04-19 09:02:34
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1.存储大量小文件存在的问题大量小文件的存在势必占用大量的 NameNode 内存 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条记录大约占用150字节的内存空间(该大小与文件、目录及文件块的大小无关)，namenode的内存就会成为HDFS 的横向扩展能力的一个限制因素。如果我们使用 MapReduce 任务来处理这些小文件，因为每个 Map 会处理一个
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2023-07-12 14:47:41
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hive优化二. 小文件的处理方式2.1. HDFS上现存的小文件问题 : HDFS集群上目前存在的大量小文件解决 : 不定期调用HDFS和sync()方法 和 append()方法, 整理小文件生成大文件2.2. MapReduce上的小文件上面已经描述过，一个文件对应启动一个mapTask，则小文件太多，会带来相应的很多问题。处理方式如下:2.2.1. Hadoop Archive(略)2.2
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2024-02-19 13:01:46
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