我已经跟随go（go-lang）了一段时间，终于有一些时间来尝试它。 在本文中，我们将创建一个简单的HTTP服务器，该服务器使用mongoDB作为后端，并提供一个非常基本的REST API。 在本文的其余部分中，我假设您已经完成了go环境的设置和工作。 如果不是，请访问go-lang网站以获取说明（ https://golang.org/doc/install ）。 在开始之前，我们需要获
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2024-07-12 05:00:33
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一 . 读写分离
1. 登录主库：
./mongo 192.168.56.88:27017
插入一条数据： testrs:PRIMARY> db.person.insert({"name":"zw","sex":"M","age":19})
testrs:
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2024-01-05 17:42:46
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'''
https://www.runoob.com/python3/python-mongodb.html Python MongoDB 菜鸟教程
MongoDB适合存储一些关系简单、数据量又很大的数据，比如我们的平台上虚拟机的监控信息，包括内存、IO、CPU、网络等数据，
每隔几秒就采集一次数据，每周、每月，量很大，而且旧的监控数据也不会保留太长时间，就使用的mongodb来存储这些数据
web产品最重要的核心单元无疑是数据,而主流的存储容器则是Mysql,对于快速增长的数据,其性能可能会呈指数级的递减,为解决该问题,主流的做法基本是水平和垂直拆分,根据数据的特性将数据进行库和表级的拆分,实际上的理论还是数据分割,但是终有一天你会发现单表的数据还是越来越大,也许你可以说我再拆分,可拆分的代价可能就是部署多次方的辅库.存储容量可能会让你很吃惊,而且这样的做法有没有人真正去想有用吗?很
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2024-09-06 10:50:16
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## MongoDB冷热数据实现流程
### 1. 创建数据库和集合
首先，我们需要在MongoDB中创建一个数据库和集合，用于存储我们的数据。可以使用以下代码创建数据库和集合：
```javascript
use mydb; // 创建一个名为mydb的数据库
db.createCollection("data"); // 在mydb数据库中创建一个名为data的集合
```
### 2
原创
2023-08-16 10:29:58
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# MongoDB冷热数据分离实现指南
在大数据时代，如何高效地管理数据成为了各大企业面临的重大挑战。特别是热点数据（热数据）和冷门数据（冷数据）的分离管理，不仅可以提高数据存取效率，还能有效节省存储成本。本文将使用MongoDB实现冷热数据分离的方法和流程，帮助初学者理解这项技术。
## 一、冷热数据分离的概念
在数据库管理中，冷热数据通常是指访问频率不同的数据。热数据是指被频繁访问和修改
在每个MongoDB(版本 3.2.9) Instance中，都有一个本地数据库(local)，用于存储 Replication 进程的信息和本地数据。local 数据库的特性是：位于local数据库中的数据和集合不会被 Replication 进程复制到其他MongoDB instance上。如果实例上有些collection 和 data不计划被复制到其他MongoDB Instance，可以
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2023-09-09 19:00:15
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MongoDB 1、高负载性能，Mysql在存储达到一定程度的时候（单表几个G）会有明显的性能下降，但是MongoDB在高负载情况下依然有很好的性能 2、基于内存， 和redis一样是基于内存的非关系型数据库，因此速度很快。 3、索引数据结构采用B树。 4、文档型数据库，类似JSON对象，支持存储二进制数据和大型对象（比如照片）。内存不够时，非热点数据会放入磁盘 5、比起Mysql，数据的写入性能
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2023-09-19 00:49:26
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如果说mongodb在设计上有什么缺陷,那数据迁移应该算是不小的一个,在集群内部,不同分片之间的auto-balance问题频出,无法用于实际生产环境,而集群之间的数据迁移也没有给出一个可行的方案. 对于集群内部的负载均衡,我们使用了pre-split,关闭了auto-balance,定期move chunk,并将move chunk分成了copy到目标分片,更新config路由与remove源
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2023-11-07 05:44:47
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云数据库 MongoDB 版
基于飞天分布式系统和高性能存储，提供三节点副本集的高可用架构，容灾切换，故障迁移完全透明化。并提供专业的数据库在线扩容、备份回滚、性能优化等解决方案。
MongoDB Sharding关于 MongoDB sharding 的原理，如果不了解请先参考关于MongoDB Sharding，你应该知道的Mon
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2023-12-19 20:24:26
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生命周期中的操作 文章目录生命周期中的操作Set PriorityUnfollowFreeze -- 版本之后8.0开始取消RolloverRead-OnlyShrinkForce MergeSearchable SnapshotDownsampleAllocateMigrateWait For SnapshotDelete Set Priority一旦策略进入热、暖或冷阶段，就设置索引的优先级。
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2024-02-25 19:38:22
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整体方案fsimage⽂件是hadoop⽂件系统元数据的⼀个永久性的检查点，其中包含hadoop⽂件系统中的所有⽬录和⽂件idnode的序列化 信息；⽂件在hdfs主节点上⾃动更新 利⽤HDFS oiv命令可以解析fsimage⽂件，解析后的⽂件放⼊ELK中即可进⾏集群元数据的详细分析。 本⽅案的主要过程： 1、通过hdfs oiv命令将最新的fsimage⽂件解析为csv格式的⽂件 2、将csv
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2024-04-12 09:03:12
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常用命令：set/get/decr/incr/mget等；应用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类；实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。2)Hash常用命令：hget/hset/hg
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2024-06-28 13:33:22
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背景随着财经支付业务的快速发展，考虑到未来订单量持续增长，在线存储遇到更大的挑战，需提前做好规划。目前财经支付主要业务都是使用 mysql（InnoDB）作为数据存储，因历史订单信息访问频率低并占用了大量数据库存储空间，期望将历史数据跟生产最新交易数据进行分离，当前数据库保留最近一段时间的数据作为热库，历史交易存入另一个数据库压缩存储作为冷库(rocksdb)，即数据库冷热分离。此举将会极大的节省
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2023-11-03 17:53:03
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clikhouse冷热数据分层方案 文章目录clikhouse冷热数据分层方案简介一、配置更改二、实际测试三、数据过期方案 简介 TTL策略可以结合业务特点，将数据生命周期与冷热数据存储关联起来。实现既保存历史数据，又能够降低存储成本的效果。比如将最近90天的高频查询数据放置在热数据存储中，而90天之前的低频查询数据自动转移到冷数据存储中一、配置更改在 config.xml 中加入如下配置 注意：
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2024-04-22 11:43:05
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一、前言 从Elastic Stack 迎来 6.6 版本后，就增加了ILM生命周期管理的功能。下面我们从以下几个方面来分析：为什么索引会有生命？什么是索引生命周期？ILM 是如何划分索引生命周期的？ILM 是如何管理索引生命周期的？二、回答问题 问题1：为什么索引有生命？ 答：这就要从 Elasticsearch 的应用场景来看了。&n
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2024-07-19 07:25:08
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分库：1、数据库分库而不是分表，分表需要考虑后期的查询问题，此外还需要注意分表的算法（哈希算法）。2、热数据只占全部数据的一部分，因此每次优先查询热库，以下情况才查询冷库 - 当查询条件未命中（结果集为空）时，查询冷库。 - 当查询条件部分命中时，查询冷库。3、为了区分部分命中和全部命中，可以在热库中建一张R表存放
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2023-09-22 21:04:19
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目录数据冷热分离方案1、简介1.1、什么是冷热分离1.2、什么情况下要使用冷热分离1.3、冷热分离实现思路：冷热数据都用MySQL。1.3.1、如何判断一个数据是冷数据还是热数据？1.3.2、如何触发冷热数据分离？方案一方案二方案三1.3.3、如何分离冷热数据？问题一、如何保证数据的一致性？问题二、数据量很大，一次处理不完？问题三、并发性。1.3.4、如何使用冷热数据？1.3.5、历史数据处理。
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2023-10-26 23:57:20
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相一、实验效果实现两台服务器主从复制二、准备工作两台虚拟机，10.0.0.10（主），10.0.0.100（从），且安装mysql，我以mysql5.47为例子（不会安装可以看我前面的博客），两者都创建了一个名为msb的数据库。...mysqlcreate database msb;三、实例配置1、更改主服务器my.cnf配置文件...shellvi /etc/my.cnf#在mysqld模块中添
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2023-12-31 20:23:35
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目录一.冷热分离概念：二.解决方案：三.具体实现思路：四.难点： 业务背景：系统在使用的过程中随着业务数据量越来越多，已经超过了数据库中单表的承受能力，系统的瓶颈在数据库IO上，这时候可以通过冷热数据分离的方式来解决查询速度慢的问题。
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2023-10-28 13:37:24
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