下面是对MongoDB数据库的详细介绍、环境搭建和数据库的连接，希望可以帮助到有需要的小伙伴~ 文章目录MongoDB数据库介绍为什么要使用数据库什么是数据库MongoDB的环境搭建MongoDB数据库下载安装MongoDB可视化工具数据库相关概念Mongoose第三方包启动MongoDB数据库连接创建数据库 MongoDB数据库介绍为什么要使用数据库动态网站（同一个网站，请求时传递的参数不同，有
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2023-08-30 15:00:33
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为什么需要定期进行服务器备份?可以想象一下，如果有一天网站服务器中的所有数据都被删除了?丢失了所有数据，对您的影响有多大?定期备份数据的重要性就在这里。网站服务器备份将帮助您防止数据丢失。定期备份网站服务器是一个好习惯。为什么需要定期进行服务器备份？网站服务器中的数据丢失存在多种原因。如：●用户意外删除文件●病毒和破坏性恶意软件●硬盘机械损坏●电源故障●火灾事故和爆炸虽然，我们可以在一定程度上避免
# MongoDB 日志归档：简单易懂的指南
在现代数据驱动的应用程序中，日志的管理尤为重要，MongoDB 作为一种灵活的NoSQL数据库，也不例外。本文将详细介绍MongoDB的日志归档机制，并提供代码示例和流程图，让您更好地理解这一过程。
## 什么是MongoDB日志？
MongoDB的日志文件记录了数据库的操作和事件，例如查询、更新和连接信息等。这些日志在故障排查、性能监控以及合规
原创
2024-08-13 05:18:10
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# MySQL Archive与OceanDB/MongoDB归档之比较
在现代数据管理中，归档是一个至关重要的话题。尤其是在大数据环境下，如何有效地存储和访问历史数据成为了存储系统设计的重要考量。本文将探讨MySQL的归档功能与OceanDB/MongoDB的归档方式，并通过代码示例展示这两种方法的实现。我们还将通过关系图形化它们之间的联系和不同。
## 1. 什么是归档？
归档通常指将不
journaljournal 是 MongoDB 存储引擎层的概念，目前 MongoDB主要支持 mmapv1、wiredtiger、mongorocks 等存储引擎，都支持配置journal。MongoDB 所有的数据写入、读取最终都是调存储引擎层的接口来存储、读取数据，journal 是存储引擎存储数据时的一种辅助机制。 默认情况下mongodb每100毫秒往journal文件中fl
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2023-12-14 06:26:09
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show dbs:显示数据库列表
show collections：显示当前数据库中的集合（类似关系数据库中的表）
show users：显示用户
use ：切换当前数据库，这和MS-SQL里面的意思一样
db.help()：显示数据库操作命令，里面有很多的命令
db.foo.
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2024-08-13 16:31:28
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MySQL 常用 OLTP 业务环境，一般会使用比较好的硬件资源来提供对外服务。现在 MySQL 数据对外提供的数据动不动好几个 T 也是正常的。在很多业务中，数据有较强的生命周期，在线一段时间后，可能就是失去业务意义，如：某个业务下线业务数据超过服务周期，例如某个业务只需要近 3 个月的数据业务操作的日志类型的数据进行归档分库分表的数据库需要合并到同一个地方，提供统计查询及分析能力定期的备份归档
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2023-10-27 11:26:03
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简介：mysql 日志slow log和 error log归档，发现还挺麻烦的。因为如果是大文件的话，比如大于200g，如果直接copy的话，就会把IO打满，影响mysql的生产业务。一 、安全清理mysql 日志文件脚本首先处理掉大的日志文件，因为logrotate轮转时是先copy，然后再清理日志文件，会打满磁盘IO。1、把日志文件slow log和error log重命名；2、然后进入my
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2024-02-09 22:01:10
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集群间数据拷贝采用discp命令实现两个hadoop集群之间的递归数据复制hadoop distcp hdfs://cmaster0:8020/user/hadoop/hello.txt hdfs://hadoop102:9000/user/hadoop/hello.txtHadoop存档每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在namenode的内存中，因此hadoop存储小文件会非常低效。因为大
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2024-06-30 00:31:29
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归档模式在归档模式下时，当LGWR后台进程的写操作从一个重做日志组切换到另一个重做日志组之后，归档写后台进程(ARCH/ARCn)就会将原来的重做日志文件的信息复制到归档日志文件中。可以把归档日志文件堪称是重做日志文件的克隆；要使归档的操作自动化，首先必须将数据库设置为归档模式，其次要启动归档后台进程(ARCn)，还要有足够的硬盘空间以存储持续产生的归档日志文件；将数据库设置为归档模式意味：1)当
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2023-10-26 16:21:34
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归档是实现数据守护系统的重要技术手段，根据功能与实现方式的不同，DM 数据库的 归档可以分为 5 类：本地归档、远程归档、实时归档、即时归档和异步归档。其中，本地 归档和远程归档日志的内容与写入时机与数据库模式相关；主库 Redo 日志写入联机日志文件后，再进行本地归档和远程归档；备库收到主库产生的 Redo 日志后，直接进行本地归档 和远程归档，同时启动 Redo 日志重演。1 本地归档 Red
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2024-01-27 21:01:26
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前言随着业务量的增长，存储在 MySQL 中的数据日益剧增达到千万及上亿数据量，这就导致跟其 Join 的表的 SQL 变得很慢，对应用接口的 response time 也变长了，影响了用户体验。一般常见增长量巨大的表都是一些记录、日志类型数据，只需要保留 2 到 3 月。此时需要对表做数据清理实现瘦身。那么这么大的数据如何进行删除，而不影响数据库的正常使用呢？如何进行删除？都有哪些方案？根据前
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2023-12-02 20:03:30
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若干套 MySQL 环境，只有一套：∘ 行为异常，怀疑触发 bug∘ 性能异常，比其他环境都要低在这种场景下，我们一般的做法是首先控制变量，查看软硬件配置，以及 MySQL 的参数配置。关于 MySQL 的参数配置对比，如果我们人工对比的话只会关注某些重点参数，而缺少了整体细节上的的对比。在这里我们推荐给大家 Percona Toolkit 中的一个工具 pt-config-d
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2023-10-19 08:49:36
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# MySQL 归档数据
随着数据量的不断增加，数据库的管理变得愈加复杂。MySQL 作为一个流行的关系数据库管理系统，提供了多种方式来处理大量数据，其中归档数据是一个重要的概念。本文将探讨 MySQL 中的数据归档，介绍其优势并提供代码示例，最后用甘特图展示归档流程。
## 什么是数据归档？
数据归档通常指的是将不再频繁使用的旧数据从主数据库迁移到另一个存储环境中。这可以帮助提高数据库的性
一、引言前段时间，在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法，也将pt-archiver部署到了生产环境，这时候问题来了~生产环境需要做归档的任务有十几个，如果要知道每个归档任务成功与否、跑了多长时间、归档了多少数据，就得手工逐个查看日志，非常枯燥的重复劳动，那是否有办法可以统一管理呢？于是用python倒腾了一个小工具—mysql_archiver
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2024-08-30 20:59:31
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oracle运行的时候至少需要两组联机日志，每当一组日志写满后会发生日志切换，继续向下一组联机日志写入。 如果是归档模式，则会触发ARCn进程，把切换后的重做日志文件复制到归档日志文件。 如果是非归档模式，重做日志就会被覆盖。 那么归档模式和非归档模式。我们如何选择呢？归档模式的优点：1、可以进行完全、不完全恢复：对于数据库所作的全部改动 都记录在日志文件中，如果发生磁盘故障等导致数据
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2023-10-27 06:11:54
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# Java 数据归档入门指南
在今天的数字时代，数据的生成速度远远超过了我们对其处理和存储的能力。在企业和应用程序中，临时数据和旧数据往往会堆积，影响性能和管理效率。因此，数据归档将成为一项必不可少的工作。本文将带你一步步了解如何在 Java 中执行数据归档的过程。
## 流程概述
在进行数据归档之前，我们需要清晰的流程，以确保每一步都能顺利完成。以下是数据归档的基本步骤：
| 步骤 |
# MySQL 数据归档的实现流程
逐步归档 MySQL 数据是保持数据库性能和可维护性的一个关键环节。本文将为刚入行的小白开发者提供一个简单明了的流程，帮助你实现数据归档。
## 数据归档流程
以下是归档数据的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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由于数据库越来越大，对于管理和使用都是一个大的问题，我们归档的目的就是为了是数据库进可能的小，加快用户响应时间，并且对于用户对于数据库的查询来说，进可能加载多的表到内存中。归档就是上面两个要求的平衡点，首先把不需要经常使用的商务对象数据从数据库中提取出来写到一个归档文件中，然后把相关对象从数据库删除，这就减小数据库大小。并且这些归档数据同样还是可以被用户读取和查询的。注意商业对象可能在数据库中跨多
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精选
2013-05-02 17:35:08
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前言 在 OC 语言中，归档是一个过程，即用某种格式来保存一个或多个对象，以便以后还原这些对象。 通常，这个过程包括将（多个）对象写入文件中，以便以后读取该对象。可以使用归档的方法进行对象的深复制。 采用归档的形式来保存数据，该数据对象需要遵守 NSCoding 协议，并且该对象对应的类必须提供 e
原创
2021-07-31 17:30:40
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