先决条件 先运行mongodb肯定是必须的,然后导入以下包: import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.MongoClientURI; import com.mongodb.ServerAddress; import com.mongodb.MongoCredential; import com.mongodb.MongoClientOptions; MongoClient MongoClient()实例表示到数据库的连接池; 你将只需

主要问题是:MongoDB集群分为复制集(replicaSet)与分片集(shardingSet),那么如何去连接这两种集群: 参考官方文档,我使用了最通用的方法:通过构造connection string来通用连接两种集群: 两种集群connection string的构造方法:replicaSet中选取primary节点与secondary节点,排除arbiter节点:shardingSet中选取mongos节点: Mongo的connection string够着方法: mongodb:/

package cn.test; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.action.search.SearchType; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; i

pom文件添加: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis --> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> 实现代码如下: impo

public class ESIndexMapping { private static String host="192.168.56.3"; // 服务器地址 private static int port=9300; // 端口 public static final String CLUSTER_NAME = "my-application"; //集群名称 private TransportClient client=null; private stati

由于弄这个的时候浪费了太多的时间,所以才记录下这个错,给大伙参考下 检查了一下,配置啥的都没问题的,但在redis集群机器上就可以,错误如下: Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool 原因: 是因为我在创集群的时候的ip地址是:127.0.0.1,不是本机的电脑访问的话是不能访问的,

一 安装模块pymongo pip3 install pymongo 二 创建一个MongoClient conn=MongoClient('mongodb://cbi:pass@ip1:20000,ip2:20000,ip3:20000') 三获取数据库 db=conn.testdb 四 获取集合 my_set = db.test 五获取单个文档 my_set.find_one()my_set.find_one({"author": "Maxsu"}) #获取匹配

关于安全认证得总结: 这个讲述的步骤也是先创建超管用户,关闭服务,然后生成密钥文件,开启安全认证,启动服务 相关概念 先来看一张图: 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上.在生产环境通常有多mongos作为请求的入口,防止其中

MongoDB分片集群(Sharded Cluster)通过将数据分散存储到多个分片(Shard)上,来实现高可扩展性.实现分片集群时,MongoDB 引入 Config Server 来存储集群的元数据,引入 mongos 作为应用访问的入口,mongos 从 Config Server 读取路由信息,并将请求路由到后端对应的 Shard 上. 使用分片集群时你需要知道的 用户访问 mongos 跟访问单个 mongod 类似 所有 mongos 是对等关系,用户访问分片集群可通过任意一个或多

前言 在是一篇文章mongodb如何做数据备灾 中已经介绍mongodb集群是如何工作,可能很多人都有这样一个疑问:客户端如何知道主服务挂了呢?这一篇文章将介绍如何在net中访问这个集群. 第一步.安装MongoDB.Driver 在demo中,打开nuget安装MongoDB.Driver,如下图所示: 第二步.配置MongoClient构造 从上图中,可以看到,这个集群只有两个mongodb实例40001,40002 第三步.运行demo 循环100次,写入数据:当人为停止一个主mongod

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

Mongodb集群搭建之 Replica Set Replica Set 中文翻译叫做副本集,不过我并不喜欢把英文翻译成中文,总是感觉怪怪的.其实简单来说就是集群当中包含了多份数据,保证主节点挂掉了,备节点能继续提供数据服务,提供的前提就是数据需要和主节点一致.如下图: Mongodb(M)表示主节点,Mongodb(S)表示备节点,Mongodb(A)表示仲裁节点.主备节点存储数据,仲裁节点不存储数据.客户端同时连接主节点与备节点,不连接仲裁节点. 默认设置下,主节点提供所有增删查改服务,备节

1.概述 最近有同学和网友私信我,问我MongoDB方面的问题:这里我整理一篇博客来赘述下MongoDB供大家学习参考,博客的目录内容如下: 基本操作 CRUD MapReduce 本篇文章是基于MongoDB集群(Sharding+Replica Sets)上演示的,故操作的内容都是集群层面的,所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样.具体集群搭建可以参考我写的<高可用的MongoDB集群>. 2.基本操作 常用的 Shell 命令如下所示: db.help() # 数据库帮助 db.

1.概述 最近有同学和网友私信我,问我MongoDB方面的问题:这里我整理一篇博客来赘述下MongoDB供大家学习参考,博客的目录内容如下: 基本操作 CRUD MapReduce 本篇文章是基于MongoDB集群(Sharding+Replica Sets)上演示的,故操作的内容都是集群层面的,所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样. 2.基本操作 常用的 Shell 命令如下所示: db.help() # 数据库帮助 db.collections.help() # 集合帮助 rs.h