复制集群的配置 1.安装mongodb数据库 在主节点和从节点上都安装mongodb # rpm -ivh mongo-10gen-2.4.6-mongodb_1.x86_64.rpm mongo-10gen-server-2.4.6-mongodb_1.x86_64.rpm 2.配置数据库 # mkdir -pv /mongodb/data # chown -R mongod.mongod /mongodb/data 修改配置文件 # vim /etc/mongod.conf # 数据目录 d

最近的数据库服务器有些不稳定,遇到了黑客的骚扰,mongodb的安全存在一些漏洞.首要任务是给数据库添加账号.之前大家都习惯于mongodb的不加安全账号和密码来连接数据库,那么问题是添加了安全账户后,有些是要改变调整的. 我使用的是mongodb 3.0版本.mongodb创建账户命令的示例如下: use admin db.createUser( { user: "admin", pwd: "", roles: [ { role: "userAdminA

加固mongodb建议:修改数据库默认端口,添加数据库访问权限: 启动数据库(裸奔):C:\mongodb\bin>mongod --dbpath C:\MongoDB\data(同时用--dbpath指定数据存放地点为“db”文件夹.) 数据库管理:mongo.exe 新版的MongoDB已经不支持addUser方法了,改成createUser了. 启动数据库的注意事项: 指定端口启动数据库(不需要认证):E:\mongodb\bin>mongod --dbpath E:\MongoDB\d

未曾料到被黑客勒索比特币的戏码竟然降临到我的身上,几个月的技术积累付之一炬.怪只怪自己学艺不精,心存侥幸和无知,不过经此一役,方知网络安全防护的重要性. 一直未给自己的mongodb数据库设置账号密码,也没禁止外网访问,等同于在这个开放的网络世界里裸奔了几个月,不被人惦记才怪呢. 昔人有云:跌倒并不可怕,可怕的是在同一个地方跌倒两次. 亡羊补牢,犹未迟也. 那么我将从两个方面提高mongo数据库的安全防护系数 1.设置mongodb外网禁止访问 启动数据库时,额外添加--bind_ip 127.

分片(Sharding) 分片就是将数据进行拆分,并将其分别存储在不同的服务器上 MongoDB支持自动分片能够自动处理数据在分片上的分布 MongoDB分片有三种角色 配置服务器:一个单独的mongod进程,主要记录了哪个分片服务器包含了哪些数据的信息,保存的只是数据的分布表,如果配置服务器不可用时,将变为只读,不能进行分片和数据迁移, 配置服务器的1KB空间相当于真实数据的200MB,所以配置服务器不需要太多的资源和配置.但是每个配置服务器都建议部署在不同的物理机上, 配置服务器相当于整个集

前面几篇文章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移,但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要.一是海量数据如何存储?二是如何高效的读写海量数据?尽管复制集也可以实现读写分析,如在primary节点上写,在secondary节点上读,但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的,因为primary节点到secondary节点间的数据同步会带来一定延迟,而且这种方式也不能处理大量数据.mongoDB从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题,引入了分片机制,实现了海量数据的分

在花了不少时间研究学习了MongoDB数据库的相关知识,以及利用C#对MongoDB数据库的封装.测试应用后,决定花一些时间来总结一下最近的研究心得,把这个数据库的应用单独作为一个系列来介绍,希望从各个方面来总结并记录一下这个新型.看似神秘的数据库使用过程.本文是这个系列的开篇,主要介绍一些MongoDB数据库的基础知识.安装过程.基础使用等方面. MongoDB是一款由C++编写的高性能.开源.无模式的常用非关系型数据库产品,是非关系数据库当中功能最丰富.最像关系数据库的数据库.它扩展了关系型

[摘要]当今已进入大数据时代,特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展,传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求.随着NoSQL数据库的不断发展和成熟,可以较好地解决海量存储和海量计算方面的应用需求.本文重点描述作为NoSQL之一MongoDB数据库在海量数据存储方面的应用. 1  引言NoSQL,全称是“Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库.这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式.开源的.水平可扩展的.原始目的是为了大规模web应用,

分片 1. 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存放在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以 存储更多的数据,处理更大的负载. 2. MongoDB支持自动分片(autosharding),可以使数据库架构对应用程序不可见,也可以简化系统管理.对应用程序而言,好像始终在使用一个单机的MongoDB服务器一样.另一方面, mongoDB自动处理数据在分片上的分布,也更容易添加和删除分片技术.

MongoDB 分布式操作——分片操作 描述: 像其它分布式数据库一样,MongoDB同样支持分布式操作,且MongoDB将分布式已经集成到数据库中,其分布式体系如下图所示: 所谓的片,其实就是一个单独的MongoDB进程,它可以运行在不同的节点上,也可以运行在同一节点但监听不同的端口.同一个集合的数据可能在每个片中都存储的有数据,但它们在逻辑上整合成一个整体.分片的依据往往是根据表中的某一列或者是集合中的某一 组属性.且分片是系统自动的,但是分片的依据需要用户自己指定,分片的依据称之为“片键”

机器:10.165.38.68    10.165.38.72 部署包:mongodb-linux-x86_64-rhel55-3.0.2.tgz(百度云盘下载地址:http://pan.baidu.com/s/1jIQAGlw 密码:l7pf) 部署结构: 10.165.38.68上部署配置服务.路由服务.和分片服务 10.165.38.72上部署分片服务 下面开始分服务器讲解部署的过程: 第一台服务器:10.165.38.68 第一步:上传上面的部署包到linux服务器上 第二步:解压缩该文

前面的话 为了保存网站的用户数据和业务数据,通常需要一个数据库.MongoDB和Node.js特别般配,因为Mongodb是基于文档的非关系型数据库,文档是按BSON(JSON的轻量化二进制格式)存储的,增删改查等管理数据库的命令和JavaScript语法很像.本文将详细介绍MongoDB数据库 数据库 数据库,顾名思义,是数据存储的仓库,主要功能有两个 1.有组织地存放数据 与在磁盘上自己存放文件不同,数据库替用户组织了数据的存储形式,用户只需要按照数据库提供的接口将数据写入,数据便会按照标准

非docker部署 为了避免过分冗余,并且在主节点挂了,还能顺利自动提升,所以加入仲裁节点 为什么要用docker部署,因为之前直接在虚拟机启动10个mongod 进程.多线程并发测试的时候,mongo的进程经常会挂掉. 所以这次使用docker部署测试 之前用的是7200转的固态硬盘 这次用nvme 的固态硬盘,性能是飞跃提升,使用批量插入,每次插入100个文档 ,每个文档里面有内嵌又内嵌文档1=10个文档, 算上内嵌总数相当于关系型数据库5000W数据量,总耗时130秒,而且非常稳定,未见异

Docker方式部署 为了避免过分冗余,并且在主节点挂了,还能顺利自动提升,所以加入仲裁节点 mongodb版本: 环境:一台虚拟机 三个configsvr 副本: 端口为 27020,27021,27022 两个分片: shard1:-> 三个副本,端口为 27010,27011,27012 shard2:-> 三个副本,端口为 27013,27014,27015 一个路由:mongos -> 端口为 27023 前置条件: 创建数据存储文件的目录 mkdir /usr/local/m

MongoDB是非关系型数据库的典型代表,DB-Engines Ranking 数据显示,近年来,MongoDB在NoSQL领域一直独占鳌头.MongoDB是为快速开发互联网应用 而设计的数据库系统,其数据模型和持久化策略就是为了构建高读/写的性能,并且可以方面的弹性拓展.目前公司使用到的MongoDB的主要场景有 库存中心(原料出入库.商品出入库.商品上下架变动.与其它系统平台的交互报文等).物流配送(订单的物流信息.配送信息.地理位置信息等).日志中心(系统应用和APP的log信息.调用依赖

数据库 MongoDB (芒果数据库) 数据存储阶段 文件管理阶段 (.txt .doc .xls)优点 : 数据可以长期保存 可以存储大量的数据 使用简单 缺点 : 数据一致性差 数据查找修改不方便 数据冗余度可能比较大 数据库管理阶段 优点 : 数据组织结构化降低了冗余度 提高了增删改查的效率 容易扩展 方便程序调用,做自动化处理 缺点 :需要使用sql 或者 其他特定的语句,相对比较复杂 几个概念 数据 : 能够输入到计算机中并被识别处理的信息集合 数据结构 :研究一个数据集合中数据之间关

之前学过的有mysql数据库,现在我们学习一种非关系型数据库 一.简介 MongoDB是一款强大.灵活.且易于扩展的通用型数据库 MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档

1.数据库名 数据库也通过名字来标识.数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串. 不能是空字符串(""). 不得含有' '(空格)...$./.\和\0 (空字符). 应全部小写. 最多64字节. 有一些数据库名是保留的,可以直接访问这些有特殊作用的数据库. admin: 从权限的角度来看,这是"root"数据库.要是将一个用户添加到这个数据库,这个用户自动继承所有数据库的权限.一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行,比如列出所有的数据库或者关闭服务器

1 概述 1.1 文件管理阶段 优点:可以长期保存 能存储大量数据 缺点:没有结构化的组织 查找不方便 数据容易冗余 1.2 数据库管理阶段 有文件存储的优点,同时解决了文件存储的问题 缺点 : 操作难度较高 数据 --> 数据库 --> 数据库管理系统 --> 数据库系统 2 数据库分类 2.1 关系型数据库 采用关系磨性来组织数据结构的数据库 常见数据库形式有:Oracle DB2  SQLServer  Mysql  sqlite 优点: (1)容易理解,使用方便,sql语句本身比

要在真实环境中实现MongoDB分片至少需要四台服务器做分片集群服务器,其中包含两个Shard分片副本集(每个包含两个副本节点及一个仲裁节点).一个配置副本集(三个副本节点,配置不需要仲裁节点),其中Shard的副本节点必须拥有单独的服务器,通常一个Shard副本集由3个以上副本节点组成更好,奇数个副本节点不需要额外配置仲裁节点.因为仲裁节点和配置节点不需要耗费很多的资源,可以与其他进程共享一台服务器. 当然了,对于平时学习而言,配置那么多服务器是不现实的,用VM虚拟机也不现实,毕竟MongoD