许多公司随着业务发展,单数据库实例已经不能满足业务需要,需要定期进行数据交换,同步到MongoDB, 或其他位置的MySQL,以分散数据库的并发压力. 目前大部分都采用自行开发的方式处理,存在开发成本高,不灵活.维护困难等问题. 目前有一款数据交换软件TreeSoft数据库管理系统,可以实现定时的数据自动交换同步,操作也很简单. 这款神器支持以下数据同步方案,我也觉得好强大! 1.MySQL同步数据到Oracl 2.MySQL同步数据到PostgreSQL 3.MySQL同步数据到SQL Ser

我们产品中需要全文检索的功能,后端数据存储主要使用了 MySQL + MongoDB,而其中需要检索的内容是在 MongoDB 中的. MongoDB 本身是自带文本索引功能的,但是,不支持中文.术业有专攻,MongoDB 是数据存储应用,那么全文检索就使用专业的全文搜索引擎吧. 预选的几个选手有:Solr.ElasticSearch.Xapian.Sphinx.XunSearch.由于我们的数据量比较大,觉得现在单机已经有些力不从心了,MongoDB 也开始计划做分片,那么全文搜索如果自带分布

MongoDB初始化数据同步: 副本集中的成员启动之后,就会检查自身的状态,确定是否可以从某个成员那里进行同步.如果不行的话,尝试从其他成员那里进行完整的数据复制. 这个过程就是初始化同步(initial syncing),这几个步骤可以从mongod日志查看. 1.首先,这个成员会做一些记录前的准备工作:选择一个成员作为同步源,在local.me中为自己创建一个标识符,删除所有已存在的数据库,以一个全新的状态进行复制. 在这个过程中,所有现有的数据都会被删除.应该只在不需要保留现有数据的情况下

本文主要实现将Elasticsearch中的索引数据Index同步到Mongodb中的集合collection中. 0.前提 1)已经安装好源数据库:elasticsearch V2.X; 2)已经安装好目的数据库:Mongodb; 3)已经安装好logstash及相关插件logstash-output-mongodb Google.Statckoverflow上充斥着mongdb到elasticsearch同步的文章和问题,而反过来,elasticsearch到mongodb同步的操作做的少之

1. 下载mongodb 下载地址:https://www.mongodb.org/dl/linux/x86_64-rhel62 2. 解压tar zxf mongodb-linux-x86_64-rhel62-v3.2-latest.tgzmv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.5-20-g07e21d8/ /usr/local/mongodb 3. 添加环境变量echo "export PATH=$PATH:/usr/local/mongodb/bin"

MongoDB 数据迁移和同步 MongoDB的数据同步 复制 mongodb的复制至少需要两个实例.其中一个是主节点master,负责处理客户端请求,其余的都是slave,负责从master上复制数据. master写处理:master负责接收写请求,具体的流程为: 如果开启journal功能,则先将写请求记录到journal中,然后批量执行,同时将操作记录到oplog中: 如果未开启journal功能,则对每个写请求进行单独操作,然后写入oplog. 注:oplog是幂等的,当有累加操作in

mongodb同步 py-mongo-sync MongodbSync mongodb 的一个同步工具,具备将一个数据源上的数据,同步到其它 mongodb 上,支持: mongos -> (mongos, mongod) mongod -> (mongos, mongod) 如果源是 mongos,情况比较复杂,需要从 mongos 里将副本信息全部取出来,同步到 mongod 中: 需要注意的是,源和目的 mongo,都需要使用 admin 账号,以取得所有权限: 支持 oplog 格式为

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/114639152 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.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.Elasticsearch 是一个高效强大的大数据搜索引擎.它的 Speed, Scale 及 Relevance 是很多数据库不具

缘起:来自于我在近期一个项目上遇到的问题,在Segmentfault上发表了提问 知识背景: 对不是很熟悉MongoDB和Redis的同学做一下介绍. 1.MongoDB数组查询:MongoDB自带List,可以存放类似这样的结构 List = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]. 如果我们有一个 l = [2, 3, 8], 则可以进行这样的查询:spce = { 'List' : { '$in' :  l }, 这里spce就是一个查询条件,代表 l 是 List的一个子

数据中心在运行中有可能遇到各种硬件.电力.网络故障等问题,需要设计良好的系统来隔离,尽量减少对上层应用的影响,持续对外提供服务:一旦发生业务中断,也应尽快恢复.通过主从备份设计,在主应用系统发生故障时,备机能够及时接管应用,保持业务的连续性. 以如下这个基本的应用架构为例,数据库存在单点隐患,可以考虑利用MongoDB对主从的支持特性设计成Master-Slave部署,完成架构优化. 注意:MongoDB的主从同步通过内网能达到最佳效率,如果只能通过公网进行主从同步,将会影响效率. 可以直接使用

方案1. (被否定) 加上Redis,做到MongoDB的读写分离,单一进程从MongoDB及时把任务同步到Redis中. 看起来很完美,但是上线后出现了各种各样的问题,列举一下: 1.Redis队列长度为多少合适? 2.同步进程根据优先级从MongoDB向Redis同步过程中,一次取多少任务合适?太大导致很多无谓的开销,太小又会频繁操作MongoDB 3.当某一个子任务处理较慢的时候,会导致MongoDB的前面优先级较高的任务没有结束,而优先级较低的确得不到处理,造成消费者空闲 最终方案: 在

第一节 简介 欢迎和我们一起来用以太坊开发构建一个去中心化电商DApp!我们将用区块链.星际文件系统(IPFS).Node.js和MongoDB来构建电商平台类似淘宝的在线电商应用,卖家可以自由地出售商品,买家可以自由地购物: 去中心化: 和淘宝或eBay不同,我们把所有的商业逻辑和核心数据都放在以太坊区块链上,这使 得它成为一个完全去中心化的应用.和淘宝这样中心化的电商平台相比,一个去中心化的P2P电商应用显然有其独特的价值--至少你不用担心被平台封账户了. IPFS: 在以太坊上存储用于商品

MongoDB有主从复制和副本集两种主从复制模式,主从复制最大的问题就是无法自动故障转移,MongoDB副本集解决了主从模式无法自动故障转义的特点,因此是复制的首选.对于简单的主从复制无法自动故障转移的缺陷,各个数据库都在改进,MySQL推出的MGR,Redis的哨兵,Mongodb的复制集. 对于主从复制模式:mongodb的主从配置异常简单,如果是非安全认证模式,只需要在主节点增加master = true,从节点增加slave = true和source = ip:port两个节点,分别启

前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法,下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结: MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制.选举机制采用了Bully算法,可以很方便从分布式节点中选出主节点.Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法,主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点.别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争.被其他所有节点接受的节点才能成为主节点.节点按照一些属性来判断谁应该胜出.这个属性可以是一个静态ID,也可以是更新的度

问题: mysql用binary log来保证主从同步的可靠性和安全性,在mysql中,主从同步是异步线程和异步任务来保证的. (在这点上,其它存储引擎有另外的选项,比如mongoDB和ElasticSearch的核心存储可以执行同步选项.mongoDB甚至支持同步到所有的从库后返回值,这样能够保证主从同步是没有延迟的.) 回到mysql,binary log是如何生成的?哪些操作会记录,哪些操作不会记录? 比如我有个疑问就是,对于事务操作,mysql是如何记录binary log的呢? 这个需

刚开始我找到的方案是利用 ElasticSearch 的 River 来同步数据,并在 GitHub 上到了 MongoDB River 插件:elasticsearch-river-mongodb.但是,随后我又在 ElasticSearch 官网上看了这篇博客:<Deprecating Rivers>,官方已经在 1.5 以后的版本弃用 River,为了用户的迁移,会一直保留到 2.0 版本. 于是,我得另寻方案了.然后我又在网上找到了另外一个方案:mongo-connector.这个是

当我们从MongoDB中删除文档或集合时,MongoDB并不会将已经占用了的磁盘空间释放,它会一直维护已经占用了磁盘空间的数据文件,尽管数据文件中可能存在大大小小的空记录列表(empty record list).当客户端程序再次插入文档时,MongoDB会从空记录列表中分配存储空间给新文档.那么为了更加有效的使用磁盘空间,我们需要对mongodb的数据文件做碎片整理以及未使用空间的回收.思想无非两种: 1.对原数据进行重组 2.仅将数据复制出来,形成仅数据的完整备份 以下介绍几种常用的实施方法

个人博客:https://blog.sharedata.info/ 最近需要把数据从Mongo同步到Elasticsearch环境:centos6.5python2.7pipmongo-connector安装:pip install elastic2-doc-manager[elastic5]pip install mongo-connector[elastic5]命令参数:-m mongodb_host:port —— 数据源地址,mongodb数据库地址.-t target_host:por

一.MongoDB的导入导出 mongoDB的导入导出,分为mongoDB官方提供的工具类,和第三方的工具类.下面依次介绍下: 1.1.mongoDB提供的工具 1.1.1.mongoimport工具 源数据只接受json.csv等格式的源文件. 第一步:将user表从MySQL中导出,右键,点击导出向导,选择格式为xlsx.第二步:导出完成后,双击打开user.xlsx,将user.xlsx另存为csv格式的文件.(切记不可直接修改后缀名,会导致乱码,无法导入到MongoDB中,血的教训)第三