1.1 特大快形成 如果用date字段作为片键,集合中date是一个日期字符串,如:year/month/day,也就是说,mongoDB一天创建一个块.因块内所有文档的片键一样,因此这些块是不可拆分的.如果块超出了config.settings中设置的最大块大小,那么均衡器就无法移动这个块了. 这种不可拆分和移动的块就叫做特大快,这种快相当难对付. 1.2 特大快的表现 出现特大快的表现之一是,某分片的大小增长速度要比其他分片快得多.也可使用sh.status()来检查 是否出现了特大快:特大

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作(二) 主要内容: 更新文档,删除文档,批量写操作,SQL与MongoDB映射图,读隔离(读关注),写确认(写关注) 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档,即使过滤器匹配到多个文档,也只会更新一个文档. 3.2版本新增特性. db.collection.updateMany(

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制. <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>2.服务实例的配置参数说明 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>- 3.设备驱动介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>-4.如开发一套设备驱动,同时支持串口和网络通讯. <连载 | 物联网框架ServerSupe

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片集群(sharded cluster)是一种水平扩展数据库系统性能的方法,能够将数据集分布式存储在不同的分片(shard)上,每个分片只保存数据集的一部分,MongoDB保证各个分片之间不会有重复的数据,所有分片保存的数据之和就是完整的数据集.分片集群将数据集分布式存储,能够将负载分摊到多个分片上,每个分片只负责读写一部分数据,充分利用了各个shard的系统资源,提高数据库系统的吞吐量. 数据集被拆分成数据块(chunk),每个数据块包含多个doc,数

在MongoDB(版本 3.2.9)中,数据的分发是指将collection的数据拆分成块(chunk),分布到不同的分片(shard)上,数据分发主要有2种方式:基于数据块(chunk)数量的均衡分发和基于片键范围(range)的定向分发.MongoDB内置均衡器(balancer),用于拆分块和移动块,自动实现数据块在不同shard上的均匀分布.balancer只保证每个shard上的chunk数量大致相同,不保证每个shard上的doc数量大致相同. 一,数据按照chunk数量进行均衡分发

汇总: 1. [MongoDB]安装MongoDB2. [MongoDB]Mongo基本使用:3. [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较4. [MongoDB]MongoDB与JAVA结合使用CRUD 参考:http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2011/06/01/2066119.html 介绍: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. 特点:高性能.易部

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起

GridFS用于存储和恢复那些超过16M(BSON文件限制)的文件. GridFS将文件分成大块,将每个大块存储为单独的文件.GridFS中限制chunk最大为256k.GridFS使用两个collection存储,一个存储chunks,一个存储元数据(metadata).fs.files和fs.chunks When should I use GridFS?http://docs.mongodb.org/manual/faq/developers/#faq-developers-when-to

一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_966e430001019s8v.html 与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一

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.

  与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起来,

先说说自己对 Memcache和Mongodb的一些看法,主要是抛砖引玉了,希望看到大家的意见和补充. Memcache Memcache的优势我觉得总结下来主要体现在: 1) 分布式.可以由10台拥有4G内存的机器,构成一个40G的内存池,如果觉得还不够大可以增加机器,这样一个大的内存池,完全可以把大部分热点业务数据保存进去,由内存来阻挡大部分对数据库读的请求,对数据库释放可观的压力. 2) 单点.如果Web服务器或App服务器做负载均衡的话,在各自内存中保存的缓存可能各不相同,如果数据需要同

本文大纲 基础了解mongodb(mongodb介绍,跟其他nosql区别,跟内存服务器区别等,使用场景) 在使用前,强力建议看哈http://wenku.baidu.com /link?url=luqHFDarGTCW5KgDl1eHs8oF9LSbobshfqmvcASYvj-AdluLtiQ3ZKduduEl2M_6GGJb8zfORDyERdquE33W6WzVMN2OiYtwifKbBOXWudK 一.前言 做个日志服务器,多台服务器通过log4j配置,把日志以json格式输入到mon

与关系型数据库相比,MongoDB的优点: 转载自  http://blog.sina.com.cn/s/blog_966e430001019s8v.html①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起来,

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起

在docs命令中执行数据操作 MySQL数据库 先启动MySQL服务器  net start mysql 进入MySQL服务器MySQL -uroot -p(这里写你的数据库密码) (-P是从哪个端口进) 我第一次操作是就是因为电脑上 有 MySQL  MySQL57 MySQLla 三个服务 引起端口冲突 导致 我 找不到相应的数据 数据库操作 create database   创建数据库 show databases   显示MySQL服务上的数据库 use  数据库          使

本篇文章主要介绍Nosql的一些东西,以及Nosql中比较火的三个数据库Redis.Memchache.MongoDb和他们之间的区别.以下是本文章的阅读目录 一.Nosql介绍 1.Nosql简介 2.Nosql的特点和关系型数据库的区别 3.Redis,Memcache,MongoDb的特点与区别 4.参考文章 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火.Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的

    在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都 觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了...放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一些, 还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀...直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能 怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面