1.问题描述: 今天看到公司mongodb的oplog有点大,看到云数据库MongoDB版日志清理策略. MongoDB数据库在长期频繁地删除/写入数据或批量删除了大量数据,将产生很多物理空间碎片. 这些碎片将占用磁盘空间,降低磁盘利用率. 您可以对集合中的所有数据和索引进行重写和碎片整理,释放未使用的空间,提升磁盘利用率和查询性能. 下图说明: 2.前提条件 mongo实例的存储引擎为WiredTiger. 3.详细信息 用户禁止使用 db.repairDatabase命令. 日志占用空间过大

前段时间维护的一个事业群的其中一条业务线的开发找到运维,提出来了一个MongoDB的优化问题,那段时间MongoDB正在从op管理移交给db进行维护,整个部门都对MongoDB的运维经验缺乏,MongoDB的优化更是一个未知的挑战.当op找到我,核心系统的公共服务平台用来进行短信服务的MongoDB集群想进行一次优化,我当仁不能让的承担了这项我都觉得可能搞不定的任务. 开发找到我提出了两点儿问题,并寻求运维团队解决这个问题,不过最终在我的理性的思考和他感性的思维碰撞下,最终我还是以胜利者的姿态胜

我现在也不清楚到底是什么原因 解决方法: 把你要执行的脚本保存到文件 在最上面添加下面两行代码:根据你的数据库 信息填写 conn = new Mongo('host:port'); db = conn.getDB("dbname"); 在mongodb所在目录执行cmd命令 mongo --nodb 你的脚本.js

前言:之前有朋友加好友与我探讨一些问题,我觉得这些问题倒挺有价值的:于是就想在本公众号开设一个问答专栏,方便技术交流与分享,专栏名就定为:<读者来信>.欢迎关注本人微信公众号<HBase工作笔记>,扫描文末二维码解锁更多姿势! 来信人:罗*铭 小猿提问 如何判断HBase Major Compact是否执行完毕? 小猿解答 这里提供两种查看方式: 一种是HBase WebUI 界面: 另外一种是HBase Shell命令行 . 我们下面看一下. 1. HBase WebUI 点击W

漏洞版本: MongoDB 2.4.0-2.4.4 漏洞描述: CVE ID:CVE-2013-4142 MongoDB是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前NoSql数据库中比较热门的一种 MongoDB "mongo::mongoFind()"函数(src/mongo/scripting/v8_db.cpp)在解析规则表达式时存在一个安全漏洞,允许对MongoDB数据库进行读写访问的用户执行任意代码,拥有只读访问权限的用户可使数据库崩溃.目前还不确定是否是2.2.3版本引

对于replica set 中的secondary 节点默认是不可读的.在写多读少的应用中,使用Replica Sets来实现读写分离.通过在连接时指定或者在主库指定slaveOk,由Secondary来分担读的压力,Primary只承担写操作. 如果通过shell访问mongo,要在secondary进行查询.会出现如下错误: imageSet:SECONDARY> db.fs.files.find() error: { "$err" : "not master an

原文:https://blog.51cto.com/1767340368/2092813 环境设置: [root@mongodb ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.9 (Final) [root@mongodb ~]# python -V Python 2.6.6   1.首先确保,Mongodb数据库运行 2.安装pymongo模块 官网:https://pypi.python.org/pypi/pymongo/(按需下载) [root@

查询索引 索引存放在system.indexes集合中 > show tables address data person system.indexes 默认会为所有的ID建上索引 而且无法删除 > db.system.indexes.find() { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "

Mongodb的java driver本身的接口 void createCollection(String collectionName, CreateCollectionOptions createCollectionOptions) 是不支持创建一个sharding collection的,通过此方式创建的collection不支持分片,即此表存放在一个节点上.传统的方式是通过mongodb的shell命令(见之前的文章),如 sh.shardCollection("dbname.table

查看正在执行的操作 db.currentOp() 查看系统执行的操作 db.currentOp(True) kill正在执行的操作 db.killOp(<operation id>) 示例: > db.currentOp().inprog [ { "desc" : "conn15", "threadId" : "140563298641664", "connectionId" : 15,

比如使用命令行的方式查看数据库runoobdb中的sites集合(数据表)中的所有数据 1.在连接名的地方鼠标右键选择“open shell” 2.在出现的shell窗口中输入一下命令行,然后按ctrl+enter组合键执行命令 或者在数据库runoobdb处右键选择“open shell”,直接输入“db.sites.find()”,然后按ctrl+enter组合键执行命令,跟上面的操作相比少了一步切换数据库的步骤

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

[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(

存储引擎(Storage Engine)是MongoDB的核心组件,负责管理数据如何存储在硬盘(Disk)和内存(Memory)上.从MongoDB 3.2 版本开始,MongoDB 支持多数据存储引擎(Storage Engine),MongoDB支持的存储引擎有:WiredTiger,MMAPv1和In-Memory. 从MongoDB 3.2 版本开始,WiredTiger成为MongDB默认的Storage Engine,用于将数据持久化存储到硬盘文件中,WiredTiger提供文档级别

本文整理了一年多以来我常用的MongoDB操作,涉及mongo-shell.pymongo,既有运维层面也有应用层面,内容有浅有深,这也就是我从零到熟练的历程. MongoDB的使用之前也分享过一篇,稍微高阶点:见这里:<MongoDB使用小结> 1.shell登陆和显示 假设在本机上有一个端口为17380的MongoDB服务,假设已经把mongo bin文件加入到系统PATH下. 登陆:mongo --port 17380 显示DB:show dbs 进入某DB:use test_cswuy

本文整理了一年多以来我常用的MongoDB操作,涉及mongo-shell.pymongo,既有运维层面也有应用层面,内容有浅有深,这也就是我从零到熟练的历程. MongoDB的使用之前也分享过一篇,稍微高阶点:见这里:<MongoDB使用小结> 1.shell登陆和显示 假设在本机上有一个端口为17380的MongoDB服务,假设已经把mongo bin文件加入到系统PATH下. 登陆:mongo --port 17380 显示DB:show dbs 进入某DB:use test_cswuy

一:概念 相关概念及图片引用自这里 mongodb副本集: 副本集是一组服务器,其中一个是主服务器,用于处理客户请求:还有多个备份服务器,用于保存主服务器的数据副本.如果主服务器崩溃了,备份服务器自动将其中一个成员升级为新的主服务器. 由此可见副本集对于应对灾难性事件是多么的合适.以前的mongo主从模式其实就是一个单副本的应用,没有很好的扩展性和容错性.而mongodb副本集具有多个副本保证了容错性,就算一个副本挂掉了还有很多副本存在,并且解决了上面第一个问题“主节点挂掉了,整个集群内会自动切

在一文搞懂raft算法一文中,从raft论文出发,详细介绍了raft的工作流程以及对特殊情况的处理.但算法.协议这种偏抽象的东西,仅仅看论文还是比较难以掌握的,需要看看在工业界的具体实现.本文关注MongoDB是如何在复制集中使用raft协议的,对raft协议做了哪些扩展. 阅读本文,需要对MongoDB复制集replication有一定认识,特别是replicat set protocol version. 在带着问题学习分布式系统之中心化复制集一文中,介绍了中心化副本控制协议.在raft(m

目录 一.MongoDB 简介 二.MongoDB 的储存引擎 三.mongodb 配置参数 四.MongoDB 单节点搭建 五.MongoDB 连接 六.MongoDB 常用命令 七.MongoDB 认证 八.MongoDB 用户角色 九.MongoDB 备份与恢复 十.生产环境注意事项 十一.MongoDB 调优 十二.MongoDB 常用的几大GUI工具 十三.MongoDB-副本集搭建与管理 一.MongoDB 简介 本文的内容是基于 MongoDB 4.0 的. 参考于 MongoDB

前面的文章介绍了Mongodb的安装使用,在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式(主从复制),一种是 Replica Sets 模式(副本集). Mongodb一共有三种集群搭建的方式: Replica Set(副本集). Sharding(切片) Master-Slaver(主从)[目前已不推荐使用了!!!] 其中,Sharding集群也是三种集群中最复杂的. 副本集比起主从可以实现故障转移!!非常使用! mongoDB目前已不推荐使用主从模式,取

转载努力哥原文,原文连接https://www.cnblogs.com/nulige/p/7613721.html 介绍了Mongodb的安装使用,在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式(主从复制),一种是 Replica Sets 模式(副本集). 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Mongodb一共有三种集群搭建的方式: Replica Set(副本集). Sharding(切片) Master-Slaver(主从)[目