db.collection.find()查询集合会返回一个包含查到的文档的游标.在mongo shell中,如果没有定义一个变量来该游标的内容,默认会迭代返回20个文档. > db.users.count();db.users.count(); 26 > db.users.find();db.users.find(); { "_id" : ObjectId("5667dbba614c1d1953bce9ba"), "name" : &

MongoDB · 引擎特性 · MongoDB索引原理数据库内核月报原文链接 http://mysql.taobao.org/monthly/2018/09/06/ 为什么需要索引?当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find(){ "_id" : ObjectId("571b5

1.主从mongodb 模式 类似,MySQL的主从配置  参照:https://blog.csdn.net/liusong0605/article/details/11551699 mongoDB有一个主要特性就是复制,有多种复制形式,其中,主从复制是比较常用的一种. 主从复制的工作原理:首先要有两个或更多的服务器,其中一个是主节点,负责处理客户端的请求,其他的都是从节点,负责映射主节点的数据.主节点记录在其上执行的所有操作,从节点定期轮询主节点获得的这些操作,然后执行这些操作.由于从节点和主

MongoDB分片 为什么需要Sharded cluster? MongoDB目前3大核心优势:『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』,通过json文档来实现灵活模式,通过复制集来保证高可用,通过Sharded cluster来保证可扩展性. 何时使用分片技术 存储容量需求超出单机磁盘容量 活跃的数据集超出单机内存容量,导致很多请求都要从磁盘读取数据,影响性能 写IOPS超出单个MongoDB节点的写服务能力 分片技术,使得集合中的数据分散到多个分片集中.使得MongoDB具备横向的发展

##mongodb复制(主从服务器数据备份, 一个主服务器可以有很多个从服务器) #mongodb的复制至少需要两个节点.其中一个是主节点,负责处理客户端请求,其余的都是从节点,负责复制主节点上的数据. #1.需要开四个终端, 其中两个用于 #设置并开启主从服务器, mongod --bind_ip "pc的ip地址" --port "27018" --dbpath ./主服务器 --replSet "rs0" #和从服务器 mongod --b

转自:http://www.mongoing.com/archives/2797 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name&qu

MongoDB支持客户端灵活配置写入策略(writeConcern),以满足不同场景的需求. db.collection.insert({x: 1}, {writeConcern: {w: 1}}) writeConcern选项 MongoDB支持的WriteConncern选项如下 w: <number>,数据写入到number个节点才向用客户端确认 {w: 0} 对客户端的写入不需要发送任何确认,适用于性能要求高,但不关注正确性的场景 {w: 1} 默认的writeConcern,数据写入

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

在开发之前,选择MongoDb驱动是件很重要的事情.如果选择不好,在后期的开发的是件很费力的事情,因为我就遇到这样的问题.MongoDb驱动有几种比较流行驱动,官方驱动和samus是两种使用比较多的. 好了,接着说今天的内容了.       首先从MongoDb的官方网站上下载CSharp驱动(https://github.com/mongodb/mongo-csharp-driver/downloads).我使用的是CSharpDriver-1.1.0.4184,里面还包含一个CSharpDr

MongoDB 分片的原理.搭建.应用   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

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

最近在看<MongoDB权威指南>,写博客记录一下相关内容~~ 关于安装之类的最基本的就不多说了,从基本操作增删改查开始. MongoDB官网地址:http://www.mongodb.org/ 我使用的是MongoDB 2.4.8 插入文档 db.user.insert({"name":"jun"}) 在user中插入一条记录.这个操作会给文档添加一个"_id"键.如下图所示: 如果要插入多个文档,使用批量插入会快一些,一次批量插入

>>Memcached Memcached的优点:Memcached可以利用多核优势,单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key.value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右).适用于最大程度扛量.支持直接配置为session handle.Memcached的局限性:只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型.无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用,且重启后数据全部丢失.无法进行数据同步,不能将MC中的数据

1. 什么是复制 (1)MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程. (2)复制提供了数据的冗余备份,并在多个服务器上存储数据副本,提高了数据的可用性, 并可以保证数据的安全性. (3)复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据. (4)分布式读取数据 2. MongoDB复制原理 (1)mongodb的复制至少需要两个节点.其中一个是主节点,负责处理客户端请求,其余的都是从节点,负责复制主节点上的数据. (2)主节点记录在其上的所有操作oplog,从节点定期轮询主节点获取这些操作,然后对

>>Memcached Memcached的优点:Memcached可以利用多核优势,单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key.value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右).适用于最大程度扛量.支持直接配置为session handle.Memcached的局限性:只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型.无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用,且重启后数据全部丢失.无法进行数据同步,不能将MC中的数据

MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程. 复制提供了数据的冗余备份,并在多个服务器上存储数据副本,提高了数据的可用性, 并可以保证数据的安全性. 复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据. 什么是复制? 保障数据的安全性 数据高可用性 (24*7) 灾难恢复 无需停机维护(如备份,重建索引,压缩) 分布式读取数据 MongoDB复制原理 mongodb的复制至少需要两个节点.其中一个是主节点,负责处理客户端请求,其余的都是从节点,负责复制主节点上的数据. mongodb各个节点常见的

1.公司业务调整,把一部分数据由Redis转至MongoDB,业务在测试环境正常,生产环境上线后发现压力一上来MongoDB的服务直接把CPU占满了,和开发的同学分析了一下也参考了一下百度上类似的问题,最后定位原因:未使用索引. 解决方法很简单:对应的关键字段创建索引即可. 参考命令如下: >use Data;                                            #进入数据库Data,注意区分大小写: >db.stats();                 

MongoDB 复制(副本集) MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程. 复制提供了数据的冗余备份,并在多个服务器上存储数据副本,提高了数据的可用性, 并可以保证数据的安全性. 复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据. 什么是复制? 保障数据的安全性 数据高可用性 (24*7) 灾难恢复 无需停机维护(如备份,重建索引,压缩) 分布式读取数据 MongoDB复制原理 mongodb的复制至少需要两个节点.其中一个是主节点,负责处理客户端请求,其余的都是从节点,负责复制主节点上的数据

一.MongoDB的应用场景及实现原理二.MongoDB的常用命令及配置三.手写基于MongoDB的ORM框架四.基于MongoDB实现网络云盘实战五.MongoDB 4.0新特性 一.MongoDB 中的应用场景及设计原理     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.在这里我们有必要先简单介绍一

1.删除文档(remove()函数) 在执行remove()函数前先执行find()命令来判断执行的条件是否正确,这是一个比较好的习惯. 语法: db.collection.remove( <query>, <justOne> ) //2.6版本以后 db.collection.remove( <query>, { justOne: <boolean>, writeConcern: <document> } ) // 参数说明: // query