主要问题是:MongoDB集群分为复制集(replicaSet)与分片集(shardingSet),那么如何去连接这两种集群: 参考官方文档,我使用了最通用的方法:通过构造connection string来通用连接两种集群: 两种集群connection string的构造方法:replicaSet中选取primary节点与secondary节点,排除arbiter节点:shardingSet中选取mongos节点: Mongo的connection string够着方法: mongodb:/

先决条件 先运行mongodb肯定是必须的,然后导入以下包: import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.MongoClientURI; import com.mongodb.ServerAddress; import com.mongodb.MongoCredential; import com.mongodb.MongoClientOptions; MongoClient MongoClient()实例表示到数据库的连接池; 你将只需

一 安装模块pymongo pip3 install pymongo 二 创建一个MongoClient conn=MongoClient('mongodb://cbi:pass@ip1:20000,ip2:20000,ip3:20000') 三获取数据库 db=conn.testdb 四 获取集合 my_set = db.test 五获取单个文档 my_set.find_one()my_set.find_one({"author": "Maxsu"}) #获取匹配

关于安全认证得总结: 这个讲述的步骤也是先创建超管用户,关闭服务,然后生成密钥文件,开启安全认证,启动服务 相关概念 先来看一张图: 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上.在生产环境通常有多mongos作为请求的入口,防止其中

MongoDB分片集群(Sharded Cluster)通过将数据分散存储到多个分片(Shard)上,来实现高可扩展性.实现分片集群时,MongoDB 引入 Config Server 来存储集群的元数据,引入 mongos 作为应用访问的入口,mongos 从 Config Server 读取路由信息,并将请求路由到后端对应的 Shard 上. 使用分片集群时你需要知道的 用户访问 mongos 跟访问单个 mongod 类似 所有 mongos 是对等关系,用户访问分片集群可通过任意一个或多

前言 在是一篇文章mongodb如何做数据备灾 中已经介绍mongodb集群是如何工作,可能很多人都有这样一个疑问:客户端如何知道主服务挂了呢?这一篇文章将介绍如何在net中访问这个集群. 第一步.安装MongoDB.Driver 在demo中,打开nuget安装MongoDB.Driver,如下图所示: 第二步.配置MongoClient构造 从上图中,可以看到,这个集群只有两个mongodb实例40001,40002 第三步.运行demo 循环100次,写入数据:当人为停止一个主mongod

一年前搭了个MongoDB集群,跑得还算不错,但是有几次遇到过服务卡死的问题.处理起来已经得心应手了,拿来跟大家分享一下: 故障现象: 业务查询缓慢,而且会有连接异常: { "serverUsed" : "/10.6.19.80:10013" , "errmsg" : "exception: could not run map command on all shards for ns tloc.fileprops and query {

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而

搭建mongodb集群(副本集+分片) 转载自:http://blog.csdn.net/bluejoe2000/article/details/41323051 完整的搭建mongodb集群(副本集+分片)的例子... 准备四台机器,分别是bluejoe1,bluejoe2,bluejoe3,以及bluejoe0 副本集及分片策略确定如下: 将创建3个副本集,命名为shard1,shard2,shard3: 以上3个副本集作为3个分片: 每个副本集包含3个副本(主.辅1.辅2): 副本分开存储

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

高可用的MongoDB集群   1.序言 MongoDB 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库. 它使用 C++编写.MongoDB 包含一下特点: l  面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. l  动态查询:Mongo 支持丰富的查询方式,查询指令使用 JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组. l  完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.Mongo 的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. l  查询监视:Mongo包含

MongoDB集群与LBS应用系列(一) 1. 概念 MongoDB作为著名的NoSQL,早已非常流行.它的地理应用也非常成熟,被foursquare用于生产环境也已经多时.本文主要记录今年6月份的一个地理产品中,使用MongoDB的过程和遇到的一些问题以及解决方案.我们在原型系统搭建时候,使用了三台机器,搭建MongoDB ReplicationSet 集群,作为地理数据库以使用. 2. 集群部署 2.1 硬件资源 三台操作系统为CentOS 64bit version6.4的服务器,IP地址

MongoDB集群方案介绍 一.什么是mongodb集群? 是指由多台mongodb服务器组成的服务器集群,称之为mongodb集群. 二.mongodb集群搭建的方式: 1.Replica Set  副本集: 简单来说就是集群当中包含了多份数据,保证主节点挂掉了,备节点能继续提供数据服务,提供的前提就是数据需要和主节点一致. 默认设置下,主节点提供所有增删查改服务,备节点不提供任何服务.但是可以通过设置使备节点提供查询服务,这样就可以减少主节点的压力,当客户端进行数据查询时,请求自动转到备节点