spring-data-mongodb主要有以下注解 @Id 主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束.如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键.原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比. 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表. @Document 标注在实体类上,类似于hibernate的enti

最近花了一些时间学习了下MongoDB数据库,感觉还是比较全面系统的,涉及了软件安装.客户端操作.安全认证.副本集和分布式集群搭建,以及使用Spring Data连接MongoDB进行数据操作,收获很大.特此记录,以备查看. 文章目录: MongoDB和Java(1):Linux下的MongoDB安装 MongoDB和Java(2):普通用户启动mongod进程 MongoDB和Java(3):Java操作MongoB MongoDB和Java(4):Spring Data整合MongoDB(X

SpringBoot 1.springboot概念 Spring Boot是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程.该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置.它默认配置了很多框架的使用方式,就像maven整合了所有的jar包,spring boot整合了所有的框架(不知道这样比喻是否合适). 2.SpringBoot目录结构 1.com.*.* Application.java 建议放到跟目录下面,主要用于做一些框架配置 2.com.*.*.domain

码字不易,点赞收藏,养成习惯!原创作者公众号:bigsai.更多精彩期待与您分享!项目收录在github的MongoDB案例中,文章收录在回车课堂中如果没基础请看看前两篇(墙裂推荐)MongoDB从立地到成佛(介绍.安装.增删改查)SpringBoot整合MongoDB(实现一个简单缓存) 课程导学 我们都知道MongoDB是一款非常出色的非关系型文档数据库,你肯定会想问MongoDB这么强,我们该怎么用或者有啥运用场景呢?MongoDB的应用场景非常多,无论是数据存储还是日志存储越来越多的公司

背景: 通过上一篇的 MongoDB 分片的原理.搭建.应用 大致了解了MongoDB分片的安装和一些基本的使用情况,现在来说明下如何管理和优化MongoDB分片的使用. 知识点: 1) 分片的配置和查看 ① 添加分片:sh.addShard("IP:Port")  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40

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

分片 在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求. 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据也足以提供可接受的读写吞吐量.这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据. 为什么使用分片 复制所有的写入操作到主节点 延迟的敏感数据会在主节点查询 单个副本集限制在12个节点 当请求量巨大时会出现内存不足. 本地磁盘不足 垂直扩展价格昂贵 MongoDB分片 下图展示了在MongoDB中使用分片集群

环境准备 Linux环境 主机 OS 备注 192.168.32.13 CentOS6.3 64位 普通PC 192.168.71.43 CentOS6.2 64位 服务器,NUMA CPU架构 MongoDB版本:mongodb-linux-x86_64-2.4.1,下载地址:www.mongodb.org/downloads. MongoDB安装:分别在两台机器上安装好mongodb 2.4.1,安装路径都为/url/local/mongodb-2.4.1/ cd /usr/local/sr

搭建mongodb分片 http://gong1208.iteye.com/blog/1622078 Sharding分片概念 这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群. MongoDB 的数据分块称为 chunk.每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块. 要构建一个 MongoDB Sharding C

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的一个数据访问层组件,他主要的作用是SQL解析.路由处理.根据应用的请求的功能解析当前访问的sql判断是在哪个业务数据库

实际环境架构 分别在3台机器运行一个mongod实例(称为mongod shard11,mongod shard12,mongod shard13)组织replica set1,作为cluster的shard1 分别在3台机器运行一个mongod实例(称为mongod shard21,mongod shard22,mongod shard23)组织replica set2,作为cluster的shard2 每台机器运行一个mongod实例,作为3个config server 每台机器运行一个mo

1.分片介绍 分片(sharding)是将数据拆分,将其分散存到不同机器上的过程.MongoDB 支持自动分片,可以使数据库架构对应用程序不可见.对于应用程序来说,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. 请记住:复制是让多台服务器拥有同样的数据副本,每一台服务器都是其他服务器的镜像,而每一个分片都与其他分片拥有不同的数据子集. 通常,分片可以用来: 增加可用的内存 增加可用的磁盘空间 减轻单台服务器的负

Mongodb 分片部署 配置mongodb集群,比如 在3个server上配置 3 shard的Mongodb集群: 架构: 1.每片数据需要3个mongod server,2个为主从数据节点:1个为仲裁节点(arbiter),不存数据. 一共三片,可以做成: (sh1主),(sh2从),(sh3仲裁) (sh2主),(sh3从),(sh1仲裁) (sh3主),(sh1从),(sh2仲裁) 2. 需要3个mongod config server,登录3台机器执行如下 echo 'export

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

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

springboot整合mybaits注解开发时,返回json或者map对象时,如果一个字段的value为空,需要更改springboot的配置文件 mybatis: configuration: call-setters-on-nulls: true

本篇博文将介绍几种SpringBoot 中常用注解 其中,各注解的作用为: @PathVaribale 获取url中的数据 @RequestParam 获取请求参数的值 @GetMapping 组合注解,是@RequestMapping(method = RequestMethod.GET)的缩写 @RestController是@ResponseBody和@Controller的组合注解. @PathVaribale 获取url中的数据 看一个例子,如果我们需要获取Url=localhost:

概念: MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法,以支持巨大的数据存储和对数据进行存储 优势: 1.减少了每个分片需啊哟处理的请求数,群集可以提高自己的存储容量和吞吐量 2.减少了每个分片存储的数据 三个主要组件: shard:分片服务器,用于存储实际的数据块,由多台服务器组成一个复制集承担,防止主机单点故障 config server:配置服务器,存储整个分片群集的配置信息,包括块信息 routers:前端路由,客户端由此进入,让整个群集看上去像单一数据库 如何部署MongoDB分片群

SpringBoot 中常用注解@PathVaribale/@RequestParam/@GetMapping介绍 本篇博文将介绍几种如何处理url中的参数的注解@PathVaribale/@RequestParam/@GetMapping. 其中,各注解的作用为: @PathVaribale 获取url中的数据 @RequestParam 获取请求参数的值 @GetMapping 组合注解,是@RequestMapping(method = RequestMethod.GET)的缩写 @Pat

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,“分片”就用这个来解决这个问题. 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,防止其中一

目录 一.简介 二.分片集群 三.数据分布策略 四.Mongos访问模式 五.Config元数据 六.分片均衡 参考文档 一.简介 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. 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. 当MongoDB复制集遇到下面的业务场景时,你就需要考虑使用S