The MongoDB Engineering Team is pleased to announce the release of MongoDB 2.4. This is the latest stable release, following the September 2012 release of MongoDB 2.2. This release contains key new features along with performance improveme
The MongoDB Engineering Team is pleased to announce the release of MongoDB 2.4. This is the latest stable release, following the September 2012 release of MongoDB 2.2. This release contains key new features along with performance improvements and bug fixes. We have outlined some of the key features below. For additional details about the release:
- 2.4 release notes
- MongoDB Downloads
- MongoDB 2.4 webinars
Highlights of MongoDB 2.4 include:
- Hash-based Sharding
- Capped Arrays
- Text Search (Beta)
- Geospatial Enhancements
- Faster Counts
- Working Set Analyzer
- V8 JavaScript engine
- Security
Hash-based Sharding: MongoDB 2.4 adds Hash-based Sharding, built on top of our range based sharding. Using a hashed shard key allows users to get a good distribution of load and data in a simple manner, in cases where documents are accessed randomly through the key space, or if the access patterns may not be totally predictable.
Capped Arrays: Capped arrays declare a fixed size array inside of a document. On a $push operation, users can now specify a $slice modifier, which trims the array to the last N items. You can also specify a sort, which will first sort the array, and then apply the trim.
Text Search: Text Search has been one of the all time most requested features in MongoDB. Text indexing will offer native, real-time text search with stemming and tokenization in 15 languages. For more details on Text Search and its implementation see the docs and blog post.
Geo Capabilities: MongoDB 2.4 introduces GeoJSON support, a more accurate spherical model and enhanced search including polygon intersection. ?Currently 2dsphere supports the Point, LineString and Polygon GeoJSON shapes. ?
Faster Counts: In many cases, counts in MongoDB 2.4 are an order of magnitude faster than previous versions. We made numerous optimizations to the query execution engine in order to improve common access patterns. One example is in a single b-tree bucket: if the first and last entry in the bucket match a count range, we know the middle keys do as well, thus we do not have to check them individually.
Working Set Analyzer: Capacity planning is critical to running a MongoDB cluster. In MongoDB 2.4 we added a working set size analyzer, making it easy to measure the percentage of resources used. It will tell you how many unique pages the server has needed in the last 15 minutes, so that you can track usage over time. When the amount of data needed in 15 minutes is approaching RAM, its probably time to add more capacity to your cluster.
New V8 Engine: MongoDB 2.4 changed the JavaScript engine used for MapReduce, $where and the shell. We have switched to V8, the JavaScript engine from Google Chrome, which improves concurrency.
Security: MongoDB 2.4 two major security enhancements: Kerberos Authentication and Role Based Access Control. Kerberos is part of MongoDB Enterprise and allows integration with enterprise level user management systems. Role Based Access Control allows more fine grained privilege management. ?
There were hundreds (692) of improvements, so we encourage those interested to look at the changelog. A great deal of important work was done that cannot all be put into one post, so please ask questions about other tickets. ?Even with everything in MongoDB 2.4, there is still a lot to do, and the 10gen engineering team is already hard at work on MongoDB 2.6.
- Downloads
- Release Notes
- Full changelog
- For the full scoop on new features in MongoDB version 2.4, register for our webinar series on new features Text Search, Geo, Kerberos
We encourage you to provide feedback and testing. Thank you for your ongoing support of MongoDB.
-Eliot and the MongoDB Engineering Team
原文地址:MongoDB 2.4 Released, 感谢原作者分享。

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

MysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilityByDistritingDataacRossMultiplenodes.itUsEsthendBenginefordataReplication andfaultToleance, assurant la manière

L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

TOOPTIMIZEMYSQLPERFORMANCE, SuivreTheSestets: 1) Implémentation de PROPERIDEXINGTOSPEEDUPQUERIES, 2) Utiliser la manière dont la gamme ajustée en ligne


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