MongoDB部署实验系列文章,MongoDB做为NoSQL数据库,最近几年持续升温,越来越多的企业都开始尝试用MongoDB代替原有Database做一
MongoDB部署实验系列文章,MongoDB做为NoSQL数据库,最近几年持续升温,,越来越多的企业都开始尝试用MongoDB代替原有Database做一些事情。MongoDB也在集群,分片,复制上也有相当不错的的表现。我通过将做各种MongoDB的部署实验进行介绍。
第一篇 MongoDB主从复制实验 master/slave,分为5个部分
系统环境介绍:
Ubuntu 12.04. LTS 64bit Server
简单安装MongoDB
在source.list文件中,增加10gen的源
~ vi /etc/apt/source.list
deb dist 10gen
~ sudo apt-get update
~ sudo apt-get install mongodb-10gen
初始化文件目录(MongoDB存储)
~ pwd
/home/conan/dbs
~ mkdir master slave
~ ls -l
drwxrwxr-x 2 conan conan 4096 May 31 13:54 master/
drwxrwxr-x 2 conan conan 4096 May 31 14:04 slave/
启动master
~ mongod --dbpath /home/conan/dbs/master --port 10000 --master --rest --nojournal --fork --logpath /home/conan/dbs/master.log
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 4827
all output going to: /home/conan/dbs/master.log
child process started successfully, parent exiting
启动slave
~ mongod --dbpath /home/conan/dbs/slave --port 10001 --slave --source localhost:10000 --rest --nojournal --fork --logpath /home/conan/dbs/slave.log
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 5062
all output going to: /home/conan/dbs/slave.log
child process started successfully, parent exiting
向master插入数据测试
~ mongo localhost:10000
MongoDB shell version: 2.4.3
connecting to: localhost:10000/test
> db.master.insert({uid:1000})
> db.master.find()
{ "_id" : ObjectId("51a83e979d113ea810e6ddbd"), "uid" : 1000 }
在slave中查询数据
~ mongo localhost:10001
MongoDB shell version: 2.4.3
connecting to: localhost:10001/test
> db.master.find()
{ "_id" : ObjectId("51a83e979d113ea810e6ddbd"), "uid" : 1000 }
在slave中,我们找了到数据,是从master同步过来的。实验完成!
主从实验是MongoDB最简单的部署实验了。
MongoDB 的详细介绍:请点这里
MongoDB 的下载地址:请点这里
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MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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