GridFS是MongoDB之上的分布式文件系统,其利用了MongoDB的分布式存储机制并通过MongoDB来存储文件数据和文件元数据,兼具文档型数
GridFS是MongoDB之上的分布式文件系统,其利用了MongoDB的分布式存储机制并通过MongoDB来存储文件数据和文件元数据,兼具文档型数据库和文件系统的优势。GridFS是当前大数据潮流和复杂数据分析需求的产物。
简单来说,GridFS通过将文件数据和文件元数据保存在MongoDB里来实现文件系统,通过复制(Replication)来应对故障切换,数据集成,还可以用来做读扩展,热备份或者作为离线批处理的数据源,通过分片来实现自动切分数据,实现大数据存储和负载均衡,通过数据库对集合中文档的管理和查询(包括MapReduce)实现轻量级文件系统接口和搜索与分析。
GridFS的一个基本思想是可以将大文件分成很多块,每一块作为一个单独的文档存储,则有就能存储大文件了。由于MongoDB支持在文档中存储二进制数据,可以最大限度减小块的存储开销。GridFS使用MongoDB的复制,分片等机制来实现分布式文件存储,使用MongoDB进行管理和复杂分析。
GridFS使用两个文档来存储文件,一个用来存储文件本身的块,另外一个用来存储分块的信息和文件的元数据,默认对应的集合分别为fs.chunks和fs.files.
Chunks集合:
{
“_id”:
“files_id”:
“n”:
“data”:
}
块集合中文档包含以下属性:chunk_id:块ID。Chunks.files_id:对应files集合中文档的_id。Chunks.n:块的编号,由GridFS管理,从0开始。Chunks.data:文件数据,是BSON二进制类型。
Chunks集合使用files_id和n作为混合索引,files集合:
{
“_id”:
“length”:
“chunkSize”:
“uploadDate”:
“md5”:
“filename”:
“contentType”:
“aliases”:
“metadata”:
}
Files集合中的文档包含以下属性,应用还可以创建额外任意的属性:files_id:唯一的文件表示。MongoDB的默认值是BOSN ObjectID。Files.length: 文件的字节数大小。Files.chunkSize:每个块的大小,默认为256KB,GridFS根据这个值将文件分成多个快,files.uploadDate:GridFS第一次存储此文件的时间,类型为ISODate。Files.md5: 文件的md5散列值,是字符串。 Files.filename:可选。人类可读的文件名。Files.contentType: 可选。合法的文件MIME类型。Files.aliases:可选。别名的字符串数组。Files.metadata:可选。自定义存储的文件元数据。
可以通过mongofiles工具或者MongoDB驱动程序来使用GridFS,GridFS主要提供5种操作接口:
List:获取文件列表
Get:获取文件
Put:写入文件
Search:根据文件名搜索文件
Delete:删除文件
因为GridFS文件的元数据存储在files集合中,因此GridFS可以非常方便地进行文件管理,比如根据文件名,上传时间,文件大小或者自定义的文件元数据进行查询,还可以利用MapReduce做复杂数据分析。这是GridFS把传统文件系统和数据库相结合得到的众多好处之一。
对比传统文件系统的优势
分布式:GridFS是基于MongoDB的分布式文件系统,可以直接使用MongoDB Replication和Sharding机制,数据可靠性和水平扩展性都得到保证。GridFS不产生磁盘碎片,因为MongoDB分配数据文件空间时以2GB为一块。
MapReduce:可以进行复杂管理和查询分析。
索引和缓存:元数据存储在MongoDB中,非常方便索引,,并且可以对文件和文件元数据进行索引,能提高系统效率。
Checksum: GridFS会为文件产生散列值,可用于校验文件以检查完整性。
开发者友好:利用Grid可以简化需求,减小开发成本。要是已经用了MongoDB,GridFS就可以不需要使用独立文件存储架构,并且使代码和数据真正分离,方便管理。
其他: GridFS可以避免用于存储用户上传内容的文件系统出现的某些问题。例如,GridFS在同一个目录下防止大量的文件是没有任何问题的。GridFS不产生磁盘碎片,因为MongoDB分配数据文件空间时以2GB为一块。

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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