MongoDB的环境主要包括StandAlone,Replication和Sharding。因为数据量和机器量的原因,项目最终用了一个Primary,一个Secondary
MongoDB的环境主要包括StandAlone,Replication和Sharding。
因为数据量和机器量的原因,项目最终用了一个Primary,一个Secondary,一个Arbitry。我自己的开发环境是Ubuntu,测试环境是CentOS。安装的是64位的MongoDB。
Ubuntu上的安装sudo apt-get install mongodb-10gen
CentOS上的安装配置yum源,创建文件:/etc/yum.repos.d/mongodb.repo
[mongodb] name=MongoDB Repository baseurl=http://downloads-distro.mongodb.org/repo/RedHat/os/x86_64/ gpgcheck=0 enabled=1
安装命令:
yum install mongo-10gen mongo-10gen-server
配置每台机器上面的配置文件/etc/mongod.conf修改成下面的:
#数据库文件所在位置(默认) dbpath=/var/lib/mongo #日志所在位置(默认) logpath=/var/log/mongo/mongod.log #pid所在位置(默认) pidfilepath = /var/run/mongodb/mongod.pid #keyFile所在位置,生成方式在后面(添加) keyFile=/var/lib/mongo/key #端口(默认) port=27017 #每次启动后日志追加在后面,不会新建日志文件(默认) logappend=true #用deamon方式启动(添加) fork=true #打开操作日志,用于故障恢复和持久化(默认) journal=true #replica set的名字(添加) replSet=test-set
在每台机器上运行:
sudo mongod -f /etc/mongod.conf
我的环境里面,Primary ip: 192.168.1.1,Secondary ip: 192.168.1.2,Arbitary ip: 192.168.1.3。在单机上可以将多个mongodb设置成不同端口,我测试了一下也是可以的。
在Primary上运行“mongo”,打开命令行,设置Replica Set:
rs.initiate( {: , : [ {: : }, {: : }, {: : , : true} ] }); { : "ok" : 1 }
历史成功后需要等一段时间,他会选举Primary,然后查看Replica Set的状态:
test-set:PRIMARY> rs.status() { : "test-set", : ISODate(), : 7, : [ { : 1, : , : 1, : 1, : , : 4086, : Timestamp(1392972480, 1), : ISODate(), : ISODate(), : ISODate(), : 0 }, { : 2, : , : 1, : 2, : , : 3997, : Timestamp(1392972480, 1), : ISODate(), : ISODate(), : ISODate(), : 0, : }, { : 3, : , : 1, : 7, : , : 5781, : true } ], : 1 }
这样整个replica set就配置成功了,还是比较简单的。
MongoDB 的详细介绍:请点这里
MongoDB 的下载地址:请点这里
相关阅读:
MongoDB备份与恢复
CentOS编译安装MongoDB
CentOS 编译安装 MongoDB与mongoDB的php扩展
CentOS 6 使用 yum 安装MongoDB及服务器端配置
Ubuntu 13.04下安装MongoDB2.4.3
如何在MongoDB中建立新数据库和集合
MongoDB入门必读(概念与实战并重)
《MongoDB 权威指南》(MongoDB: The Definitive Guide)英文文字版[PDF]

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna