近年来,随着大数据越来越火,非关系型数据库的重要性被越来越多的人所认知,越来越多的开发者逐渐加入到NoSQL的阵营中。我们知道NoSQL是Not Only SQL的意思,既然如此,很多关系型数据库所支持的特性在非关系型数据中也是同样适用,比如复制集。 系统的访问
近年来,随着大数据越来越火,非关系型数据库的重要性被越来越多的人所认知,越来越多的开发者逐渐加入到NoSQL的阵营中。我们知道NoSQL是Not Only SQL的意思,既然如此,很多关系型数据库所支持的特性在非关系型数据中也是同样适用,比如复制集。
MongoDB的复制集模式是主从复制。在所有的数据库服务的机器中,只有一台机器担当Primary角色,其余的机器均是Secondaries。担当Primary角色的机器接收所有来自客户端的写(Write)操作请求,并完成该操作,从而保证了数据的一致性。担当Primary角色的机器还能够把来自客户端的读(Read)操作分配给其他机器(Secondaries),减轻主数据库服务器的压力。
那么MongoDB是如何完成各机器上数据的复制的呢?
原来,MongoDB的Primary数据库在每次对数据进行update操作时,都会将这些操作记录在oplog日志文件里。Secondaries数据库通过异步操作读取日志中的记录并在本地执行,生成数据来与Primary保持数据一致。
当Primary数据库不可用时,复制集会从Secondaries中选择一个机器作为Primary机器。默认情况下,客户端都是从Primary机器读取数据,但是客户端也可以指定从哪台副本上读取数据。
我们也可以配置一台仲裁机,仲裁并不管理复制集,它也不能成为Primary,它只是决定哪些副本集有权成为Primary。
以上就是MongoDB复制集(Replication Sets)的主要内容,如果您还有哪些地方不太理解,欢迎在评论中留言。

MySQL适合初学者学习数据库技能。1.安装MySQL服务器和客户端工具。2.理解基本SQL查询,如SELECT。3.掌握数据操作:创建表、插入、更新、删除数据。4.学习高级技巧:子查询和窗口函数。5.调试和优化:检查语法、使用索引、避免SELECT*,并使用LIMIT。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于Web开发。它的关键特性包括:1.支持多种存储引擎,如InnoDB和MyISAM,适用于不同场景;2.提供主从复制功能,利于负载均衡和数据备份;3.通过查询优化和索引使用提高查询效率。

SQL用于与MySQL数据库交互,实现数据的增、删、改、查及数据库设计。1)SQL通过SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句进行数据操作;2)使用CREATE、ALTER、DROP语句进行数据库设计和管理;3)复杂查询和数据分析通过SQL实现,提升业务决策效率。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

构建MySQL数据库的步骤包括:1.创建数据库和表,2.插入数据,3.进行查询。首先,使用CREATEDATABASE和CREATETABLE语句创建数据库和表,然后用INSERTINTO语句插入数据,最后用SELECT语句查询数据。

MySQL适合初学者,因为它易用且功能强大。1.MySQL是关系型数据库,使用SQL进行CRUD操作。2.安装简单,需配置root用户密码。3.使用INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT进行数据操作。4.复杂查询可使用ORDERBY、WHERE和JOIN。5.调试需检查语法,使用EXPLAIN分析查询。6.优化建议包括使用索引、选择合适数据类型和良好编程习惯。


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