在生产环境中单台数据库已不能满足业务需求,数据库主从复制在架构中使用很常见,用于备份、高可用、读写分离来提高数据处理性能和冗余,常用架构模式是一主一从
[root@localhost ~]# mkdir /usr/local/mongodb/data [root@localhost ~]# mkdir /usr/local/mongodb/logs [root@localhost ~]# mkdir /usr/local/mongodb/conf[root@localhost ~]# vi /usr/local/mongodb/conf/mongod.conf port=27017 #端口号 fork=true #以守护进程方式运行 logpath=/usr/local/mongodb/logs/mongodb.log #日志文件 logappend=true #日志输出方式 dbpath=/usr/local/mongodb/data #数据库位置 maxConns=1024 #数据库最大连接数 master=true #主模式 oplogSize=2048 #日志滚动,单位M2、从Mongodb配置
3、添加环境变量并启动Mongodb
主日志
从日志
创建数据库后,由上主从日志看出,主允许从连接,从同步主数据(applied 1 operations)。主数据库操作记录为OpLog日志,,说明主从数据库原理是定期从主服务器中获取oplog记录,然后在本机上执行。
5、查看主从复制状态
#查看主
#查看从
#关闭Mongodb数据库
[root@localhost ~]# mongod -f/usr/local/mongodb/conf/mongod.conf --shutdown
#写一个简单的SysV管理脚本
[root@localhost ~]# vim /etc/init.d/mongod #!/bin/bash #chkconfig: 35 80 20 #description: Mongodb service control script PROG="/usr/local/mongodb/bin/mongod" CONF="/usr/local/mongodb/conf/mongod.conf" case $1 in start) $PROG -f $CONF &> /dev/null echo "Starting mongodb: [ OK ]" ;; stop) $PROG -f $CONF --shutdown &> /dev/null echo "Shutting down mongodb: [ OK ]" ;; restart) $0 stop $0 start ;; *) echo "Usage: $0 {start|stop|restart}" esac [root@localhost ~]# chmod +x /etc/init.d/mongod [root@localhost ~]# chkconfig --add mongod [root@localhost ~]# chkconfig mongod onMongdb主从复制就完事了,比Myslq简单吧,比较灵活。
本文出自 ““企鹅”那点事儿” 博客,请务必保留此出处

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

MySQL函数可用于数据处理和计算。1.基本用法包括字符串处理、日期计算和数学运算。2.高级用法涉及结合多个函数实现复杂操作。3.性能优化需避免在WHERE子句中使用函数,并使用GROUPBY和临时表。

MySQL批量插入数据的高效方法包括:1.使用INSERTINTO...VALUES语法,2.利用LOADDATAINFILE命令,3.使用事务处理,4.调整批量大小,5.禁用索引,6.使用INSERTIGNORE或INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE,这些方法能显着提升数据库操作效率。

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,删除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段时,需指定位置以优化查询性能和数据结构;删除字段前需确认操作不可逆;使用在线DDL、备份数据、测试环境和低负载时间段修改表结构是性能优化和最佳实践。


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