mongodb集群内存限制，mongodb集群搭建原理

redis与mongodb有哪些区别

mongodb是文档式mongodb集群内存限制的存储。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定mongodb集群内存限制的LRU算法删除数据。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中。

内存管理机制不同：Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定mongodb集群内存限制的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。

Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。

mogodb是一种文档性的数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。redis可以用hash存放简单关系型数据。

Mongodb和Redis，Mongodb可以满足大量数据的存储，Redis是内存数据库，适合Key-Value形式的快速读写，适合做缓存，占用内存资源多，不适合存储大量数据。

mongodb对机器配置的最低要求是什么?比如我的vps是500M内存,6G硬盘...

1、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

2、大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。

3、培养面向多层次应用需求的复合型人才。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。大数据专业全称数据科学与大数据技术。【大数据】需要学习的课程：大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

4、大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

安装mongodb的服务器,需要多大内存合适

默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

MongoDB 的数据文件比较大，通常会超过默认的 500M。这样看来，缓存用了 58G，这还差不多。Resident Pages 左侧的数字是页的数量，页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量。

采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重要特征。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。

--install --serviceName MongoDB 如图结果存放在日志文件中，查看日志发现已经成功。如果失败有可能没有使用管理员身份，遭到拒绝访问。打开cmd输入services.msc查看服务可以看到MongoDB服务，点击可以启动。

限制MongoDB使用的内存，可以通过对配置文件某一项添加约束。mongod.conf：定义WiredTiger将用于所有数据的内部缓存的最大大小。索引构建消耗的内存 与WiredTiger缓存内存是分开的。值的范围可以从0.25GB到10000GB。

一般的提法是1000并发，指同时在线数，即1000个客户和服务器保持着连接。可能一整天都能保持这个状态，因此不带上具体多久。如果每秒1K个请求，每个请求都是写入操作，数据大小是4K，那么这是典型的数据库应用。

mongodb使用场景是什么?

1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

2、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

3、当写日志的服务节点越来越多时，日志存储的服务需要保证可扩展的日志写入能力以及海量的日志存储能力，这时就需要使用MongoDB sharding来扩展，将日志数据分散存储到多个shard，关键的问题就是shard key的选择。

4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。

5、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

mongo集群可以用来进行海量数据分析吗

1、持复制和故障切换：Mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。MongoDB的自动分片模块 (mongos). 自动分片可以用于构建一个大规模的可扩展的数据库集群，这个集群可以并入动态增加的机器。

2、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。和memcached更为接近的是redis。

3、Mongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。

如何部署MongoDB分片集群

Config Servers就是用来存储：所有shard节点mongodb集群内存限制的配置信息、每个chunk的shard key范围、chunk在各shard的分布情况、该集群中所有DB和collection的sharding配置信息。

提供mongodb集群内存限制了对外暴露的服务 mongo-service ，可通过 主机：NodePort的端口 的方式访问。使用 curl http：//17123207：30741 测试连接 MongoDB 。

业界方案- 方案一：机房1部署 Leader 和 Follower ，机房2部署 Observer 。提高选主 及投票 效率 mongodb集群内存限制； 读在本地 ，避免跨机房。

部署过，没有深入研究过，一般mongodb部署主从、或者mongodb分片集群；建议3台或5台服务器来部署。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块。这些块分散到若干片里面，每个片只负责总数据的一部分。

推送当然要用mqtt或者xmpp 呀。推荐Mosca by mcollina 基于nodejs 的mqtt 服务器broker。前端用mqtt.js。无缝支持websocket和MongoDB。mongodb集群内存限制我撸了一个项目，服务器核心代码不过200行。

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