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【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性

BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施：合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。创建合适的索引，以加速查询速度。配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

在MongoDB的世界里，为了实现数据的高可用性和性能优化，我们引入了分片技术。这一过程涉及三个关键角色：数据分片（Shards）、配置服务器（Config Servers）以及查询路由器（Mongos）。

1、MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

2、MongoDB MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

3、查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。db 图2 查看所使用的数据库查看有哪些数据库。

4、(1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。(如日志之类)(2)从data models设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。

5、MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

replSet 为副本集设置一个名称。接下来我们创建一个用于所有实例的密钥文件。这将会创建一个含有 MD5 字符串的密钥文件，但是由于其中包含了一些噪音，我们需要对他们清理后才能正式在 MongoDB 中使用。

功能如下：数据冗余：副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新，以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题。

1、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。

2、少量数据库同步可以采用触发器实现，同步单表即可。

3、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。

1、根据集群搭建的需求，仲裁服务器不是必需的。主服务器提供主要的对外读写的功能，副服务器作为备份。当主服务器不可用时，其余服务器根据投票选出一个新的主服务器，提供读写功能。因此，副本集可以提高集群的可用性。

2、在MongoDB的副本集中，节点之间是通过oplog来同步数据。Primary节点每执行一次数据写入，都会记录一条oplog，Secondary节点会持续不断的自Primary拉取oplog并在本地回放，从而确保各节点达到数据最终一致性。

3、首要复制节点，由选举产生，提供读写服务的节点，产生oplog日志备用(辅助)复制节点，Secondary可以提供读服务，增加Secondary节点可以提供复制集的读服务能力在故障时，备用节点可以根据设定的优先级别提升为首要节点。

4、配置 MongoDB 的 oplog 副本集，以提高数据的可靠性和一致性。

group_replication_member_expel_timeout 指定组复制组成员在产生怀疑之后，从组中排除怀疑失败的成员之前等待的时间（以秒为单位）。在产生怀疑之前的最初 5 秒检测时间不计入该时间。

稳定性索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。

在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。

mysql的主从服务器是地理上独立，通过网络保持同步拷贝的系统，他们的处理器内存，永久存储介质都是独立于其他站点的。

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