mongodb获取大文件大小，mongodb datasize

如何理解大文件存储规范gridfs

GFSGFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。

为了支持大容量，存储节点(服务器)采用了分卷(或分组)的组织方式。存储系统由一个或多个卷组成，卷与卷之间的文件是相互独立的，所有卷的文件容量累加就是整个存储系统中的文件容量。

FAT32是微软推出的分区格式，微软当年所做的规定就是单个文件最大不超过2的32次方，也就是4GB。NTFS是随着Windows NT系统诞生的，扩大了支持文件的大小，扩大了分区大小限制，增加了文件安全性的一些属性，还增加了数据压缩功能。但后来由于个人电脑的数据量越来越大，NTFS才被带到了个人电脑领域。

Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。

一般默认选择【NTFS】格式，因为NTFS格式支持单文件4G以上。如果U盘是4G或8G的小U盘，可以选择【FAT32】格式。如果大U盘又想存储一些兼容的文件，可以使用EXFAT格式。详细步骤：首先插入U盘，在电脑桌面上右键点击【此电脑】，点击【打开】项。

分布式存储是一种将数据分散存储在多个独立的节点上，通过网络连接形成分布式网络架构的存储方式。常见的分布式存储系统包括：HDFS：Hadoop分布式文件系统，可以处理大规模数据。Ceph：一种分布式存储系统，可以提供高性能、高可靠性和高可扩展性的数据存储服务。

限制MongoDB使用的内存

是的，包括嵌入的（embedded）子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。根据目前MongoDB主开发人员的意思，他们不打算放开这个限制，但会随着计算资源相对成本的降低（内存更便宜，网络更快）而适度调高。

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

mongodb最大的连接数是819，在启动里面加参数 --maxConns=3000重启mongodb服务后最大连接数还是819。其实是linux系统的限制，Linux系统默认一个进程最大文件打开数目为1024。

MongoDB分页获取数据排序阶段缓存溢出问题

环境：Springboot8 请先阅读：Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

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。

同时由于 oplog 的并行写入，存在尾部乱序和空洞现象，具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题。为了解决这个问题，MongoDB采用的是混合逻辑时钟（HLC）来解决的，HLC不止解决乱序和空洞问题，同时也是用来解决分布式系统上事务一致性的方案。

MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

排序阶段：复制阶段完成后，reduce任务会进入排序阶段，更确切的说是合并阶段，这个阶段将合并map输出，维持其顺序排列。合并是循环进行的，由合并因子决定每次合并的输出文件数量。但让有可能会产生中间文件。

mongodb的读效率比写高，hbase默认适合写多读少的情况，可以通过hfile.block.cache.size配置，该配置storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。如果写比读少很多，开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡，0.3左右。如果写比读多，果断默认0.2吧。

关于mongodb获取大文件大小和mongodb datasize的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。