mongodb三大集群模式，mongos集群

MySQL和MongoDB有什么区别

索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换，MongoDB的性能就会急剧下降 占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。

（1）mysql数据库：属于关系型数据库。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。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

MySQL是一个关系数据库管理系统，MongoDB则是一个NoSQL数据库系统。MySQL使用SQL，大多数开发人员都有这方面的经验。相反MongoDB使用MongoDB查询语言（MQL）。尽管MQL和SQL有相似之处，但MQL通常需要额外花费精力进行学习。接下来，不念将介绍一些主要差异。

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。对MongoDB来说，关联一般是做成内联的，最大程度发挥其优势。

MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。

扩展性差：MySQL只支持垂直扩展，不适合处理海量或分布式的数据。性能瓶颈：MySQL在处理大量的连接、并发、索引、关联等操作时，可能会出现性能瓶颈或故障。MongoDB的优点：灵活性高：MongoDB使用文档模型，可以动态地调整数据的结构和类型，适合存储动态变化或非结构化的数据。

使用ansible一键部署MongoDB分片集群

片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上。 MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据。

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。

vivo的应用分布在数据中心的多个k8s集群上，提供了具有集中式多云管理、统一调度、高可用性、故障恢复等关键特性。主要搭建了一个元数据集群的pass平台去管理多个业务k8s集群。在众多关键组件中，其中kubernetes-operator就部署在元数据集群中，同时单独运行了machine控制器去管理物理资源。

分片(shard)是集群中存储集合数据子集的一台或者多台服务器。在生产环境中一个分片通常是一个副本集(replica set)。片键(key)，MongoDB以其作为依据来确定需要在不同分片服务器之间移动的数据。

我这里做了从原单机数据库数据导出后，再分片集群库中导入操作。当设置了要分片的库，及表后，系统会自动帮你添加库及表。设置完成后，就可以导入数据了。

搭建MongoDB副本集&分片

1、keyfile 配置用于 MongoDB 节点间复制行为的密钥文件。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。

2、MongoDB 部署在docker里，MongoDB的数据在创建docker时，通过逻辑卷进行管理和存储。当数据量过大（TB级）时，通过mongodump的逻辑备份方式，效率上已经能满足需求，所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。

3、虚拟机中副本初始化失败原因如下：IP错误引起MongoDB副本集初始化失败。PRIMARY与SECONDARY主机mongodb-keyfile文件内容不一致，导致在PRIMARY上添加副本集失败。备节点配置文件没有配置replSet，导致添加副本集失败。

4、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。

5、游戏的运行和机器的CPU，内存，独立显示核心等硬件配置有直接的关系，另外也和系统，驱动，其他软件等也有联系。当前，是否可以玩一个游戏，首先需要查看游戏运行的配置要求和机器的配置要求做一个对比，查看机器的配置是否符合。如果可以满足游戏的最低运行需求，则可以支持。

【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为了保证可用性和分区容错性，采用的是副本集的方式，这种模式就必须要解决的一个问题就是怎样快速在系统启动和Primary发生异常时选取一个合适的主节点。

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。 使用 wiredTiger 引擎，以提高写入性能。

深入理解MongoDB分片原理：构建高效、可扩展的数据库集群 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）。

在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。在这种情况下查询性能显然是不理想的。

MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ，即通过驱动调用写入时，可以立即得到返回得到成功的结果(即使是报错)，这样让写入的速度更加快，当然会有一定的不安全性，完全依赖网络。

如何部署MongoDB分片集群

1、分片是将MongoDB中的数据集分割成多个数据片，每片数据存放在不同的MongoDB实例中，可以理解为将一个MongoDB数据集拆分成多个小型数据集，而小数据集分布在相同或者不同的物理机器上，分割只是从物理层面进行分割，逻辑上仍然属于同一个数据集合。

2、片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上。 MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据。

3、深入理解MongoDB分片原理：构建高效、可扩展的数据库集群 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）。

4、简而言之，使用{_id： ‘hashed’}或{projectId： 1， _id： 1}来作为片键。几个月前，我们对MongoDB集群进行分片(shard)处理，数据设置了两个副本集合(replica set)。上周，我们添加了一个新的分片。

5、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。如何发布和回滚，用jenkins又是怎么实现。

6、首先，我们需要给 apt 增加一个 MongoDB 密钥：然后，将官方的 MongoDB 仓库添加到 source.list 中：$ sudo su# echo deb $(lsb_release -sc)/mongodb-org/0 multiverse | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-0.list接下来更新 apt 仓库并且安装 MongoDB。

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