Sharding 模式适合处理大量数据,它将数据分开存储,不同服务器保存不同的数据,所有服务器数据的总和即为整个数据集。## 二、主从复制模式MongoDB 提供的第一种冗余策略就是 Master-Slave 策略,这个也是分布式... "name" : "mongodb", "score" : "10"}}ts:操作时间,当前timestamp + 计数器,计数器每秒都被重置h:操作的全局唯一标识v:oplog版本信息op:操作类型 i:插入操作 u:更新操作 d:删除操作 c:执行命令(如crea...
MongoDB也支持多个数据中心灵活部署,这在MySQL中是不可能实现的。由于MongoDB更容易扩展,它可以更轻松地应对变化,因此也可以更加容易地进行大规模部署,而MySQL的部署却是一个昂贵的过程,因为其对硬件以及数据中心的规模要求很高。MongoDB 4.0 支持事务为了更好地替代MySQL,MongoDB引入了事务技术,事务在很多其它非关系型数据库中都是很难实现的功能,但通过MongoDB 4.0发布,我们可以实现数据库事务,比如增删改查、创建新的集合...
# **场景介绍**在使用 MongoDB 过程中,我们建议您对磁盘空间设置监控告警, 避免磁盘空间告急造成业务受损。本文介绍 MongoDB 释放磁盘空间的方法。# **操作步骤**1. 检查您的实例中是否存在已经废弃的索引、集合或者数据库,然后使用 dropIndexes,drop,dropDatabase 命令删除对应的索引、集合或者数据,该类命令执行后,文件会立即删除,磁盘空间会立即归还给操作系统,从而达到释放磁盘空间的目的。2. 从业务的角度来判断是否存...
# 问题描述在使用文档数据库 MongoDB 的时发现 CPU使用率很高,从业务角度来看,发现数据读写处理缓慢,我该如何排查此类问题?# 问题分析通常来说,导致 MongoDB CPU 使用率高有如下几点原因:* 查询语句不够优化,... MongoDB 会将运行时间大于 100ms 的语句记录到慢日志中。通过分析慢日志,我们可以找到导致 CPU 升高的原因,可能有如下几种比较重要的情况:* **COLLSCAN**:这意味着您的语句正在执行全表扫描,这是非常耗时的操作...
Sharding 模式适合处理大量数据,它将数据分开存储,不同服务器保存不同的数据,所有服务器数据的总和即为整个数据集。## 二、主从复制模式MongoDB 提供的第一种冗余策略就是 Master-Slave 策略,这个也是分布式... "name" : "mongodb", "score" : "10"}}ts:操作时间,当前timestamp + 计数器,计数器每秒都被重置h:操作的全局唯一标识v:oplog版本信息op:操作类型 i:插入操作 u:更新操作 d:删除操作 c:执行命令(如crea...
文档数据库 MongoDB 版支持分片集群实例架构,能够提供可横向扩展的 MongoDB 服务。分片集群通过将大型集合自动分割到不同节点,来满足大规模高性能场景下的容量和性能需求。本文介绍使用 MongoDB 分片集群的相关建议... 影响数据库性能。Chunk 被标记为 jumbo chunk 后,您可以参考如下方法进行处理: 若该 chunk 可以被拆分,您可以尝试通过 sh.splitAt() 或 sh.splitFind() 命令将其拆分。拆分成功后,MongoDB 会自动清除该 chunk 的 j...
可能会导致数据不一致,带来业务风险。关于预检查的具体说明,请参见预检查项(MongoDB)。 在数据同步的过程中,若遇到目标库中已存在同主键值或唯一键的情况,DTS 不会保留目标端中冲突的数据,即源端的数据将会覆盖掉目标端的数据。当数据进行冲突覆盖时,如果目标库中存在同名表,可能会导致数据不一致等问题,具体如下所示。建议您通过表名映射的方式、删除或重命名目标库中同名表的方式避免数据不一致等问题降低业务风险。 表结构一...
MongoDB也支持多个数据中心灵活部署,这在MySQL中是不可能实现的。由于MongoDB更容易扩展,它可以更轻松地应对变化,因此也可以更加容易地进行大规模部署,而MySQL的部署却是一个昂贵的过程,因为其对硬件以及数据中心的规模要求很高。MongoDB 4.0 支持事务为了更好地替代MySQL,MongoDB引入了事务技术,事务在很多其它非关系型数据库中都是很难实现的功能,但通过MongoDB 4.0发布,我们可以实现数据库事务,比如增删改查、创建新的集合...
可能会导致数据不一致等问题,具体如下所示。建议您通过表名映射的方式、删除或重命名目标库中同名表的方式避免数据不一致等问题降低业务风险。 表结构一致时:同步的数据将覆盖目标表中与源库主键或唯一键的值相同的记录。 表结构不一致时:可能会导致无法初始化数据,只能同步部分列数据。 在预检查时,如果选择忽略告警并启动同步任务,可能会导致数据不一致,带来业务风险。关于预检查的具体说明,请参见预检查项(MongoDB)。 限制...
可能会导致数据不一致等问题,具体如下所示。建议您通过表名映射的方式、删除或重命名目标库中同名表的方式避免数据不一致等问题降低业务风险。 表结构一致时:同步的数据将覆盖目标表中与源库主键或唯一键的值相同的记录。 表结构不一致时:可能会导致无法初始化数据,只能同步部分列数据。 在预检查时,如果选择忽略告警并启动同步任务,可能会导致数据不一致,带来业务风险。关于预检查的具体说明,请参见预检查项(MongoDB)。 限制...
可能会导致数据不一致等问题,具体如下所示。建议您通过表名映射的方式、删除或重命名目标库中同名表的方式避免数据不一致等问题降低业务风险。 表结构一致时:同步的数据将覆盖目标表中与源库主键或唯一键的值相同的记录。 表结构不一致时:可能会导致无法初始化数据,只能同步部分列数据。 在预检查时,如果选择忽略告警并启动同步任务,可能会导致数据不一致,带来业务风险。关于预检查的具体说明,请参见预检查项(MongoDB)。 限制...
可能会导致数据不一致等问题,具体如下所示。建议您通过表名映射的方式、删除或重命名目标库中同名表的方式避免数据不一致等问题降低业务风险。 表结构一致时:同步的数据将覆盖目标表中与源库主键或唯一键的值相同的记录。 表结构不一致时:可能会导致无法初始化数据,只能同步部分列数据。 在预检查时,如果选择忽略告警并启动同步任务,可能会导致数据不一致,带来业务风险。关于预检查的具体说明,请参见预检查项(MongoDB)。 限制...
可能会导致数据不一致等问题,具体如下所示。建议您通过表名映射的方式、删除或重命名目标库中同名表的方式避免数据不一致等问题降低业务风险。 表结构一致时:同步的数据将覆盖目标表中与源库主键或唯一键的值相同的记录。 表结构不一致时:可能会导致无法初始化数据,只能同步部分列数据。 在预检查时,如果选择忽略告警并启动同步任务,可能会导致数据不一致,带来业务风险。关于预检查的具体说明,请参见预检查项(MongoDB)。 限制...