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mongodb支持查询量

开箱即用、稳定可靠、灵活弹性的云数据库服务,完全兼容原生 MongoDB

社区干货

mongodb 4.0支持事务了,谁还用mysql

MongoDB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、创建新的集合...

云原生中间件 MongoDB 的集群架构与设计 |社区征文

Sharding 模式适合处理大数据,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... 当你查询 Slave 节点的数据时,由于网络延迟等其它因素导致 Slave 节点还没有完全同步 Master 节点的数据,这就会导致主从不一致,跟 MySQL 的主从复制如出一辙,只不过 MySQL 时 binlog 同步,而 MongoDB 是 oplog 同步...

如何在 MongoDB 中使用多文档事务

# **场景介绍**在 MongoDB 中,对单个文档执行的操作是原子操作。 多文档事务使应用程序可以跨多个文档执行原子操作。 从 MongoDB 4.0 版本开始支持基于副本集的多文档事务,从 4.2 版本开始,提供了跨分片的分布式事... 在事务中进行查询:mongo:PRIMARY> db.volce.find();{ "_id" : ObjectId("650aeb7b1bf0f9e73f3df00c"), "name" : "wanyix", "friendOf" : "luxinbin" }{ "_id" : ObjectId("650aeb801bf0f9e73f3df00d"), "name" ...

如何排查MongoDB CPU 使用率高的问题

# 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,没有合理的索引。* 请求并发大,当前业务负载和实例类型不匹配,即超出当前服务能力。* 有过重的计算任务。# 解决方案### 1. 查看当前正在运行的语句与 MySQL 中 `show full processlist` 语句功能类似,在 Mon...

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mongodb支持查询量-优选内容

MongoDB 5.0 新特性概览
原生支持时序数据MongoDB 5.0 原生支持时间序列数据,提供了时间序列集合、集群索引等能力,在提高应用程序构建和运行时间序列速度的同时,减少了数据和索引的磁盘使用,实现更好的性能和更大的规模。扩展了 Mongo... MongoDB Shell(即 mongosh),引入了语法高亮、智能自助、上下文帮助等功能,提供了更具体的报错信息和更现代化的命令行体验。关于新版 MongoDB Shell 的更多详情,请参见 mongosh。 长时间运行的快照查询MongoDB 5.0 ...
mongodb 4.0支持事务了,谁还用mysql
MongoDB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、创建新的集合...
MongoDB 分片集群使用指南
支持的分片策略MongoDB 分片集群支持如下两种分片策略。 分片策略 策略说明 注意事项 范围分片(Ranged Sharding) 支持基于 shard key 的范围查询。 当使用范围分片或哈希分片时,如下场景会影响分片效果或性能: Shard key 的取值范围太小,例如将数据中心作为 shard key,由于数据中心通常不多,则分片效果不好。 Shard key 中某个值的文档特别多,会导致单个 chunk 特别大(即 jumbo chunk),会影响 chunk 迁移及负载均衡。 根据非...
MongoDB CDC
MongoDB CDC 连接器提供了从 MongoDB 数据库读取全和增量数据的能力,仅用于做数据源表。 使用限制MongoDB CDC 连接器暂时仅支持在 Flink 1.16-volcano 引擎版本中使用。 MongoDB CDC 仅支持作为数据源表,MongoDB... batch.size 否 1024 Integer 游标批量大小(cursor batch size),指在执行查询时,MongoDB 每次返回的文档数量。 poll.max.batch.size 否 1024 Integer 每次拉取数据的最大数量。默认值 1024,表示在拉取间...

mongodb支持查询量-相关内容

云原生中间件 MongoDB 的集群架构与设计 |社区征文

Sharding 模式适合处理大数据,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... 当你查询 Slave 节点的数据时,由于网络延迟等其它因素导致 Slave 节点还没有完全同步 Master 节点的数据,这就会导致主从不一致,跟 MySQL 的主从复制如出一辙,只不过 MySQL 时 binlog 同步,而 MongoDB 是 oplog 同步...

同步至火山引擎版 MongoDB

关于预检的具体说明,请参见预检查项(MongoDB)。 限制条件应用限制类型 说明 源库限制 带宽要求,源库所属的服务器需具备足够出口带宽,否则将影响数据同步的速率。 待同步对象的集合需具备主键或唯一约束,且字段具有唯一性,否则可能会导致目标库出现重复数据。 当同步的对象是集合级别,且需进行编辑例如集合的名称映射时,则单次同步任务最多支持同步 1000 张集合。当超出该限制时,任务提交后会显示请求报错,此时建议您拆分待...

同步至火山引擎版 MongoDB

关于预检的具体说明,请参见预检查项(MongoDB)。 限制条件应用限制类型 说明 源库限制 带宽要求,源库所属的服务器需具备足够出口带宽,否则将影响数据同步的速率。 待同步对象的集合需具备主键或唯一约束,且字段具有唯一性,否则可能会导致目标库出现重复数据。 当同步的对象是集合级别,且需进行编辑例如集合的名称映射时,则单次同步任务最多支持同步 1000 张集合。当超出该限制时,任务提交后会显示请求报错,此时建议您拆分待...

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同步至火山引擎专有网络 MongoDB

阶段将提示报错,且无法启动同步任务。 在全初始化期间,Oplog 日志建议至少保留 7 天及以上,如需调整 Oplog 大小,请参见 Change the Size of the Oplog。您也可以在全量初始化完成后,再清理数据库传输服务 DTS 源库在任务运行后产生的 oplog 日志。 其他限制 建议源库和目标库的 MongoDB 的版本保持一致,或者从低版本同步至高版本以保障兼容性。当高版本同步至低版本时,可能存在数据库兼容性或数据丢失的问题。 不支持同...

同步至公网自建 MongoDB

阶段将提示报错,且无法启动同步任务。 在全初始化期间,Oplog 日志建议至少保留 7 天及以上,如需调整 Oplog 大小,请参见 Change the Size of the Oplog。您也可以在全量初始化完成后,再清理数据库传输服务 DTS 源库在任务运行后产生的 oplog 日志。 其他限制 建议源库和目标库的 MongoDB 的版本保持一致,或者从低版本同步至高版本以保障兼容性。当高版本同步至低版本时,可能存在数据库兼容性或数据丢失的问题。 不支持同...

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同步至火山引擎版 MongoDB

您还可以根据预检项中的说明,来检查源库和目标库中各迁移对象做相应准备。更多详情,请参见预检查项(MongoDB)。 注意事项若未选中增同步,数据同步期间请勿在源实例中写入新的数据,以确保数据一致性。 当前仅支持单向同步,不支持双向同步。 为实时保障数据的一致性,建议选择结构初始化、全量初始化和增量同步。 由于全量初始化会并发执行 INSERT 操作,导致目标库的集合产生碎片,因此全量初始化完成后目标库的集合存储空间...

同步至火山引擎专有网络 MongoDB

阶段将提示报错,且无法启动同步任务。 在全初始化期间,Oplog 日志建议至少保留 7 天及以上,如需调整 Oplog 大小,请参见 Change the Size of the Oplog。您也可以在全量初始化完成后,再清理数据库传输服务 DTS 源库在任务运行后产生的 oplog 日志。 其他限制 建议源库和目标库的 MongoDB 的版本保持一致,或者从低版本同步至高版本以保障兼容性。当高版本同步至低版本时,可能存在数据库兼容性或数据丢失的问题。 不支持同...

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