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云原生中间件 MongoDB 的集群架构与设计 |社区征文

## 一、前言MongoDB 有三种集群架构模式,分别为**主从复制**(Master-Slaver)、**副本集**(Replica Set)和**分片**(Sharding)模式。 - Master-Slaver 是一种主从复制的模式,目前已经不推荐使用。 - Replica Se... "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...

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,... 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...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

时间后所有节点的数据将会达到一致。比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表; - 文档型:以 MongoDB 为代表; - 列存...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、时序等新兴的数据库也都属于 NoSQL 范畴。... 从而对页面进行排序。页面的链接关系其实就是一张图,基于网页链接关系的 page rank 计算,就是在这张图上运行一个图算法,即图计算。小规模的图可以通过单机来进行计算,但如今随着业务数据量的增大,一般都需要引入...

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云原生中间件 MongoDB 的集群架构与设计 |社区征文
## 一、前言MongoDB 有三种集群架构模式,分别为**主从复制**(Master-Slaver)、**副本集**(Replica Set)和**分片**(Sharding)模式。 - Master-Slaver 是一种主从复制的模式,目前已经不推荐使用。 - Replica Se... "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 分片集群使用指南
本文介绍使用 MongoDB 分片集群的相关建议供您参考。 分片集群使用场景在如下场景中建议使用 MongoDB 分片集群: 可用 RAM 或磁盘空间出现瓶颈。 受单机 CPU、内存、网卡等资源限制,读写能力无法扩展。 分片集群使用建议设置合适的 Shard、Monogs 数量分片(Shard)和分片代理(Mongos)是 MongoDB 分片集群实例中的重要组成部分。您可以据业务场景需要,参考以下方法确定 Shard 和 Monogs 数量: 分片集群仅用于解决海量数据的存储问...
MongoDB CPU 使用率高排查手册
在使用文档数据库 MongoDB 版的过程中,若存在查询语句不够优化(如未设置合理索引)、请求并发量大、计算任务过重等情况时,可能会使数实例 CPU 使用率变高,从而导致数据读写变慢、超时增加等问题,甚至严重影响业务的... secs_running 当前操作的持续时间(即操作开始时间与当前时间的差值),单位:秒。如果操作持续时间较长,建议您查看请求是否合理。 microsecs_running 当前操作持续的时间(即操作开始时间与当前时间的差值),单位:微秒...
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,... 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...

mongodb根日期排序-相关内容

DescribeSlowLogs

说明您可以调用 DescribeDBInstances 接口查询目标地域下所有 MongoDB 实例的基本信息,包括实例 ID。LimitLong是10每页记录数,取值范围为 1~1000。StartTimeLong是1712728800查询开始时间,格式为 Unix 时间戳,单位... 降序排列。ASC:升序排列。ContextString否[1712731868000000,3559571755,2097165,null]慢日志记录查询结果的上下文,需要加载更多慢日志记录时使用。说明调用 DescribeSlowLogs 接口后,您可以据返回参数 ListOve...

DescribeNormalLogs

说明您可以调用 DescribeDBInstances 接口查询目标地域下所有 MongoDB 实例的基本信息,包括实例 ID。LimitLong是10每页记录数,取值范围为 1~1000。StartTimeLong是1712728800查询开始时间,格式为 Unix 时间戳,单位... SortString否ASC将查询结果按照日志生成时间升序或降序排列。取值范围如下:DESC(默认):降序排列。ASC:升序排列。LogLevelString否RunningLog需要查询的日志级别。取值范围如下:ErrorLog:错误日志。RunningLog:运行...

索引管理

已创建 MongoDB 实例并设置了实例的 root 账号密码。详细操作,请参见创建实例。 已创建集合。操作操作,请参见创建集合。 注意事项不支持删除修改系统库和系统库内的集合。 不支持编辑和删除集合内默认索引 _i... 在排序列设置键的顺序,排序当前支持 asc、desc、hashed 选项。 删除键 勾选目标键,单击删除。 高级配置 Background 勾选是否使用 Background ,避免索引创建过程中阻塞其他操作。默认勾选。 Unique 勾选 Unique ...

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字节跳动 NoSQL 的探索与实践

允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、时序等新兴的数据库也都属于 NoSQL 范畴。... 从而对页面进行排序。页面的链接关系其实就是一张图,基于网页链接关系的 page rank 计算,就是在这张图上运行一个图算法,即图计算。小规模的图可以通过单机来进行计算,但如今随着业务数据量的增大,一般都需要引入...

火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程

例如您的组织采用云的时间表、迁移到云的关键业务驱动因素、当前应用程序的复杂性、所需的更改率、迁移工作量、可扩展性要求以及其他考虑因素。对于复杂业务系统,据云计算行业的共识,可分为以下六种主要的迁移策... MongoDB | 文档数据库MongoDB版 | 火山引擎DTS || ^^ | HBase | 表格数据库HBase版 | 火山引擎DTS |#### 功能和性能验证基于云迁移调研评估步骤中梳理的业务涉及产品功能和性能,结合迁移方案设计,验证产品功...

V2.42.0

筛选器的日期支持筛选空值;时间筛选器快捷键里最近1年更名为:今年【优化】提升导出图片清晰度【优化】仪表盘:透视表的列宽在仪表盘更改可以保存到可视化 二.可视化查询与分析 【新增】地图支持大洲地图、城市地图,且地图支持上钻下钻【优化】桑基图升级 优化桑基图维度排序功能 新增支持显示维度标题 新增百分比数据显示 凸显选中维度项上下游流量路径 【新增】日期维度:支持设置日期显示格式【新增】数据格式:支持各类数据类...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:* **KV 类**:以 Redis 为代表;* **文档型**:以 MongoDB 为代表;* **列存**:以 HBase 为代表;* **图、时序等新兴的数据库**... 从而对页面进行排序。页面的链接关系其实就是一张图,基于网页链接关系的 page rank 计算,就是在这张图上运行一个图算法,即图计算。小规模的图可以通过单机来进行计算,但如今随着业务数据量的增大,一般都需要引入...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

排序后的链表,还是只能知道头尾节点,知道中间的范围,但是要找到中间的节点,还是得走遍历的老路。如果我们把中间节点存储起来呢?存起来,确实我们就知道数据在前一半,还是在后一半。比如找`7`,肯定就从中间节点开始找... 不如回到原则:`空间和时间,我们选择时间,那就要舍弃一部分空间`,我们每个节点再加一个指针,现在有 2 层指针(注意:**节点只有一份,都是同一个节点,只是为了好看,弄了两份,实际上是同一个节点,有两个指针,比如 1 ,既...

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