日前，MongoDB 推出了Atlas，一个新型DaaS解决方案，它在云上运行MongoDB非常简便、活力且节约成本。无论运行的是一个单机副本集还是一个负载百兆字节的分片集群，Atlas作为一个服务于MongoDB的数据库，都可帮助其轻松运行。 简便性： Atlas操作简便，无需构建、配置或管理服务器；无需备份调度；也无需建立监控或查找安全漏洞。若服务器夜间性能下降，则该系统会对其进行维护。而若出现了一些无法自动解决的问题，也由全天候服务的响应团队帮助用户出面解决。面对其它一些需求，如扩大存储、扩展运行或是
MongoDB是一种支持多语言面向文档的NOSql数据库，它不支持事务操作（4.2版本开始支持跨文档分布式事务）。什么是面向文档？简单说就是使用类JSON的数据结构——BSON（Binary JSON）来存储数据。使用这种数据结构的好处显而易见，关联信息可以直接内嵌在同一个文档中，不必像关系型数据库那样还需要建立多张表，并建立外键关联，因此大大提升了我们写入数据的效率（前端传回的JSON数据可以直接存入，不必转换为对象），也能灵活的增减字段。如论坛文章，如果用关系型数据库存储，我们需要建立文章表和评论表等，而MongoDB直接存到一个文档里去就可以了，查询也非常方便。
MongoDB是一个面向文档的数据库，它以BSON（Binary JSON）格式存储数据。与关系型数据库不同，MongoDB没有固定的表结构，允许存储不同结构和类型的数据。这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据，如日志、社交媒体数据等。
许春植（Luocs） （阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验，擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库，目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系） 编辑手记：感谢许春植授权独家转载其精华文章，也欢迎读者朋友向我们投稿。 MongoDB 是当前比较流行的文档型数据库，其拥有易使用、易扩展、功能丰富、性能卓越等特性。MongoDB 本身就拥有高可用及分区的解决方案，分别为副本集(Replica Set)和分片(sharding)，下面我们主要看这两个特性。 1. 副本
在热门的NoSQL数据库MongoDB中，还支持一种分片+副本集架构的集群。本文将介绍分片+副本集架构的集群的相关概念以及环境搭建工作，同时介绍了标签分片在这种架构中的应用。
分片则指为处理大量数据，将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，它们的数据总和即为整个数据集。追求的是高性能。 在生产环境中，通常是这两种技术结合使用，分片+副本集
MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加，单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题，可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
一、MongoDB分片介绍 一般的像小型企业和业务量不是太大的集群架构，我们使用MongoDB分片就可以足够满足业务需求，或者随着业务的不断增长我们多做些副本集也是可以解决问题，多搞几个主从就可以了。还有一种情况是，类似于腾讯或者阿里有着庞大的集群以及业务量和数据量，不可能一个库分成多个库，其实MongoDB也有这种功能叫做分片，也就是今天所用到的！如下： 分片就是将数据库进行拆分，将大型集合分隔到不同服务器上。比如，本来100G的数据，可以分割成10份存储到10台服务器上，这样每台机器只有10G的数据。
按照上一节中《搭建高可用mongodb集群（三）—— 深入副本集》搭建后还有两个问题没有解决：
最新版mongodb推荐使用yaml语法来做配置，另外一些旧的配置在最新版本中已经不在生效，所以我们在生产实际搭建mongodb集群的时候做了一些改进。如果大家不熟悉什么是分片、副本集、仲裁者的话请先移步查看上一篇文章：mongodb 3.4 集群搭建：分片+副本集
分片（sharding）是一个通过多台机器分配数据的方法。MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作。大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能。例如：高查询率将耗尽CPU的性能。大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力。
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MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 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。
mongodb是最常用的nosql数据库，以下记录如何搭建高可用mongodb集群（分片+副本）
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
主从复制和副本集区别 主从集群和制本集最大的区别就是副本集没有固定的“主节点";整个集群会选出一个主节点当其挂掉后，又在剩下的从节点中选中其他节点为"主节点"。副本集总有一个活跃点(主primary和一 个或多个备份节点(从secondary)。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。在本指南中，我们将解释如何为高可用性分布式数据集设置分片集群。
前面的文章介绍了Mongodb的安装使用，在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式（主从复制）,一种是 Replica Sets 模式（副本集）。 Mongodb一共有三种集群搭建的方式： Replica Set（副本集）、 Sharding（切片） Master-Slaver（主从）【目前已不推荐使用了！！！】 其中，Sharding集群也是三种集群中最复杂的。 副本集比起主从可以实现故障转移！！非常使用！ mongoDB目前已不推荐使用主从模式，取而代之的
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration > Monitoring for MongoDB
http://blog.rueckstiess.com/mtools/mlaunch.html
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
分别在每台机器建立conf、mongos、config、shard1、shard2、shard3六个目录，因为mongos不存储数据，只需要建立日志文件目录即可。
MongoDB 是一款 NoSQL 数据，通常用来存储非结构化数据，我们的产品中也有用到，例如：一些文件存储在 MongoDB 的 GridFS 中。
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使用mongo –nodb选项启动mongo shell，启动shell但是不连接到任何mongod
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
单个节点的MongoDB实例，具备MongoDB基本的功能和服务能力，不过缺乏数据冗余和高可用，以及横向扩展的能力，一般很少在实际生产环境中使用。
副本集（Replica Set）是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主（Primary）服务器和多个备份（Secondary）服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。通过维护冗余的数据库副本，能够实现数据的异地备份，读写分离和自动故障转移
天府之国成都，作为古蜀文明发祥地，古往今来一直为各派学士所喜爱。近年来，在各种新技术的加持下，成都文创产业如雨后春笋般快速发展，爆款产品频频涌现，加之政府对成都文创产业扶持力度加码，成都数字文创产业正在实现跨越发展。
基础网络是腾讯云上所有用户的公共网络资源池，私有网络是一块逻辑隔离的网络空间。私有网络相对更加稳定和安全，建议使用私有网络。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组
MongoDB基础请参考：http://blog.51cto.com/kaliarch/2044423
分片是指将数据拆分，拆分后存放在不同的机器上的过程，以此来降低单个服务器的压力，同时也解决单个服务器硬盘空间不足的问题，让我们可以用廉价的机器实现高性能的数据架构。有的小伙伴不理解分片和副本集的差异，一言以蔽之：副本集上每个备份节点存储的数据都是相同的，分片上存储的数据则是不同的。好了，本文我们就先来看看分片环境的搭建。 ---- 环境准备 准备三台已经装好了MongoDB的服务器，地址分别是： 192.168.248.128 192.168.248.135 192.168.248.136 本文使用的Mon
2018年11月14日 11:05:50 Full Stack Developer 阅读数 331
对于单台数据库服务器，庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战。频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源，快速的数据增长也会让硬盘存储无能为力，最终内存无法满足数据需要导致大量的I/O，主机负载严重。为了解决这种问题，对于数据库系统一般有两种方法：垂直扩展和分片（水平扩展）。
由两种角色构成： （1）主(Master) 可读可写，当数据有修改的时候，会将oplog同步到所有连接的salve上去。 （2）从(Slave) 只读不可写，自动从Master同步数据。 特别的，对于Mongodb来说，并不推荐使用Master-Slave架构，因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复，推荐使用Replica Set，后面会有介绍，除非Replica的节点数超过50，才需要使用Master-Slave架构，正常情况是不可能用那么多节点的。 还有一点，Master-Slave不支持链式结构，Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构，Slave可以连接Slave，成为Slave的Slave。
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MongoDB 是一款流行的开源文档型数据库，从它的命名来看，确实是有一定野心的。MongoDB 的原名一开始来自于 英文单词"Humongous", 中文含义是指"庞大"，即命名者的意图是可以处理大规模的数据。
shard：每个分片是分片数据的子集。从MongoDB 3.6开始，必须将分片部署为副本集。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
MongoDB是一个开源的NoSQL文档数据库，它支持水平扩展，其中一种水平扩展方法是通过分片集群。在这篇文章中，我们将详细介绍如何搭建MongoDB分片集群，并提供相关示例。
在生产环境中，通常情况使用副本集就够了（使用配置文件部署副本集可跳转：5.x 副本集部署，使用命令行部署副本集可参考这篇文章）。除非容量非常大，并发访问非常高，副本集已经无法正常提供服务时，才建议考虑使用分片。这一节内容就来聊聊 MongoDB 分片。
MongoDB的集群部署方案中有三类角色：实际数据存储结点、配置文件存储结点和路由接入结点。连接的客户端直接与路由结点相连，从配置结点上查询数据，根据查询结果到实际的存储结点上查询和存储数据。MongoDB的部署方案有单机部署、复本集（主备）部署、分片部署、复本集与分片混合部署。混合的部署方式如图：
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