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MongoDB 数组在mongodb 中存在的意义

在MOGNODB 的文档设计和存储中,存在两个部分 1 嵌套 2 数组,所以如果想设计好一个MONGODB 在理解业务,读写比例,查询方式后,就需要介入到更深层次的理解嵌套的查询方式,嵌套多层后的性能问题...MONGODB 中的数组是属于同类型数据的元素集合,每个数组中的元素代表这个数组中同样属性的不同值,其实我们可以理解为,在一个JSON 中,有行和行列集合的存在,本身JSON可以通过数组的方式,在一个平面里面表达一个列的集合...相当于对每个ducument 中的数据进行元素的计算,这样就可以得到每个数据库的被打分的个数, 而第二组设计则无法进行分析的和统计。...数组在一部分应用设计中适合进行数据查询,而另外一点就是数组的缺点,就是对数组中的数据进行更新,尤其是高频次,大量的数据更新和数据的添加。 下面就是针对ORACLE 添加在数组中添加一个数据元素。...数组在MONGODB 中存在的意义很大,在很多设计中都可以通过数组的使用降低查询的复杂度和降低建立索引的SIZE。

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在Docker中安装MongoDB

“docker run -p 27017:27017 -v /data/mongo:/data/db --name mongodb -d mongo” 在上面的命令中,几个命令参数的详细解释如下: -p...外部可以直接通过 宿主机 ip:27017 访问到 mongo 的服务 -v 为设置容器的挂载目录,这里是将本机的“/data/mongo”目录挂载到容器中的/data/db中,作为 mongodb 的存储目录...studiot 3T下载地址:https://studio3t.com/download/ 5.创建mongo用户 可以看到一个空的mongo数据库,有一个不太完美的地方在于我们的mongo没有任何账户密码,在裸奔...指定验证启动mongo容器:docker run -p 27017:27017 -v /data/mongo:/data/db --name mongodb -d mongo --auth 也就是在之前的启动命令后面加上...--auth:需要密码才能访问容器服务 此时强行访问,可以看到提示,没有授权 这里我们在连接的地方指定一下账户密码 再来查询,已经正确查询出来之前添加的用户信息 7.创建一个业务数据库和对应的读写账户

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    Wiredtiger 在MONGODB 中的疑问

    MongoDB 中也有类似MYSQL 的数据库引擎的插件化的概念,虽然MYSQL 被ORACLE 搞得现在对这个数据库的引擎认知都存在于INNODB,但实际上MYSQL 在之前的存储引擎还是丰富多彩的,...实际上在MONGODB 中,快速的返回结果其实cursors的功劳不小,首先不要用传统的数据库思维来去想MONGODB,他返回的数据结果集,要比传统的数据结果集大的多,(言外之意就是MONGODB 处理的数据量...中,删除操作应该好好考虑如何处理。...2 作为WIREDTIGER 中的两个日志系统,Journal and oplog ,系统他们的负责的任务是不同的,(如不清楚 Journal & oplog 是什么请百度),那么这里有一个问题,Journal...这也是由于两者在对MONGODB 数据库在功能上的主责不同。一个是负责系统crash后的恢复,自然以结果为ORDER ,而OPLOG 则是要对 REPL负责,所以操作的顺序是ORDER。

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    MongoDB 分片

    Balancing:在MongoDB中,balancer是一个后台进程,负责chunk的迁移,从而均衡各个shard server的负载,系统初始1个chunk,chunk size默认值64M,生产库上选择适合业务的...chunkSize 太小,容易出现 jumbo chunk(即shardKey 的某个取值出现频率很高,这些文档只能放到一个 chunk 里,无法再分裂)而无法迁移;chunkSize 越大,则可能出现...对于基于哈希的分片,MongoDB计算一个字段的哈希值,并用这个哈希值来创建数据块。在使用基于哈希分片的系统中,拥有相近分片键的文档很可能不会存储在同一个数据块中,因此数据的分离性更好一些。...这时对X索引字段建哈希索引: 按区域:Zone 在分片群集中可以基于分片键划分数据的区域(zone)在新窗口打开, 你可以将每个区域(zone)与集群中的一个或多个分片关联。...-logpath=/www/mongoDB/shard/log/route.log --chunkSize 500 mongos启动参数中,chunkSize这一项是用来指定chunk的大小的,单位是

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    MongoDB 在评论中台的实践

    集群模式下,collection按照 片键(shard key)拆分成多个区间,每个区间组成一个chunk,按照规则分布在不同的shard中。并形成元数据注册到config服务中管理。...3.3.2 片键的选择 MongoDB集群中,一个集合的数据部署是分散在多个shard分片和chunk中的,而我们希望一个评论列表的查询最好只访问到一个shard分片,因此确定了 范围分片 的方式。...随着性能测试的介入,我们发现了有两个非常致命的问题: jumbo chunk问题 唯一键问题 jumbo chunk: 官方文档中,MongoDB中的chunk大小被限制在了1M-1024M。...而对于同一个片键的写入是属于一个chunk,无法被分裂,就会造成 jumbo chunk 问题。...,同样会导致集群可用性降低,因此只能在业务低峰进行 四、写在最后 MongoDB集群在评论中台项目中已上线运行了一年多,过程中完成了约10个业务方接入,承载了1亿+评论回复数据的存储,表现较为稳定。

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    MongoDB在vivo评论中台的实践

    3.3.2 片键的选择 MongoDB集群中,一个集合的数据部署是分散在多个shard分片和chunk中的,而我们希望一个评论列表的查询最好只访问到一个shard分片,因此确定了 范围分片 的方式。...随着性能测试的介入,我们发现了有两个非常致命的问题: jumbo chunk问题 唯一键问题 jumbo chunk: 官方文档中,MongoDB中的chunk大小被限制在了1M-1024M。...而对于同一个片键的写入是属于一个chunk,无法被分裂,就会造成 jumbo chunk 问题。...,同样会导致集群可用性降低,因此只能在业务低峰进行 四、写在最后 MongoDB集群在评论中台项目中已上线运行了一年多,过程中完成了约10个业务方接入,承载了1亿+评论回复数据的存储,表现较为稳定。...因此一般业务在使用MongoDB时,副本集方式就能支撑TB级别的存储和查询,并非一定需要使用集群化方式。 以上内容基于MongoDB 4.0.9版本特性,和最新版本的MongoDB细节上略有差异。

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    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    本文将分享:当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前,我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...在一定的规模上为了分析而查询MongoDB是低效的; 2. 我们没有把所有数据放在MongoDB中(例如分条计费信息)。 在一定的规模上,作为服务供应商的数据管道价格昂贵。...根据我们的研究,最常用的复制MongoDB数据的方法是在集合中使用一个时间戳字段。该字段的典型名称是updated_at,在每个记录插入和更新时该字段就会更新。...构建管道 我们的第一个方法是在Big Query中为每个集合创建一个变更流,该集合是我们想要复制的,并从那个集合的所有变更流事件中获取方案。这种办法很巧妙。...如果在一个记录中添加一个新的字段,管道应该足够智能,以便在插入记录时修改Big Query表。 由于想要尽可能的在Big Query中获取数据,我们用了另外一个方法。

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