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MongoDB 认证考试真题知识点

关于MongoDB C100 DBA 考试真题知识点零散整理

sh命令专用于分片

sh.status() 可以查看分片集群状态:

1.collation 问题(集合亮姿locale是fr,索引是es)find使用的是fr、es、直接报错?

答案是 fr (如果find中未指定collation,那型李么MongoDB始终指定集合级别的collation为默认)

2.聚合与分片问题,$lookup 是否使用primary shard

答案是 primary shard (对于分片的聚合查询中所有连接外表的操作都是敬租绝在primary shard中进行)

3.在mongos中执行 explain() 可以看到什么,我回答的包括每个sharding的执行计划。

4.what is valid read concern? 选项有 available、majority、linesrizble,我选的后两个

答案是:全选 (所有选项都是有效的)

[img]

mysql索引有几种

Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。

那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢?

FULLTEXT

即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前,这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的,可见,在数据量较大时是极其的耗时的,如果没有异步IO处理,进程将被挟持,很浪费时间,当然这里不对异步IO作进一步讲解,想了解的童鞋,自行谷哥。

全文索引的使用方法并不复杂:

创建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);

使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );

其中, MODE为搜寻方式(IN BOOLEAN MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION)。

关于这三种搜寻方式,愚安在这里也不多做交代,简单地说,就是,布尔模式,允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求,如+表示一定要有,-表示一定没有,*表示通用匹配符,是不是想起了正则,类似吧;自然语言模式,就是简单的单词匹配;含表达式的自然语言模式,就是先用自然语言模式处理,对返回的结果,再进行表达式匹配。

对搜索引擎稍微有点了解的同学,肯定知道分词这个概念,FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中,大部分为字母文字,分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显,中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢?这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft,有了它,就可以对中文进行分词,想了解的同学请移步Mysqlcft,当然还有其他的分词插件可以使用。

HASH

Hash这个词,可猜兄以说,自打我们开始码的那一天起,就开始不停地见到和使用到了。其实,hash就是一种(key=value)形式的键值对,如数学中的函数映射,允许多个key对应相同的value,但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性,hash很适合做索引,为某一列或几列建立hash索引,就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值,对应一行或几行数据(这里在概念上和函数映射有区别,不要混淆)。在java语言中,每个类都有自己的hashcode()方法,没有显示定义的都继承自object类,该方法使得每一个对象都是唯一的,在进行对象间equal比较,和序列化传输中起到了很重带兆闭要的作用。hash的生成方法有很多种,足可以保证hash码的唯一性,例如在MongoDB中,每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID(包含时间戳,主机散列值,进程PID,和自增ID)也是一种hash的表现。额,我好像扯远了-_-!

由于hash索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其蠢裂他的树形索引呢?

在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章:来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别

(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"="查询,不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。

(2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;

(3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。

(4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。

(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。

愚安我稍作补充,讲一下HASH索引的过程,顺便解释下上面的第4,5条:

当我们为某一列或某几列建立hash索引时(目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引),会在硬盘上生成类似如下的文件:

hash值 存储地址

1db54bc745a1 77#45b5

4bca452157d4 76#4556,77#45cc…

hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来,磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址(也有可能是其他存储地址,其实MEMORY会将hash表导入内存)。

这样,当我们进行WHERE age = 18 时,会将18通过相同的算法计算出一个hash值==在hash表中找到对应的储存地址==根据存储地址取得数据。

所以,每次查询时都要遍历hash表,直到找到对应的hash值,如(4),数据量大了之后,hash表也会变得庞大起来,性能下降,遍历耗时增加,如(5)。

BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中,相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新,反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番,不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样,每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。

BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同

在 Innodb里,有两种形态:一是primary key形态,其leaf node里存放的是数据,而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据。二是secondary index,其leaf node和普通的BTREE差不多,只是还存放了指向主键的信息.

而在MyISAM里,主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里,leaf node里存放的不是主键的信息,而是指向数据文件里的对应数据行的信息.

RTREE

RTREE在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找.

各种索引的使用情况

(1)对于BTREE这种Mysql默认的索引类型,具有普遍的适用性

(2)由于FULLTEXT对中文支持不是很好,在没有插件的情况下,最好不要使用。其实,一些小的博客应用,只需要在数据采集时,为其建立关键字列表,通过关键字索引,也是一个不错的方法,至少愚安我是经常这么做的。

(3)对于一些搜索引擎级别的应用来说,FULLTEXT同样不是一个好的处理方法,Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的,而且效率不是很高,即便是使用了中文分词插件,对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题,Apache的Lucene或许是你的选择。

(4)正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势,所以hash索引很适合做缓存(内存数据库)。如mysql数据库的内存版本Memsql,使用量很广泛的缓存工具Mencached,NoSql数据库redis等,都使用了hash索引这种形式。当然,不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。

(5)至于RTREE,愚安我至今还没有使用过,它具体怎么样,我就不知道了。有RTREE使用经历的同学,到时可以交流下!

谁有面试phper的经验

这方面网上有比较多的,针对3-5年的PHPer常见的面试题,参考如下:

1、平时喜欢哪些php书籍及博客?CSDN、虎嗅、猎云

2、js闭包是什么?

3、for与foreach哪个更快?

4、php鸟哥是谁?能不能讲一下php执行原理?

5、php加速器有哪慎慎些?apc、zend、xcache.....能不能讲一下它的加速原理?

6、Node.js能彻底代替php+apache是扯淡。

7、怎样判断一个值是否存在于数组中?in_array(),array_key_exists,......

8、怎样判断select语句中是否使用了索引?explain

9、sphinx的中文分词词库使用第三方库还是自己建库?

10、如果一个被面试者经验少、基础差,此时却问些高深的知识。要怀疑它的稳定性,可以提问加班对他会不会有抵触。

11、mysql与mysqli的区别有哪些?

12、将来的发展方向?安全、还是数据挖掘、大数据处理?

13、php的面向对象:类的修饰符、封装、继承、多态体现方面

14、php 多态是什么?

15、Type Hinting:

16、php的设计模式:单例模式、工厂模式、生产者模式......等23种

17、服务器状态码:200、202、301、404、500......

18、i++与++i的区别?

19、项目开发:电商项目中的购物车数据持久化、考试系统的安全性考虑、

20、mysql设计基础:三大范式、功能-思维导图、创建表的第一字段是什么?

21、mysql字段char、varchar、int、smallint、tinyint、mediumint、bigint、decimal、double、float字节数及应用场景。

22、memcache与mongoDB、Redis各自的使用场景是什么?

23、为什么mongoDB与Redis非但没有形成竞争反而是互补关系?

24、Redis数据类型有哪些?int、string、hash、set、list ?

25、安装linux软件时使宽李敬用make方式还使用yum方式?

26、linux网络优化:查看进程ps -aux|grep mysqld、怎样查看最大文件打开数?

27、C语言中的虚函数是什么?

28、1条微薄要推送给100万个粉丝该怎么处理?

29、知道哪些算法?冒泡排序?快速排序?二分查找法?

30、yii thinkphp ci 各自优点

31、php 设计模式有哪些?

32、c 排序算法有哪些?

33、php 基本结构是什么?

34、memcache magent 分布式设计?

35、redis 分布式设计,如何设计?

36、mongo 集群架构是怎样的?

37、mysql 索引原理及sql性能优化

38、tcp/ip 网络协议,osi7层指是什么?

39、php 处理大数据业务

40、linux 应用 负载性能查看 ?

41、nginx 实战优化业务功能 ?

42、谈一下近三年来你的得意之作?

43、看看简历,会问一些过去做的项目的用户量、pv、吞吐量、相关难扰森点和解决方法等

44、数据库设计经验,为什么进行分表? 分库?

45、一般多少数据量开始分表? 分库? 分库分表的目的? 什么是数据库垂直拆分? 水平拆分? 分区等等?可以举例说明

46、数据库优化有哪些? 分别需要注意什么?

47、web开发方面会遇到哪些缓存? 分别如何优化?

48、给你256M的内存,对10G的文件进行排序(文件每行1个数字),如何实现?

49、对10G的文件进行查找如何实现?

50、统计10G文件每个关键字出现的次数如何实现?

51、假如你现在是12306火车订票的设计师,你该如何设计满足全国人民订票?

52、假如有1亿用户的访问量,你的服务器架构是怎样的? 用户信息的存储方案如何设计?

53、如果你是技术组长,所带团队任务进度无法完成你该如何解决?

54、如果在进度排满的前提下插入任务,你该如何保证总进度不延期?

55、如果有的工程师今天预定任务没有完成,你该如何解决?

56、从你的经验方面谈一下如何构建高性能web站点? 需要哪些环节? 步骤? 每个步骤需要注意什么如何优化等?

57、为什么要对数据库进行主从分离?

58、如何处理多服务器共享session?

59、一个10G的表,你用php程序统计某个字段出现的次数,思路是?

60、会告诉你一个nginx日志例子,用你认为最佳的编程语言统计一下http响应时间超过1秒的前10个url?

61、给你一个mysql配置文件,用你认为最佳的编程语言解析该文件?

62、给你两个路径a和b,写一个算法或思路计算a和b差距几层并显示a和b的交集?

63、给你一个url,在nginx配置一下rewrite指定到某个具体路径?

64、一个php文件的解释过程是? 一般加速php有哪些? 提高php整体性能会用到哪些技术?

65、session和cookie生存周期区别? 存储位置区别?

66、require、include、require_once、include_once区别? 加载区别? 如果程序按需加载某个php文件你如何实现?

67、chrome号称为多线程的,所以多线程和多进程的区别为?

68、php在2011年底出现hash碰撞,hash碰撞原理为? 如何进行修复?

69、web不安全因素有哪些? 分别如何防范?

70、假如两个单链表相交,写一个最优算法计算交点位置,说思路也可以?

71、假如你是技术组长? 如何提高团队效率?

72、nginx负载均衡有哪些? 如果其中一台服务器挂掉,报警机制如何实现?

73、不优化前提下,apache一般最大连接数为? nginx一般最大连接数为? mysql 每秒insert ? select ? update ? delete?

74、mysql 数据类型有哪些 ? 分别占用多少存储空间 ?

75、nginx设置缓存js、css、图片等信息,缓存的实现原理是?

76、如何提高缓存命中率? 如何对缓存进行颗粒化?

77、php的内存回收机制是?

78、我的所有问题都问完了(当然没有这么多),你有什么问题问我没有?

MongoDB 是什么?看完你就知道了

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1.MongoDB是什么?用一句话总结

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。

(1)MongoDB提出的是文档、集合的概念,使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构,其结构是面向对象的而不是二维表,存储一个用户在MongoDB中是这样子的。

使用这样的数据模型,使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力,吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强亮段。

(2)易伸缩,自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力,能对数据集进行分片,数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念,MongoDB能检测主节点是否存活,当失活时能自动提升从节点为主节点,达到故障转移。

(3)数据模型因为是面向对象的,所以可以表示丰富的、有层级的数据结构,比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中,而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。

3.主要特性

(1)文档数据类型

SQL类型的数据库是正规化的,可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性,所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库,且MongoDB没有固定的Schema,正因为MongoDB少了一些这样的约束条件,可以让数据的存储数据结构更灵活,存储速度更加快。 (2)即时查询能力

MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力,保留了索引(底层是基于B tree)的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点,相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。 (3)复制能力

MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余,目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。 (4)速度与持久性

MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ,即通过驱动调用写入时,可以立即得到返回得到成功的结果(即使是报错),这样让写入的速度更加快,当敬拆誉然会有一定的不安全性,完全依赖网络。

MongoDB提供了Journaling日志的概念,实际上像mysql的bin-log日志,当需要插入的时候会先往日志里面写入记录,再完成实际的数据操作,这样如果出现停电,进程突然中断的情况,可以保障数据不会错误,可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

(5)数据扩展

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展,MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块,让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的,而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置,因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统,缺少内存配置是MongoDB的设计亮点,另外,还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动,使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流,像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据,另外还提供了各种语言的驱动包,方便各种语言的接入。

mongodump和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式,迁移数据库。

mongoexport和mongoimport,用来导入导出JSON、CSV和TSV数据,数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入,但是在导入前顺便还要注意一下,为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。

mongosniff,网络嗅探工具,用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。

因此,可以总结得到,MongoDB结合键值存储和关系御陆数据库的最好特性。因为简单,所以数据极快,而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面,且最好单独部署,因为是数据库,所以也需要对其进行热备、冷备处理。

因为本篇文章不是API手册,所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句,主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性,如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。

创建数据库并不是必须的操作,数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建,与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程,而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建,可以开启严格模式。

以上的命令只是简单实例,假设如果你之前没有学习过任何数据库语法,同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法,你会发现哪一个更简单呢?如果你使用的是java驱动去操作MongoDB,你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样,只要构建好一个查询条件对象,便能轻松查询(接下来会给出示例),博主之前熟悉ES6,所以入手MongoDB js shell完成没问题,也正因为这样简洁,完善的查询机制,深深的爱上了MongoDB。

使用java驱动链接MongoDB是一件非常简单的事情,简单的引用,简单的做增删改查。在使用完java驱动后我才发现spring 对MongoDB 的封装还不如官方自身提供出来的东西好用,下面简单的展示一下使用。

这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作,可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的,如果查询结果较多,恰好无法全部放进第一服务器中,将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。

插入数据到服务器时间,不会等待服务器的响应,驱动会假设写入是成功的,实际是使用客户端生成对象id,但是该行为可以通过配置配置,可以通过安全模式开启,安全模式可以校验服务器端插入的错误。

要清楚了解MongoDB的基本数据单元。在关系型数据库中有带列和行的数据表。而MongoDB数据的基本单元是BSON文档,在键值中有指向不定类型值的键,MongoDB拥有即时查询,但不支持联结操作,简单的键值存储只能根据单个键来获取值,不支持事务,但支持多种原子更新操作。

如读写比是怎样的,需要何种查询,数据是如何更新的,会不会存在什么并发问题,数据结构化的程度是要求高还是低。系统本身的需求决定mysql还是MongoDB。

在关于schema 的设计中要注意一些原则,比如:

数据库是集合的逻辑与物理分组,MongoDB没有提供创建数据库的语法,只有在插入集合时,数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件,所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中,查阅数据库使用磁盘状态可通过。

集合是结构上或概念上相似得文档的容器,集合的名称可以包含数字、字母或 . 符号,但必须以字母或数字开头,完全。

限定集合名不能超过128个字符,实际上 . 符号在集合中很有用,能提供某种虚拟命名空间,这是一种组织上的原则,和其他集合是一视同仁的。在集合中可以使用。

其次是键值,在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式,所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内,因为这样可以防止创建难看的数据类型,且小文档可以提升性能,批量插入文档理想数字范围是10~200,大小不能超过16MB。

(2)解析查询时MongoDB通过最优计划选择一个索引进行查询,当没有最适合索引时,会先不同的使用各个索引进行查询,最终选出一个最优索引做查询

(3)如果有一个a-b的复合索引,那么仅针对a的索引是冗余的

(4)复合索引里的键的顺序是很重要的

(2)复合索引

(3)唯一性索引

(4)稀疏索引

如索引的字段会出现的值,或是大量文档都不包含被索引的键。

如果数据集很大时,构建索引将会花费很长的时间,且会影响程序性能,可通过

当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时,可使用

对索引进行压缩,重建。

(1)查阅慢查询日志

(2)分析慢查询

注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要参数的,不然只显示普通的信息。

本节同样主要简单呈现MongoDB副本集搭建的简易性,与副本集的强壮性,监控容易性

提供主从复制能力,热备能力,故障转移能力

实际上MongoDB对副本集的操作跟mysql主从操作是差不多的,先看一下mysql的主从数据流动过程

而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog

写操作先被记录下来,添加到主节点的oplog里。与此同时,所有从结点复制oplog。首先,查看自己oplog里最后一条的时间戳;其次,查询主节点oplog里所有大于此时间戳的条目;最后,把那些条目添加到自己的oplog里并应用到自己的库里。从节点使用长轮询立即应用来自主结点oplog的新条目。

当遇到以下情况,从节点会停止复制

local数据库保存了所有副本集元素据和oplog日志

可以使用以下命令查看复制情况

每个副本集成员每秒钟ping一次其他所有成员,可以通过rs.status看到节点上次的心跳检测时间戳和 健康 状况。

这个点没必要过多描述,但是有一个特殊场景,如果从节点和仲裁节点都被杀了,只剩下主节点,他会把自己降级成为从节点。

如果主节点的数据还没有写到从库,那么数据不能算提交,当该主节点变成从节点时,便会触发回滚,那些没写到从库的数据将会被删除,可以通过rollback子目录中的BSON文件恢复回滚的内容。

只能链接到主节点,如果链接到从节点的话,会被拒绝写入操作,但是如果没有使用安全模式,因为mongo的fire and forget 特性,会把拒绝写入的异常给吃掉。

(2)使用副本集方式链接

能根据写入的情况自动进行故障转移,但是当副本集进行新的选举时,还是会出现故障,如果不使用安全模式,依旧会出现写不进去,但现实成功的情况。

分片是数据库切分的一个概念实现,这里也是简单总结为什么要使用分片以及分片的原理,操作。

当数据量过大,索引和工作数据集占用的内存就会越来越多,所以需要通过分片负载来解决这个问题

(2)分片的核心操作

分片一个集合:分片是根据一个属性的范围进行划分的,MongoDB使用所谓的分片键让每个文档在这些范围里找到自己的位置

块:是位于一个分片中的一段连续的分片键范围,可以理解为若干个块组成分片,分片组成MongoDB的全部数据

(3)拆分与迁移

块的拆分:初始化时只有一个块,达到最大块尺寸64MB或100000个文档就会触发块的拆分。把原来的范围一分为二,这样就有了两个块,每个块都有相同数量的文档。

迁移:当分片中的数据大小不一时会产生迁移的动作,比如分片A的数据比较多,会将分片A里面的一些块转移到分片B里面去。分片集群通过在分片中移动块来实现均衡,是由名为均衡器的软件进程管理的,任务是确保数据在各个分片中保持均匀分布,当集群中拥有块最多的分片与拥有块最少分片的块差大于8时,均衡器就会发起一次均衡处理。

启动两个副本集、三个配置服务器、一个mongos进程

配置分片

(2)索引

分片集合只允许在_id字段和分片键上添加唯一性索引,其他地方不行,因为这需要在分片间进行通信,实施起来很复杂。

当创建分片时,会根据分片键创建一个索引。

(2)低效的分片键

(3)理想的分片键

根据不同的数据中心划分

(2)最低要求

(3)配置的注意事项

需要估计集群大小,可使用以下命令对现有集合进行分片处理

(4)备份分片集群

备份分片时需要停止均衡器

使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存,使其最大值为1.5GB

(2)cpu mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时,才会遇到CPU瓶颈,CPU在mongodb使用中的作用是用来检索数据,如果看到CPU使用饱和的情况,可以通过查询慢查询日志,排查是不是查询的问题导致的,如果是可以通过添加索引来解决问题

mongodb写入数据时会使用到CPU,但是mongodb写入时间一次只用到一个核,如果有频繁的写入行为,可以通过分片来解决这个问题 (3)内存

大内存是mongodb的保障,如果工作集大小超过内存,将会导致性能下降,因为这将会增加数据加载入内存的动作

(4)硬盘

mongodb默认每60s会与磁盘强制同步一次,称为后台刷新,会产生I/O操作。在重启时mongodb会将磁盘里面的数据加载至内存,高速磁盘将会减少同步的时间

(5)文件系统

使用ext4 和 xfs 文件系统

禁用最后访问时间

(6)文件描述符

linux 默认文件描述符是1024,需要大额度的提升这个额度

(7)时钟

mongodb各个节点服务器之间使用ntp服务器

启动时使用 - -bind_ip 命令

(2)身份验证

启动时使用 - -auth 命令

(3)副本集身份认证

使用keyFile,注意keyFile文件的权限必须是600,不然会启动不起来

搭建副本集至少需要两个节点,其中仲裁结点不需要有自己的服务器

(2)Journaling日志 写数据时会先写入日志,而此时的数据也不是直接写入硬盘,而是写入内存

但是Journaling日志会消耗内存,所以可以在主库上面关闭,在从库上面启动

可以单独为Journaling日志使用一块固态硬盘

在插入时,可以通过驱动确保Journaling插入后再反馈,但是会非常影响性能。

-vvvvv 选项(v越多,输出越详细)

db.runCommand({logrotare:1}) 开启滚动日志

(2)top

(3)db.currentOp

动态展示mongodb活动数据

占用当前mongodb监听端口往上1000号的端口

把数据库内容导出成BSON文件,而mongorestore能读取并还原这些文件

(2)mongorestore

把导出的BSON文件还原到数据库

(3)备份原始数据文件 可以这么做,但是,操作之前需要进行锁库处理 db.runCommand({fsync:1,lock:true}) db.$cmd.sys.unlock.findOne 请求解锁操作,但是数据库不会立刻解锁,需要使用 db.currentOp 验证。

db.runCommand({repairDatabase:1}) 修复单个数据库

修复就是根据Jourling文件读取和重写所有数据文件并重建各个索引 (2)压紧

压紧,会重写数据文件,并重建集合的全部索引,需要停机或者在从库上面运行,如果需要在主库上面运行,需要添加force参数 保证加写锁。

(2)为提升性能检查索引和查询

总的来说,扫描尽可能少的文档。

保证没有冗余的索引,冗余的索引会占用磁盘空间、消耗更多的内存,在每次写入时还需做更多工作

(3)添加内存

dataSize 数据大小 和 indexSize 索引大小,如果两者的和大于内存,那么将会影响性能。

storageSize超过dataSize 数据大小 两倍以上,就会因磁盘碎片而影响性能,需要压缩。

关于mongodbexplain和的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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    2024.04.15 11:44:12作者:intanet.cnTags:数据计算
  • 数据库技术应用(数据库技术应用实验总结)

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    数据库技术应用介绍:数据库技术是一种用于管理和存储数据的技术,已经被广泛应用于各个行业。它可以帮助组织有效地管理数据,提高工作效率,加强数据安全性。本文将详细介绍数据库技术的应用。一、数据结构数据库技术通过数据结构来存储和组织数据,常见的数...

    2024.04.15 07:11:12作者:intanet.cnTags:数据库技术应用
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    简介:MongoDB是一种NoSQL数据库管理系统,使用文档存储模式,便于在应用程序内进行数据存储和检索。本文将介绍如何安装MongoDB。一、MongoDB下载首先,需要访问官方网站https://www.mongodb.com/下载Mo...

    2024.04.15 03:00:11作者:intanet.cnTags:安装mongodb
  • 存储过程sql注入(存储过程 sql注入)

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    简介:存储过程SQL注入是一种常见的安全漏洞,攻击者利用存储过程中的漏洞,通过恶意输入的SQL语句对数据库进行攻击。本文将详细介绍存储过程SQL注入的原理、危害以及防范措施。一级标题: 存储过程SQL注入原理存储过程是一系列SQL语句的集合...

    2024.04.15 01:22:12作者:intanet.cnTags:存储过程sql注入
  • 数据仓库etl(数据仓库ETL工具)

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    数据仓库ETL是数据仓库中一个非常重要的环节,它负责数据的抽取(extract)、转换(transform)和加载(load)。在数据仓库中,数据通常来自多个不同的来源,ETL的作用就是将这些数据整合到数据仓库中,以便进行进一步的分析和查询...

    2024.04.14 21:44:11作者:intanet.cnTags:数据仓库etl