MongoDB进阶之路:不仅仅是技术研究,还有优化和佳实践

2020-05-22 00:00:00 数据 数据库 架构 原理 可用

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丰富,像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

本文将从操作手册、技术研究、会议分享、场景应用等方向给大家推荐干货好文。


一. 操作手册

MongDB操作手册

快速入门旨在帮助您快速创建MongoDB实例、对实例进行基本设置以及连接实例数据库,让您知晓从购买MongoDB实例到开始使用实例的基本流程。

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MongDB视频教程

1.白名单设置及连接

2.备份与恢复

3.监控与报警

4.实例创建

5.网络类型切换


二. 技术研究

1.MongoDB Driver:使用正确的姿势连接复制集

MongoDB复制集(Replica Set)通过存储多份数据副本来保证数据的高可靠,通过自动的主备切换机制来保证服务的高可用。但需要注意的时,连接副本集的姿势如果不对,服务高可用将不复存在。

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2.MongoDB Driver:使用正确的姿势连接分片集群

云数据库 MongoDB 版 基于飞天分布式系统和高性能存储,提供三节点副本集的高可用架构,容灾切换,故障迁移完全透明化。

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3.MongoDB云数据库常见问题诊断

重要的内容 MongoDB的主备节点在运行过程中是不固定的,实例重启、升级、节点故障等都有可能导致主备切换,在生产环境应该使用副本集的方式来正确连接MongoDB来实现高可用。 连接问题 用户可通过DMS或mongo shell连接MongoDB云数据库,以下场景都基于用户使用mongo shell连接数据库。

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4.MongoDB疑难杂症分析及优化

本文主要介绍阿里云 MongoDB 数据库上客户遇到的问题,及相应的解决方案。

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5.MongoDB复制集原理

复制集简介 Mongodb复制集由一组Mongod实例(进程)组成,包含一个Primary节点和多个Secondary节点,Mongodb Driver(客户端)的所有数据都写入Primary,Secondary从Primary同步写入的数据,以保持复制集内所有成员存储相同的数据集,提供数据的高可用。

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6.MongoDB复制集同步原理解析

MongoDB副本集数据同步](docs.mongodb.com/manual)主要包含2个步骤 intial sync,可以理解为全量同步 replication,追同步源的oplog,可以理解为增量同步 本文是对MongoDB高可用复制集原理的补充,会详细介绍MongoDB数据同步的实现原理。

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7.MongoDB索引原理

MongoDB索引原理 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql)。

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8.MongoDB Sharded cluster架构原理

为什么需要Sharded cluster? MongoDB目前3大核心优势:『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』,通过json文档来实现灵活模式,通过复制集来保证高可用,通过Sharded cluster来保证可扩展性。

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9.关于MongoDB Sharding,你应该知道的

MongoDB Sharded Cluster 原理 如果你还不了解 MongoDB Sharded cluster,可以先看文档认识一下 中文简介:MongoDB Sharded cluster架构原理 英文汇总:docs.mongodb.com/manual

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10.MongoDB sharding chunk 分裂与迁移详解

云数据库 MongoDB 版 基于飞天分布式系统和高性能存储,提供三节点副本集的高可用架构,容灾切换,故障迁移完全透明化。

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11.MongoDB Secondary 延时高(同步锁)问题分析

背景介绍 MongoDB 复制集里 Secondary 不断从主上批量拉取 oplog,然后在本地重放,以保证数据与 Primary 一致。同步原理参考MongoDB复制集同步原理解析 Secondary 拉取到一批 oplog 后,在重放这批 oplog 时,会加一个特殊的 Lock::ParallelBatchWriterMode 的锁,这个锁会阻塞所有的读请求,直到这批 oplog 重放完成。

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12.MongoDB dropdatabase 后,数据能恢复么?

近好几个社区用户咨询,错误的执行了 dropDatabse 把数据库误删除了(或 dropCollection 误删集合),有什么方法能恢复数据?本文主要介绍几种可能有效的恢复方案。 方案1:通过备份集恢复 如果对 MongoDB 做了全量备份 + 增量备份,那么可以通过备份集及来恢复数据。

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13.MongoDB请求处理流程

Mongodb多存储引擎支持机制介绍了Mongodb存储层创建数据库、创建集合、插入文档等数据库操作接口,本文将介绍mongodb处理客户端请求的模型。

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14.MongoDB使用教程系列文章--Driver原理(初始化)

前言 Driver是MongoDB非常重要的组成部分,通过不同的配置实现Secondary访问;读写分离,动态感知集群容灾切换等功能。MongoDB目前已经覆盖了大部分的开发语言,常见的JAVA到Go,可以参考官方连接MongoDB Drivers。

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15.MongoDB Wiredtiger存储引擎实现原理

Mongodb-3.2已经WiredTiger设置为了默认的存储引擎,近通过阅读wiredtiger源代码(在不了解其内部实现的情况下,读代码难度相当大,代码量太大,强烈建议官方多出些介绍文章),理清了wiredtiger的大致原理,并简单总结,不保证内容都是正确的,如有问题请指出,欢迎讨论交流。

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16.MongoDB mmapv1存储引擎解析

mongodb的mongod服务管理一个数据目录,可包含多个DB,每个DB的数据单独组织,本文主要介绍mmapv1存储引擎的数据组织方式。

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17.图解故障服务器下线:关于阿里云MongoDB高可用的探秘

服务器容灾一直是云服务运维过程中无法避开的问题。MongoDB采用的是什么方法,得以做到在有机器故障的情况下依旧能保证用户业务的高可用?近举行的“MongoDB Sharding杭州用户交流会”中,针对这一问题,阿里云研发工程师果实分享了关于MongoDB 故障服务器如何下线方面的详尽的技术解密。

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18.阿里云MongoDB Sharding备份和恢复服务深度解密

大数据时代,数据保存的重要性不言而喻。在数据保存过程中,数据的备份更是一个值得深入研究的课题。在3月12日下午举行的MongoDB杭州用户交流会上,阿里云技术专家明俨分享了MongoDB Sharding备份和恢复的技术解密。

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三.会议分享

1.MongoDB佳实践及性能优化(DTCC中国数据库技术大会分享PPT)

上周五在北京DTCC分享了「32 Tips to Boost MongoDB Performance」,本文是分享的PPT以及重要内容的注解。 注解:本次分享主要「自底向上」的介绍提升 MongoDB 服务性能需要注意的问题,从硬件、操作系统、服务端一直到应用端,前面3个层次的建议主要面向DBA及运维人员,而上层的应用开发建议主要面向开发者。

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2.MongoDB秒级备份恢复(SDCC上海站数据库核心技术与应用实战峰会分享PPT)

本文是我3月18日在CSDN举办的SDCC上分享的PPT内容,主要介绍如何对MongoDB复制集及分片集群实现任意时间点的备份恢复,猛击这里下载PDF版本

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3.MongoDB佳实践及问题案例分析

介绍MongoDB佳时间以及线上问题的案例分析

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4.基于MongoDB的高并发高可用政府云平台架构实践

3月12日下午在阿里巴巴西溪园区,举行了MongoDB杭州用户交流会。微软MSDN特邀讲师徐雷分享《基于MongoDB的政府云平台高并发高可用HA架构实践 》,从自身实践出发,讲述了政府云平台分层、技术栈选型、物理架构、API架构及DB数据库架构的设计思路和方法

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5.MongoDB分布式架构演进

文章内容为2016年 PostgresSQL 中国用户会上分享内容,主要介绍 MongoDB 高可用、可扩展的分布式架构的演进过程。

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四.场景应用


1.什么场景应该用 MongoDB ?

月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交流探讨 的技术话题,有近5000人关注了该话题讨论,这里就 MongoDB 的使用场景做个简单的总结,谈谈什么场景该用 MongoDB?

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2.MongoDB应用案例:使用 MongoDB 存储日志数据

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误、警告、及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析。

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3.MongoDB应用案例:使用 MongoDB 存储商品分类信息

电商业务一个基本的功能模块就是存储品类丰富的商品信息,各种商品特性、参数各异,MongoDB 灵活的文档模型非常适合于这类业务,本文主要介绍如何使用 MongoDB 来存储商品分类信息,内容翻译自User case - Product Catalog 关系型数据库解决方案 上述问题使用传统的关系型数据库也可以解决,比如以下几种方案 针对不同商品,创建不同的表 比如音乐专辑、电影这2种商品,有一部分共同的属性,但也有很多自身特有的属性,可以创建2个不同的表,拥有不同的schema。

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4.MongoDB数据建模小案例:朋友圈评论内容管理

MongoDB数据建模小案例:朋友圈评论内容管理

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5.MongoDB数据建模小案例:物联网时序数据库建模

注:本案例来自MongoDB官方教程PPT,也是一个非常典型的CASE,故此翻译,并结合当前MongoDB版本做了一些内容上的更新。 本案例非常适合与IoT场景的数据采集,结合MongoDB的Sharding能力,文档数据结构等优点,可以非常好的解决物联网使用场景。

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6.阿里云MongoDB与EMR的HelloWorld

越来越多的应用采用MongoDB作为数据存储层,性能高,扩展性强,通过WriteCocern参数还可以控制写入持久级别,CAP上灵活配置。文档型的存储结构又是特别适合物联网,游戏等领域,这些数据也蕴藏这巨大的价值,就像是金矿一样,需要挖掘。虽然MongoDB提供了MapReduce功能,但功能相对薄弱,如果说MongoDB MapReduce是铁锹,Spark就是一台真正的挖掘机。

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7.当物流行业遇见MongoDB

快递物流系统里常见的一种业务类型就是订单的查询和记录。利用MongoDB数据库能够帮助企业快速搭建物流快递系统,助力物流企业轻松上云

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8.天生一对,当游戏遇上MongoDB

当游戏遇上MongoDB,会碰撞出什么样的火花,本文为您一一道来。MongoDB针对游戏灵活多变需求、一些专有场景-道具自动过期和附近玩家、高可用、高可扩展、回档、滚服、运营数据分析等场景都有非常好的解决方案,可谓是天生一对。

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五.官网

1.云数据库 MongoDB版

云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。

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2.云数据库MongoDB Sharding发布

支持分表存储、自建迁移、副本集转Sharding等

提供容灾备份、弹性扩容、监控运维等方案

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3.云数据库MongoDB独享实例上线

独享资源,保障业务持久稳定

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