MongoDB 安装、主从配置、以及监控
使用TFTP烧写开发板,基于CentOS 6.4mdash;mdash;TQ2440
1、安装
--------------------------------------------------------------------------------
#添加安装源
[mongodb]
name=MongoDB Repository
baseurl=http://downloads-distro.mongodb.org/repo/RedHat/os/x86_64/
gpgcheck=0
enabled=1
#yum 安装
yum install -y mongo-10gen mongo-10gen-server
#添加到开机自动启动
chkconfig mongod on
2、启动,,停止,重启命令
--------------------------------------------------------------------------------
service mongod start
service mongod stop
service mongod restart
3、测试
--------------------------------------------------------------------------------
使用mongoperf 查看磁盘IO性能#mongoperf -h
usage:
mongoperf
{
nThreads:
fileSizeMB:
sleepMicros:
mmf:
r:
w:
recSizeKB:
syncDelay:
}
进行测试:
[root@php1 ~]# cat
nThreads:1,
fileSizeMB:1,
sleepMicros:0,
mmf:'true',
r:'true',
w:'true',
recSizeKB:4,
syncDelay:0
}
#参考Real world MongoDB benchmarks with benchRun
https://blog.serverdensity.com/real-world-mongodb-benchmarks-with-benchrun/
运行mongo
#mongo
>db.foo.insert( { _id : 1 } )
>ops = [{ op :"findOne", ns :"test.foo", query : { _id : 1 } }, { op :"update", ns :"test.foo", query : { _id : 1 } , update : { $inc : { x : 1 } } } ]
[
{
"op":"findOne",
"ns":"test.foo",
"query": {
"_id": 1
}
},
{
"op":"update",
"ns":"test.foo",
"query": {
"_id": 1
},
"update": {
"$inc": {
"x": 1
}
}
}
]
>for( x = 1; x... res = benchRun( { parallel : x ,
... seconds : 5 ,
... ops : ops
... } )
... print("threads: "+ x +"\t queries/sec: "+ res.query )
... }
threads: 1 queries/sec: 7886.8
threads: 2 queries/sec: 12786.2
threads: 4 queries/sec: 14891.2
threads: 8 queries/sec: 16361.2
threads: 16 queries/sec: 19811.6
threads: 32 queries/sec: 18343.8
threads: 64 queries/sec: 26470.4
threads: 128 queries/sec: 36110.4
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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
