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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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。
