MongoDB 데이터베이스를 업그레이드하는 것이 비교적 편리합니다. 특별한 버전 업데이트가 없는 이상 기본적으로 서비스를 중단할 필요는 없습니다.
1. 데이터 구조가 변경되면 MongoDB의 Schema-free 메커니즘을 사용하여 마이그레이션 없이 마이그레이션할 수 있습니다.
2. 새 버전의 새로운 기능을 사용하려면 데이터를 마이그레이션해야 합니다. 더 일반적인 방법은 복제 메커니즘을 이용하는 것입니다. 해당 버전의 공식 릴리스 노트를 보면 일반적으로 업그레이드 중에 복제를 사용할 수 있는지 여부가 명시되어 있습니다. 그런 다음 마이그레이션을 수행하기 위해 서비스를 중지해야 할 수도 있습니다.
3. 마이그레이션을 위해 서비스를 중지하기 전에 mongodump 및 mongorestore를 통해 현재 데이터를 마이그레이션한 후 서비스를 중지한 후 증분 데이터를 마이그레이션할 수도 있습니다.
이것은 또한 이러한 유형의 문서 중심 데이터베이스의 가장 큰 문제이기도 합니다. 개발자가 어느 정도 필드를 삽입하는 경우 클라이언트 측에서 하나의 데이터베이스 구조만 유지할 수 있기 때문에 개발 시 주의해야 합니다. 서버에 허용됩니다.
더욱 괴로운 점은 클라이언트가 고유하지 않은 경우가 있어 서로 다른 클라이언트에서 동일한 데이터 구조를 유지해야 하므로 데이터 구조 업그레이드에 큰 불편을 초래한다는 점입니다. 문서 지향 디자인은 원래 데이터 구조에 대한 의존성을 해방시키려는 의도였지만 데이터 구조 규칙의 부족으로 인한 임의성을 해결하지는 못했습니다.
MongoDB 데이터베이스를 업그레이드하는 것이 비교적 편리합니다. 특별한 버전 업데이트가 없는 이상 기본적으로 서비스를 중단할 필요는 없습니다.
1. 데이터 구조가 변경되면 MongoDB의 Schema-free 메커니즘을 사용하여 마이그레이션 없이 마이그레이션할 수 있습니다.
2. 새 버전의 새로운 기능을 사용하려면 데이터를 마이그레이션해야 합니다. 더 일반적인 방법은 복제 메커니즘을 이용하는 것입니다. 해당 버전의 공식 릴리스 노트를 보면 일반적으로 업그레이드 중에 복제를 사용할 수 있는지 여부가 명시되어 있습니다. 그런 다음 마이그레이션을 수행하기 위해 서비스를 중지해야 할 수도 있습니다.
3. 마이그레이션을 위해 서비스를 중지하기 전에 mongodump 및 mongorestore를 통해 현재 데이터를 마이그레이션한 후 서비스를 중지한 후 증분 데이터를 마이그레이션할 수도 있습니다.
아니요. 프로그램에 대한 동의는 본인만 할 수 있습니다.
이것은 또한 이러한 유형의 문서 중심 데이터베이스의 가장 큰 문제이기도 합니다. 개발자가 어느 정도 필드를 삽입하는 경우 클라이언트 측에서 하나의 데이터베이스 구조만 유지할 수 있기 때문에 개발 시 주의해야 합니다. 서버에 허용됩니다.
더욱 괴로운 점은 클라이언트가 고유하지 않은 경우가 있어 서로 다른 클라이언트에서 동일한 데이터 구조를 유지해야 하므로 데이터 구조 업그레이드에 큰 불편을 초래한다는 점입니다. 문서 지향 디자인은 원래 데이터 구조에 대한 의존성을 해방시키려는 의도였지만 데이터 구조 규칙의 부족으로 인한 임의성을 해결하지는 못했습니다.