Linux下MongoDB集群--副本集环境搭建
mongoDB 副本集适合写比较少,读较多的场景,写可以使用消息队列来进行控制,这样可以减少高并发写带来的压力。副本集的使用场景
mongoDB 副本集适合写比较少,读较多的场景,写可以使用消息队列来进行控制,这样可以减少高并发写带来的压力。副本集的使用场景要根据自己的项目需求来选择,要是有着高并发的写需求,建议采用分片的方式搭建集群,在稳定性方面要比副本集要高。我这里的使用场景是将写入操作用队列控制,主要是查询多。
副本集中的副本节点在主节点挂掉后通过心跳机制检测到后,就会在集群内发起主节点的选举机制,自动选举一位新的主服务器。
主节点故障后会实现自动切换,节点数量一定要大于等于3,,否则可能会出现选主错误。官方建议为奇数节点,我这里使用3个节点。
在各个节点上分别安装mongoDB
mkdir /data/mongo/replset
#存放mongodb数据文件
mkdir -p /data/mongo/replset/data
#进入mongodb文件夹
cd /data/mongo
下载到部署包
wget
tar xzvf mongodb-linux-x86_64-2.4.12.tar
接下来在各个机器上启动,命令如下:
/data/mongo/mongodb-linux-x86_64-2.4.12/bin/mongod --fork --dbpath /data/mongo/replset/data --logpath=/data/mongo/logs/logs.info --replSet repset
注意:是后台启动,要加上fork
在三台机器上任意一台机器登陆mongodb
/data/mongo/mongodb-linux-x86_64-2.4.12/bin/mongo
use admin
定义副本集配置变量
config = { _id:"repset",
members:[
{_id:0,host:"x.x.x.8:27017"},
{_id:1,host:"x.x.x.9:27017"},
{_id:2,host:"x.x.x.10:27017"}
]}
配置成功后入如图
初始化副本集
rs.initiate(config);
查看集群节点的状态
rs.status();
测试副本集是否同步
在主节点上登陆
/data/mongo/mongodb-linux-x86_64-2.4.12/bin/mongo 127.0.0.1或者本机节点IP
建立测试数据库
use test;
db.testdb.insert({"demo":"demo"})
再到其他副本机器上查看,数据已经同步。
可以停掉主节点,然后看看自动选主的效果。
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《MongoDB 权威指南》(MongoDB: The Definitive Guide)英文文字版[PDF]
Nagios监控MongoDB分片集群服务实战
基于CentOS 6.5操作系统搭建MongoDB服务
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InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显着提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。 1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。 2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。 3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

是的,可以在 Windows 7 上安装 MySQL,虽然微软已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不过,安装过程中需要注意以下几点:下载适用于 Windows 的 MySQL 安装程序。选择合适的 MySQL 版本(社区版或企业版)。安装过程中选择适当的安装目录和字符集。设置 root 用户密码,并妥善保管。连接数据库进行测试。注意 Windows 7 上的兼容性问题和安全性问题,建议升级到受支持的操作系统。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

聚集索引和非聚集索引的区别在于:1.聚集索引将数据行存储在索引结构中,适合按主键查询和范围查询。2.非聚集索引存储索引键值和数据行的指针,适用于非主键列查询。

MySQL 数据库中,用户和数据库的关系通过权限和表定义。用户拥有用户名和密码,用于访问数据库。权限通过 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令创建。要建立用户和数据库之间的关系,需创建数据库、创建用户,然后授予权限。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要谨慎配置。关键在于为每个数据库分配不同的端口号和数据目录,并调整内存分配和缓存大小等参数。连接池、应用程序配置和版本差异也需要考虑,需要仔细测试和规划以避免陷阱。在资源有限的情况下,同时运行两个数据库可能会导致性能问题。

MySQL支持四种索引类型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。1.B-Tree索引适用于等值查找、范围查询和排序。2.Hash索引适用于等值查找,但不支持范围查询和排序。3.Full-text索引用于全文搜索,适合处理大量文本数据。4.Spatial索引用于地理空间数据查询,适用于GIS应用。
