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mongodb的分片算法有哪些 mongodb混合分片

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搭建MongoDB副本集&分片副本集的搭建的步骤为：同时启动多个mongod实例（可以在一台服务器上，也可以在不同的服务器上），然后在每个实例的配置文件中配置相应的配置项，最后启动实例后，登录并且在做一次配置即可 。
keyfile 配置用于 MongoDB 节点间复制行为的密钥文件 。replSet 为副本集设置一个名称 。接下来我们创建一个用于所有实例的密钥文件 。
功能如下：数据冗余：副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新，以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题 。
所以需要提供物理备份的功能 ， 本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法 。
在MongoDB的副本集中，节点之间是通过oplog来同步数据 。Primary节点每执行一次数据写入，都会记录一条oplog，Secondary节点会持续不断的自Primary拉取oplog并在本地回放，从而确保各节点达到数据最终一致性 。
配置 MongoDB 的缓存大小 ， 以提高写入性能 。使用 wiredTiger 引擎，以提高写入性能 。配置 MongoDB 的日志级别，以避免过多的日志记录对性能的影响 。
为什么MongoDB适合大数据的存储1、◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。
2、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式 。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据 。
3、因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据 。另外一个好处当业务数据发生变化时 ， 是将不在需要由DBA修改表结构 。
4、网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
5、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法 。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现 。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握 。
Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能1、基本上没有机会在RAM中进行reduce，相反，它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘，然后按顺序读取并进行reduce 。使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程 。
2、reduce 。相反，它将不得不把所有文章写入一个临时收集的磁盘，然后按顺序读取并reduce 。
3、我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业 。
对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能 。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换，MongoDB的性能就会急剧下降 占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品，所以它的问题，就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定 。
他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度 。但某些情况下MongoDB会锁住数据库 。如果此时正有数百个请求 ， 则它们会堆积起来，造成许多问题 。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前 ， 我们会先查询记录 。
在不同的引擎上有不同的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长 。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。
mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
【mongodb的分片算法有哪些 mongodb混合分片】通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚） 。因MongoDB是文档型数据库 ， 为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据 。

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