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mongodb 快照备份 mongodb数据备份原理

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如何在mongodb上备份和恢复数据1、mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据 。1）语法：mongorestore命令脚本语法如下：参数：2）示例：例子，此时有一个mongo容器 方法一：直接进入docker容器，一步一步还原 。
【mongodb 快照备份 mongodb数据备份原理】2、当数据量过大（TB级）时，通过mongodump的逻辑备份方式，效率上已经能满足需求，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 。
3、企业可以选择从一个管理备份提供（MMS）运行在公共云，或如果他们支付 MongoDB 的客户，他们可能以部署本地备份服务为前提 。除了成本过高，在公共云上管理备份服务存储的客户数据 。
mongodb是关系型数据库吗不是 。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品 ， 是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
不是，是非关系型数据库 。是文档形式的数据库，每条记录是一个document 。
目前 ， 常见的数据库管理系统主要有Oracle、MySQL、SQLServer、MongoDB等 ，  这些数据库中，前三种均为关系型数据库，而MongoDB是非关系型的数据库 。
mogodb是非关系型（NoSQL）数据库 ， 它文档型数据库 。我用过mongodb做了个小项目练习，我简单说说（因为我也了解不深）它与传统数据库的区别吧：最基本的区别就是数据模型的区别：传统数据库 从大到小为数据库，表，行 。
mongodb是关系型数据库吗 MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库 。
MongoDB副本集同步原理解析1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡 ， 现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的 。
2、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计 。在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合 ， 用存储主键的方式进行关联查询 。
3、具体如下：副本集指的是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主服务器和多个备份服务器构成 。通过Replication ， 将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本 。
4、简单讲 ， MongoDB目前的选举机制是有缺陷的 。在一些场景下会造成数据丢失 。这些场景实际中会出现，如多机房情况下，但一般不会太多 。
5、可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它 。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量 。
为什么要用mongodb?——MongoDB会自动处理故障转移 。这能让你在维持相当高的写可用性的同时，拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要 。
◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统 。
缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后 ， 由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。（3）大尺寸，低价值的数据 。
可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中 ， FourSquare/Craiglist都在使用它 。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量 。
对于非关系型数据库MongoDB来说 ， 可以存放访问频繁的数据，而且SNS里确实存在一些业务适合MongoDB，但是我们开发系统，是功能和性能的综合考虑，一般需要关系型数据库和非关系型数据库配合使用 。
MongoDB数据备份还原,及docker中MongoDB备份还原1、当数据量过大（TB级）时，通过mongodump的逻辑备份方式，效率上已经能满足需求，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 。
2、然后选择“备份”，然后点击对于的database，在“可用的工作”中找到刚刚创建的配置文件并双击它 。（此处是双击b1）请点击输入图片描述 双击“b1”后 ， 会在“已选择的工作”中显示此配置文件 。
3、在很多情况下，公司内部需要在内网环境下有自己的接口测试工具，目的是为了保证数据安全，或者一些定制化的功能 。本文介绍如何本地化部署接口测试工具DOClever 。
4、部署过 ， 没有深入研究过，一般mongodb部署主从、或者mongodb分片集群；建议3台或5台服务器来部署 。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块 。这些块分散到若干片里面，每个片只负责总数据的一部分 。
5、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展 ， MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。
6、运维 。你的项目越来越火 ， 运维开始成了新问题 。MongoDB Cloud Manager 提供监控和备份 。托管 。2016 年推出的 Database as a Service 数据库即服务 MongoDB Atlas 依靠 AWS 让整个运维都变简单 。可视化 。
如何实现不同MongoDB实例间的数据复制?配置迁移任务：进入NineData控制台，选择要迁移的MongoDB副本集实例作为源数据源，并选择目标单节点实例作为目标数据源 。根据需要进行其他任务配置，例如指定数据迁移范围和迁移速度等 。启动迁移任务：完成配置后，可以启动迁移任务 。
启动复制任务：选择数据源、复制对象和复制类型 ， 启动任务 。NineData将自动进行全量数据迁移和增量数据复制 。进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验 。
简单易用：使用 NineData 进行数据迁移非常简单方便，只需要花费1分钟进行任务配置即可 。除了MongoDB迁移，NineData还支持其他数据库的迁移复制，适用于数据容灾、读写分离、测试数据构建等业务场景，满足企业的数据安全合规要求 。
通过复制集实现的数据复制效果非常棒，不过也有限制MongoDB中数据复制的复制集策略非常棒，很容易配置并且使用起来确实不错 。但如果集群的节点有12个以上，那么你就会遇到问题 。
MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理 。它非常适合实时的插入、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，它适合作为信息基础设施的缓存层 。
mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据 。1）语法：mongorestore命令脚本语法如下：参数：2）示例：例子 ， 此时有一个mongo容器 方法一：直接进入docker容器，一步一步还原 。

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