mongdb数据库原理，mongodb数据库的特点

MongoDB自动分片介绍

1、MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。

2、MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。

3、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。

4、◆自动分片以支持云级别的伸缩性（处于早期alpha阶段）：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。

5、简而言之，使用{_id： ‘hashed’}或{projectId： 1， _id： 1}来作为片键。几个月前，我们对MongoDB集群进行分片(shard)处理，数据设置了两个副本集合(replica set)。上周，我们添加了一个新的分片。

6、可以从每个分片顶端取100G数据并将其移动到新的分片上，这样仅仅只需要移动400G数据即可。MongoDB就是利用这种方式，当一个分片的数据越来越大时，其会自动分割片键区间，并将分片的数据进行分割并移动到其他分片。

相关问答

Q1: 《深入学习MongoDB图灵程序设计丛书:深入学习MongoDB》pdf下载在线阅读...

内容简介：《深入学习MongoDB》分两部分，分别对应OReilly公司出版的Scaling MongoDB 50Tips and Tricks for Mongo DB Developers两《深入学习MongoDB》的内容。

本书分两部分，分别来自O’Reilly的《MongoDB扩展技术》与《MongoDB开发技巧50例》两书。

MongoDB是为处理大数据而生的一款面向文档的数据库，由10gen公司开发和维护。

每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。

Q2: MongoDB副本集同步原理解析

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。这将会创建一个含有 MD5 字符串的密钥文件，但是由于其中包含了一些噪音，我们需要对他们清理后才能正式在 MongoDB 中使用。

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。

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。

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。

简单来说 副本集（Replica Set）是指同一份数据被保存到N个机器上，每个机器上都是想同的数据。分片（shard）是指一份数据被分离开保存到N个机器上，N个机器上的数据组合起来是一份数据。

从MongoDB 0开始， Write Concern 默认级别为majority，仅当写入操作被应用到Primary节点（主节点）且被持久化到大多数副本节点的日志中的时候，才会提交并返回成功，“开箱即用”地提供了更强的数据可靠性保障。

Q3: 如何理解大文件存储规范gridfs

1、其中FAT16是指文件分配表使用16位数字，此时电脑运行时系统可以为需要存储在硬盘上的每个文件的实际长度分配存储单元——“硬盘簇”，由于16位分配表最多能管理65536（即2的16次方）个硬盘簇，也就是所规定的一个硬盘分区。

2、GFSGFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。

3、hdfs存储文件是按照块来的，hdfs的块大小默认是256M，可以自己设置，一个大文件会被切分成很多块存储到不同的地方，同时每个块也会备份多份。

4、极个别的jpg文件，在存储 较低品质时 反而比 较高品质 的文件大小要高！比如一些纯草坪、树枝树叶这样的大面积细节纹理照片，在ps里存储品质为6时可能会比7还要高2-3K（整体文件大小在400-500K时）。

5、对象存储：对象存储的特点是具备块存储的高速以及文件存储的共享等特性。文件存储：文件存储的特点是一个大文件夹，大家都可以获取文件。

6、下载文件储存只与硬盘有关。情况分两种：如果你下载的文件小于4G，那么就是你储存的这个硬盘分区满了。比如，你的硬盘空间只剩下1G，而你下载的有2G，自然就是文件过大不能储存了。如果你下载的文件大于4G。

Q4: 数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?

1、通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

2、从类型上来说，mysql是关系型数据库，redis是缓存数据库。mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。

3、当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。在需求方面，mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用。需要高性能的地方使用Redis，不需要高性能的地方使用MySQL。存储数据在MySQL和Redis之间做同步。

4、要是直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。

5、展开全部 mysql是硬盘存储的，在高性能io要求的项目里不能满足需求，而redis所有数据存在内存里，因此要快得多。硬盘的io和内存的io差几个数量级的。

6、当然需要啊。。redis里面其实就是一些json。。实际工作中，在大部分情况下，不用redis或者mongodb可以。。但没有传统数据库却不行 你首先应该搞清楚，redis本身是为了为了提高数据访问速度。。

Q5: 如何入门大数据

1、那就是参加专业的大数据培训。相比于自学大数据，参加专业的大数据培训，的确是零基础自学大数据的窍门，不仅在学习时间上大大的缩减，也不会在学大数据上总处于一知半解的状态当中，更多的是大大减少了对找工作的担忧，减少了好多好多的担忧。

2、需要了解大数据的基本概念、特点和应用领域。这可以通过阅读相关书籍、大数据视频、参加线下培训来学习。同时，关注行业动态和技术发展趋势，有助于你更好地把握学习方向。

3、要入门大数据，首先需要学习编程和数据分析。编程是大数据领域的基础，可以选择学习Python或者Java等编程语言。数据分析是大数据处理的核心技能，可以学习统计学、机器学习和数据挖掘等相关知识。

4、大数据技术，全球都在搞开发，掌握大数据技术，是未来国家致胜的一大法宝，掌握大数据技术，也是未来企业致胜的法宝，北京北大青鸟认为掌握大数据技术，更是未来人们长期高薪就业的保障。

5、大数据时代已经来临，越来越多的人希望探索这一领域。但对于零基础的朋友们来说，如何迈出这第一步呢？本文将为你介绍入门大数据的关键知识点，以及正确的学习方法。

6、合格的大数据工程师，需要熟悉MySQL等关系型数据库，掌握数据库应用开发；掌握Java/Scala/Shell语言，能熟练进行Hadoop/spark/HBase/storm之上的开发；熟悉java各种编程方法，比如多线程jniidl等，熟悉JVM的运行机制等。

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