mongodb数据迁移2种方式比较

尝试了2种方式对数据进行迁移,一种是rsync,直接拉取数据;另一种是使用mongodump/mongorestore 1.rsync 操作步骤: 1.2: [mongodb] path = /data1/mongodb/data hosts allow = 192.168.1.0/24 read only = no write only = no 1.3: rsync -avz root@192.168.1.2::mongodb/dbname /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/data/ chown -R mongodb:mongodb /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/data/ 使用时间:50分钟 到目标服务器数据:50G 优点:使用时间短 缺点:需要配置rsync,数据占用的空间大(数据原封不动的拉取过来,包括碎片) 2.mongodump/mongorestore 操作步骤: mongodump: /data/PRG/mongodb/bin/mongodump –host 192.168.1.2:27017 -d dbname -uuername -ppasswd -o /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/data/ –directoryperdb mongorestore: /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/bin/mongorestore –dbpath /data/mongodb-linux-x86_64-1.8.1/data/ –directoryperdb /data/dbname/ chown -R mongodb:mongodb … Continue reading "mongodb数据迁移2种方式比较"

MongoDB 1.8通过Journaling日志改善可靠性​

面向文档的数据库引擎MongoDB在3月16日发布了1.8版本。关键的变更包括新增Journaling日志、提升分片性能以及Shell的Tab​补全。​ Journaling日志通过预写式的Redo日志为MongoDB增加了额外的可靠性。开启该功能时,变更会先写入Journaling日志,​ 定期集中提交(目前是每100ms提交一次)​,然后在真实数据上进行这些变更。如果服务器安全关闭,日志会被清除。在服务器启动时,如果存在 Journaling日志​,则会进行回放。这保证了那些已写入,但在服务器崩溃前还没有回放的​日志能在用户连接前​被执行。​两次提交之间那 100ms的时间窗口​在未来的版本中有望被缩小。 MongoDB是​一种 NoSQL数据库​,不同于SQL Server这样的关系型数据库,MongoDB中数据的基本单位是文档。类似于JavaScript对象,文档中包含一系列带有类型的键值对​,这些类型可以是字符串、对象、数组、正则表达式和代码。​这些文档以​BSON格式存 储​,根据文档类型被分组到集合(类似于SQL Server里的表)中​。Schema的设计取决于哪些文档应该有自己的集合​,哪些应该被嵌入到其他集合中去。嵌入的文档就像类里的成员对象。在关系 型系统中,你会用一张表来存储订单,另一张外键的表来存储订单项。在MongoDB中,​针对同样的场景,推荐的做法是用一个集合来保存订单,每个订单中 保存一个订单项的数组,嵌入其中。​ 水平扩展是通过​自动分片来 ​做的​,​它允许有序的集合数据分布。每个分片都是一组配置成Replica集的机器​,这意味着分片里的每台机器​都拥有分片数据的完整拷贝。​分片 中会自动进行故障转移。MongoDB会自动将查询引导到合适的分片上,因此应用程序并不需要了解哪个分片持有什么数据元素。​新的Replica集身份 认证功能允许Replica集的成员之间进行自动身份认证,其中使用了密钥文件和 –keyfile 选项。​ Covered索引和Sparse索引也是该版本中新增加的特性。​Covered索引允许​在索引本身里存储数据,而​Sparse索引则会排除掉不包含索引字段的文档。Covered索引在查询所请求的全部字段​都包含在Covered索引中时能提升性能,因为不再需要取出完整的文档记录。Sparse索引在所检索的字段并非经常出现在集合中时能提升性能。目前,Sparse索引只能有一个字段。​ 在MongoDB的工具集中也有一些变化。mongostat 增加了​discover模式(–discover)​,它会自动从集群的节点中取回统计信息。​通过mongodump –oplog 和mongorestore –oplogReplay提供了高级事务日志转储和恢复​功能。​ 欲更多地了解该版本中的新特性,请查看MongoDB 1.8 Webinar。 查看英文原文:MongoDB 1.8 Improves Reliability with Journaling  

MongoDB 1.8 版本发布

MongoDB 1.8.0版本发布了!最大的显著改变是增加了一个日志存储引擎,可以快速安全地恢复崩溃系统。还包括许多内部改进,极大地提高了效率。 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目,由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案。常用于高流量网站,在线游戏网站和搜索引擎的大规模数据管理和分类。 该版本主要新亮点: * Journaling * Sharding performance improvements * Replica set enhancements, including support for authentication * Spherical geo search * Covered and sparse indexes * B-tree index self-compaction * New map/reduce options for incremental updates * Tab completion in the shell * mongostat –discover 详细更新日志: http://jira.mongodb.org/secure/IssueNavigator.jspa?requestId=10128 下载地址: http://www.mongodb.org/downloads

mongodb小结

用了一阵子mongodb,作一些小结,作为将来的参考。按照以往的习惯,先作一个总览,然后再挑出一些自己比较关注的几个点,作为珠玑,加以串联阐述。 mongodb由C++写就,其名字来自humongous这个单词的中间部分,从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为:scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。我对于文档型数据库有一些个人的偏好,这种偏好是从半年前研究couchdb而来的,因为我觉得用它来描述一个具有个性化特征的实体对象正合适,比如网站上的用户或商品书籍之类的条目。 一些概念: 跟mysqld一样,一个mongod服务可以有建立多个数据库,每个数据库可以有多张表,这里的表名叫collection,每个collection可以存放多个文档(document),每个文档都以BSON(binary json)的形式存放于硬盘中。跟关系型数据库不一样的地方是,它是的以单文档为单位存储的,你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段,而不会对其它文档造成影响,这就是所谓的schema-free,这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是,它的value中存储了结构信息,所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。可以说是兼备了key-value数据库的方便高效与关系型数据库的强大功能。 索引 跟关系型数据库类似,mongodb可以对某个字段建立索引,可以建立组合索引、唯一索引,也可以删除索引。当然建立索引就意味着增加空间开销,我的建议是,如果你能把一个文档作为一个对象的来考虑,在线上应用中,你通常只要对对象ID建立一个索引即可,根据ID取出对象某些数据放在memcache即可。如果是后台的分析需要,响应要求不高,查询非索引的字段即便直接扫表也费不了太多时间。如果还受不了,就再建一个索引得了。 默认情况下每个表都会有一个唯一索引:_id,如果插入数据时没有指定_id,服务会自动生成一个_id,为了充分利用已有索引,减少空间开销,最好是自己指定一个unique的key为_id,通常用对象的ID比较合适,比如商品的ID。 capped collection capped collection是一种特殊的表,它的建表命令为: db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000}) 允许在建表之初就指定一定的空间大小,接下来的插入操作会不断地按顺序APPEND数据在这个预分配好空间的文件中,如果已经超出空间大小,则回到文件头覆盖原来的数据继续插入。这种结构保证了插入和查询的高效性,它不允许删除单个记录,更新的也有限制:不能超过原有记录的大小。这种表效率很高,它适用于一些暂时保存数据的场合,比如网站中登录用户的session信息,又比如一些程序的监控日志,都是属于过了一定的时间就可以被覆盖的数据。 复制与分片 mongodb的复制架构跟mysql也很类似,除了包括master-slave构型和master-master构型之外,还有一个Replica pairs构型,这种构型在平常可以像master-slave那样工作,一但master出现问题,应用会自动了连接slave。要做复制也很简单,我自己使用过master-slave构型,只要在某一个服务启动时加上–master参数,而另一个服务加上–slave与–source参数,即可实现同步。 分片是个很头疼的问题,数据量大了肯定要分片,mysql下的分片正是成为无数DBA的噩梦。在mongodb下,文档数据库类似key-value数据库那样的易分布特性就显现出来了,无论构造分片服务,新增节点还是删除节点都非常容易实现。但mongodb在这方面做还不足够成熟,现在分片的工作还只做到alpha2版本(mongodb v1.1),估计还有很多问题要解决,所以只能期待,就不多说了。 性能 在我的使用场合下,千万级别的文档对象,近10G的数据,对有索引的ID的查询不会比mysql慢,而对非索引字段的查询,则是全面胜出。mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询,而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意,同样写入百万级别的数据,mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多,基本10分钟以下可以解决。补上一句,观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。 GridFS gridfs是mongodb一个很有趣的类似文件系统的东西,它可以用一大块文件空间来存放大量的小文件,这个对于存储web2.0网站中常见的大量小文件(如大量的用户头像)特别有效。使用起来也很方便,基本上跟一般的文件系统类似。 用合适的数据库做适合的事情 mongodb的文档里提到的user case包括实时分析、logging、全文搜索,国内也有人使用mongodb来存储分析网站日志,但我认为mongodb用来处理有一定规模的网站日志其实并不合适,最主要的就是它占空间过于虚高,原来1G的日志数据它可以存成几个G,如此下去,一个硬盘也存不了几天的日志。另一方面,数据量大了肯定要考虑sharding,而mongodb的sharding到现在为止仍不太成熟。由于日志的不可更新性的,往往只需APPEND即可,又因为对日志的操作往往只集中于一两列,所以最合适作为日志分析的还是列存储型的数据库,特别是像infobright那样的为数据仓库而设计的列存储数据库。 由于mongodb不支持事务操作,所以事务要求严格的系统(如果银行系统)肯定不能用它。 mongodb占用空间过大的原因,在官方的FAQ中,提到有如下几个方面: 1、空间的预分配:为避免形成过多的硬盘碎片,mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间,而且申请的量从64M、128M、256M那样的指数递增,直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加,你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。 2、字段名所占用的空间:为了保持每个记录内的结构信息用于查询,mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储,如果value域相对于key域并不大,比如存放数值型的数据,则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些,这样占用空间就小了,但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index,每个字段名用一个字节表示,这样就不用担心字段名取多长了。但作者的担忧也不无道理,这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换,再发送到客户端,这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是拿空间来换取时间吧。 3、删除记录不释放空间:这很容易理解,为避免记录删除后的数据的大规模挪动,原记录空间不删除,只标记“已删除”即可,以后还可以重复利用。 4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录,但这个过程会比较缓慢。 因为官方文档中对各方面的内容已经有很详细的叙述,所以我并没有再过多的引用原文与代码,只是结合自己的使用归纳一些心得,有兴趣的朋友不妨直接去翻文档中自己感兴趣的问题,超群的博客上有一个很好的入门介绍。 最后总结一句,文档型数据库有点像波粒二象性,总能在适当的时候表现出它作为关系型数据库或key-value数据库的优势来。 实战案例: 昨天我访问mongodb的python程序开始出错,经常抛出AssertionError异常,经查证只是master查询异常,slave正常,可判断为master的数据出了问题。 修复过程: 1、在master做db.repairDatabase(),不起作用; 2、停止slave的同步; 3、对slave作mongodump,备份数据; 4、对master作mongostore,把备份数据恢复,使用–drop参数可以先把原表删除。 5、恢复slave的同步。  

在CentOS 5.4上安装CouchDB

CouchDB一种半结构化面向文档的分布式,高容错的数据库系统,具体的可以参见其网站上的文档,以及这里的一篇技术简介的翻译。CouchDB在Ubuntu下安装非常方便,只需要使用sudo apt-get install couchdb即可,我以为在CentOS中也会比较容易,没想到却遇到了比较多的问题。主要包括: CentOS的安装源里不包含CouchDB CouchDB需要Erlang的运行时支持,CentOS的安装源里也没有Erlang OK,我们一步一步来搞定在CentOS下安装CouchDB。首先需要安装Erlang,却Erlang的官方网站下载源码,然后在本地编译安装:具体的脚本为: 1: wget http://www.erlang.org/download/otp_src_R13B02-1.tar.gz 2: tar–xzvf otp_src_R13B02-1.tar.gz 3: cd otp_src_R13B02-1 4: ./configure 5: make && make install 中途有可能会遇到一些依赖的问题,比如缺少icu、ncurses、wxWindows等,前面几个大略都可以从yum时行安装,wxWindows可以不问,如果你之后不准备使用Erlang进行UI编程的话,这些也足够用了。 Erlang安装完成之后,测试一下在bash里erl和erlc能否使用,若能,则这一步就完成了。 接着是安装CouchDB,由于CouchDB里用到了JavaScript,所以其依赖于SpiderMonkey,需要先安装libmozjs这个库,步骤为: 1: wget ftp://ftp.mozilla.org/pub/mozilla.org/js/js-1.8.0-rc1.tar.gz 2: tar–xzvf js-1.8.0-rc1.tar.gz 3: cd js/src 4: make BUILD_OPT=1–f Makefile.ref 编译应该不会出什么问题,如果你的机器没有配置编译环境,你可以参考这篇文章进行配置。 可以当我执行make –f Makefile.ref install的时候傻了,没有这个target,好吧,我们自己写脚本安装这个库。代码如下: 1: #!/bin/bash 2: mkdir -p /usr/include/mozjs/ -v 3: cp *.{h,tbl} 4: … Continue reading "在CentOS 5.4上安装CouchDB"

配置mongodb分片群集(sharding cluster)

  Sharding cluster介绍 这是一种可以水平扩展的模式,在数据量很大时特给力,实际大规模应用一般会采用这种架构去构建monodb系统。 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server: mongod 实例,用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个relica set承担,防止主机单点故障 Config Server: mongod 实例,存储了整个 Cluster Metadata,其中包括 chunk 信息。 Route Server: mongos 实例,前端路由,客户端由此接入,且让整个集群看上去像单一数据库,前端应用可以透明使用。 Sharding架构图: 本例实际环境架构 本例架构示例图: 分别在3台机器运行一个mongod实例(称为mongod shard11,mongod shard12,mongod shard13)组织replica set1,作为cluster的shard1 分别在3台机器运行一个mongod实例(称为mongod shard21,mongod shard22,mongod shard23)组织replica set2,作为cluster的shard2 每台机器运行一个mongod实例,作为3个config server 每台机器运行一个mongs进程,用于客户端连接   主机 IP 端口信息 Server1 10.1.1.1 mongod shard11:27017 mongod shard12:27018 mongod config1:20000 mongs1:30000 … Continue reading "配置mongodb分片群集(sharding cluster)"

Connect to Java DB (Derby) with org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver

import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.Statement;public class JavaDBDemo {  static Connection conn;  public static void main(String[] args) {    String driver = “org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver”;    String connectionURL = “jdbc:derby:myDatabase;create=true”;    String createString = “CREATE TABLE Employee (NAME VARCHAR(32) NOT NULL, ADDRESS VARCHAR(50) NOT NULL)”;    try {      Class.forName(driver);    } catch (java.lang.ClassNotFoundException e) {      e.printStackTrace();    }    try {      conn = DriverManager.getConnection(connectionURL);      Statement stmt = conn.createStatement();      stmt.executeUpdate(createString);      PreparedStatement psInsert = conn.prepareStatement(“insert into Employee values (?,?)”);      psInsert.setString(1, args[0]);      psInsert.setString(2, args[1]);      psInsert.executeUpdate();      Statement stmt2 = conn.createStatement();      ResultSet rs = stmt2.executeQuery(“select * from Employee”);      int num = 0;      while (rs.next()) {        System.out.println(++num + “: Name: ” + rs.getString(1) + “\n Address” + rs.getString(2));      }      rs.close();    } catch (Exception e) {      e.printStackTrace();    }  }}

Derby JDBC Connection

import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.sql.Statement;import java.util.Properties;public class MainClass {   public static void main(String[] args)   {      try {         String driver = “org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver”;         Class.forName(driver).newInstance();         Connection conn = null;         conn = DriverManager.getConnection(“jdbc:derby:DerbyTestDB”);         Statement s = conn.createStatement();         ResultSet rs = s.executeQuery(“SELECT city, state, zipcode FROM zipcodes”);         while(rs.next()) {            System.out.println(“City   : “+ rs.getString(1));            System.out.println(“State  : “+ rs.getString(2));            System.out.println(“Zipcode: “+ rs.getString(3));            System.out.println();         }         rs.close();         s.close();         conn.close();      } catch(Exception e) {         System.out.println(“Exception: “+ e);         e.printStackTrace();      }   }}