mongodb日志详解 mongodb收集服务日志分析

本文目录一览:

  • 1、mongodb与mysql区别(超详细)
  • 2、用mongodb专门做日志库合适吗
  • 3、mongoDB开启操作日志
  • 4、mongoDB主要使用在什么场景?
  • 5、mongodb适用于什么场景
  • 6、MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了
mongodb与mysql区别(超详细)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:在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库 。
【mongodb日志详解 mongodb收集服务日志分析】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 。
稳定性 索引,索引放在内存中 , 能够提升随机读写的性能 。
Mongodb和Mysql索引选型 1)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构,因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树 。这可以减少m叉树元素查找的深度,从而提升平均查找效率 。
或是后端日志收集分析 。考虑到mongodb属于nosql型数据库,sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ,也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用 。亦或是仅作日志收集分析 。
MongoDB是一个面向文档的数据库,目前由10gen开发并维护 , 它的功能丰富,齐全 , 所以完全可以替代MySQL 。与MySQL等关系型数据库相比,MongoDB的优点如下:①弱一致性,更能保证用户的访问速度 。
用mongodb专门做日志库合适吗因此 , 对于需要处理大量数据的应用,如大数据、日志处理等,MongoDB是一个很好的选择 。无结构或半结构化数据:MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据 。
MongoDB对于ETL服务器而言显然不是很合适,它的计算能力还无法跟hadoop、Greenplum媲美,估计计算能力一般(没有测试过) 。对于前端报表展现貌似可以,速度快,支持一定计算能力,并发好 。
如果对日志保存的时间没有特别严格的要求,只是在总的存储空间上有限制,则可以考虑使用capped collection来存储日志数据 。指定一个最大的存储空间或文档数量,当达到阈值时,MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档 。
嵌套文档,业务数据比较复杂,适合嵌套文档式存储,那么mongodb非常合适 , 这个关系型数据库比较难搞,虽然MySQL和pg也有文档存储 , 但MySQL的不成熟,pg毕竟现在生产中使用还是偏少 , 个人也不了解,这里不谈 。
运维起来非常方便 , 你不用专门为它安排一个管理员 。它有一个非常活跃的社区(我提出的一个bug在20分钟内就能得到修复 。多谢Elliot)他的版本控制非常清楚 。
mongoDB开启操作日志1、查看是否开启操作日志:nosql : db.getProfilingStatus()返回:{ was: NumberInt(0), slowms: NumberInt(100)} 注:was:0表示未开启 。
2、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求,只是在总的存储空间上有限制,则可以考虑使用capped collection来存储日志数据 。指定一个最大的存储空间或文档数量 , 当达到阈值时,MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档 。
3、MongoDB提供了Journaling日志的概念,实际上像mysql的bin-log日志 , 当需要插入的时候会先往日志里面写入记录,再完成实际的数据操作,这样如果出现停电 , 进程突然中断的情况 , 可以保障数据不会错误,可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复 。
4、这个选项可以过滤掉一些无用的日志信息,若需要调试使用请设置为false quiet=false 端口号 默认为27017,注意这里端口修改为9888后 , 要用mongo --port=9888连接,否则报错 。
5、log.txt用于记录MongoDB的日志 将上述工作准备好就可以开始安装快云MongoDB了 。
6、--logappend 表示日志追加,默认是覆盖;--directoryperdb 表示每个db一个目录;完成以上设置,MongoDB已经启动,新开启DOS窗口,执行“mongo.exe”,出现“MongoDB shell version: 1”表示安装成功了 。
mongoDB主要使用在什么场景?1、MongoDB适用于需要处理大量数据,特别是无结构或半结构化数据的场景,同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据:MongoDB是一个面向文档的数据库,采用BSON(二进制JSON)格式存储数据 。
2、高伸缩性的场景:MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。(5)用于对象及JSON数据的存储:MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询 。mongodb设计特点:(1)面向集合存储,容易存储对象类型的数据 。
3、● 物流场景:使用MongoDB存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以MongoDB内嵌数组的形式来存储,一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
4、◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆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 。
mongodb适用于什么场景1、MongoDB适用于需要处理大量数据,特别是无结构或半结构化数据的场景,同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据:MongoDB是一个面向文档的数据库 , 采用BSON(二进制JSON)格式存储数据 。
2、高伸缩性的场景:MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。(5)用于对象及JSON数据的存储:MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询 。mongodb设计特点:(1)面向集合存储,容易存储对象类型的数据 。
3、● 物流场景:使用MongoDB存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新 , 以MongoDB内嵌数组的形式来存储 , 一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
4、◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆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 。
5、查询语句:是独特的Mongodb的查询方式 。适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等 。架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用 。
MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,由C++语言编写 , 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 。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 。
查看目前所使用的数据库 。在MongoDB中,想查看使用的是哪个数据库,可以使用如下命令来查看 。db 图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库 。
MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的,而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置,因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统 , 缺少内存配置是MongoDB的设计亮点,另外,还可通过mongos路由服务器使用分片功能 。
MongoDB是非关系型数据库 。MongoDB又叫文档型数据库 , 或非关系型数据库,是一种NoSQL的数据库 , 是网站数据库的优选 。
使用场景:(1)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 。
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 。

    推荐阅读