1.复制的角色 复制有三种角色: primay:主库,执行所有的写操作,并把日志写入oplog里. secondary:复制主库的所有操作.读取主库的oplog,并执行日志里的内容.默认情况下,客户端不能读取secondary的数据. arbiter:仲裁者,在主库失败后选举主库.该角色是可选的角色.仲裁者不包含数据,客户端不可连接. 2.主库 primay:主库,执行所有的读写操作,并把日志写入oplog里. 3.备库 secondary:复制主库的所有操作.读取主库的oplog,并执行日志里

数据复制原理 开启复制集后,主节点会在local库下生成一个集合叫 oplog.rs,这是一个有限的集合,即大小固定.这个集合记入了整个mongod实例一段时间内数据库的所有变更操作(如:增/删/改),当空间用完时新的记入会覆盖最老的记录.而复制集的从节点就是通过读取主节点上面的oplog来实现数据同步的.oplog.rs的滚动覆盖写入有两种方式:一种是达到设定大小就开始覆盖写入:二是设定文档数量,达到文档数量就开始覆盖写入(不推荐使用). 下图为复制集的工作方式: 主节点和应用程序之间的交互是

##mongodb复制(主从服务器数据备份, 一个主服务器可以有很多个从服务器) #mongodb的复制至少需要两个节点.其中一个是主节点,负责处理客户端请求,其余的都是从节点,负责复制主节点上的数据. #1.需要开四个终端, 其中两个用于 #设置并开启主从服务器, mongod --bind_ip "pc的ip地址" --port "27018" --dbpath ./主服务器 --replSet "rs0" #和从服务器 mongod --b

工作原理 1.副本集之间的复制是通过oplog日志现实的.备份节点通过查询这个集合就可以知道需要进行复制的操作 2.oplog是节点中local库中的一个固定的集合,在默认情况下oplog初始化大小为空闲磁盘的5%.oplog是capped collection,所以当oplog的空间被占满时,会覆盖最初写入的日志 3.通过改变oplog文档的大小直接改变local所占磁盘空间的大小.可以在配置文件中设置oplogSize参数来指定oplog文档的大小. 4.通过oplog中的操作记录,把数据复

MongoDB 分片的原理.搭建.应用   一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差

mongodb基本命令,mongodb集群原理分析 集合: 1.集合没有固定数据格式. 2. 数据: 时间类型: Date() 当前时间(js时间) new Date() 格林尼治时间(object) ISODate() 格林尼治时间(object) 转换: new Date()/ISODate().toLocaleString() 转为本地时间Date() new Date()/ISODate().valueOf() 转为时间戳 ID: mongodb每个文档必须有一个_id键 默认_id =

一. 复制概述 mysql 从3.23版本开始提供复制功能,复制是指将主数据库的ddl和dml操作通过二进制日志传到复制服务器(也叫从服务器)上,然后在从服务器上对这些日志重新执行(也叫重做),从而使得从服务器和主服务器的数据保持同步. mysql 支持一台主服务器同时向多台从服务器进行复制,从服务器同时也可以作为其他服务器的主服务器,实现链状的复制,默认情况下,复制是异步的,从库不需要永久连接以接收主库的更新,根据配置,可以复制数据库中的所有数据库,某些数据库,某些表. mysql 复制的优点

mysql从3.23开始提供复制功能,复制指将主库的ddl和dml操作通过binlog文件传送到从库上执行,从而保持主库和从库数据同步.mysql支持一台主库同时向多台从库复制,从库同时也可以作为其他从库的主库,从而实现级联复制功能.mysql复制功能相当于oracle数据库的逻辑dg功能. mysql复制原理大致如下: 1)mysql主库事务提交时会把数据变更作为event记录在binlog文件中,mysql主库的sync_binlog参数控制binlog日志刷新到磁盘. 2)从库收集主库bi

mysql从3.23开始提供复制功能,复制指将主库的ddl和dml操作通过binlog文件传送到从库上执行,从而保持主库和从库数据同步.mysql支持一台主库同时向多台从库复制,从库同时也可以作为其他从库的主库,从而实现级联复制功能.mysql复制功能相当于oracle数据库的逻辑dg功能. mysql复制原理大致如下: 1)mysql主库事务提交时会把数据变更作为event记录在binlog文件中,mysql主库的sync_binlog参数控制binlog日志刷新到磁盘. 2)主库推送binl

一.前言 上一篇文章Redis 之复制-初入江湖中,讲了关于Redis复制配置,如:如何建立配置.如何断开复制.关于链接的安全性等等,那么本篇文章将深入的去说一下关于Redis复制原理,如下: 复制过程 数据同步 全量复制 部分复制 心跳 异步复制 二.复制过程 在从节点执行slaveof命令后,复制过程便开始运作,下面将会详细的讲解建立复制的完整流程,如下图所示: 从上图中,可以看出复制的一个大致流程: 保存master(主节点)信息:从节点执行slaveof后只保存主节点的地址信息后便直接返

原文:深入理解redis复制原理 1.复制过程 2.数据间的同步 3.全量复制 4.部分复制 5.心跳 6.异步复制 1.复制过程 从节点执行 slaveof 命令. 从节点只是保存了 slaveof 命令中主节点的信息,并没有立即发起复制. 从节点内部的定时任务发现有主节点的信息,开始使用 socket 连接主节点. 连接建立成功后,发送 ping 命令,希望得到 pong 命令响应,否则会进行重连. 如果主节点设置了权限,那么就需要进行权限验证,如果验证失败,复制终止. 权限验证通过后,进行

复制原理:复制需要二进制日志记录数据库上的改变 slave的IO线程复制把master上的Binary log读取到本地的relay log里SQL线程负责把relay log恢复到数据库数据里 show slave status\G; Slave_IO_State: Waiting for master to send event Master_Host: 10.105.7.108 Master_User: rep Master_Port: Connect_Retry: Master_Log_

​ 之前有说过MongoDB的复制是异步复制的,其实也就是通过oplog来实现的,他存放在local数据库中,我们来查询一下主节点的日志大小. ​ 除了主节点有oplog之外,其他节点也就有oplog,如果没有的话,主节点挂了,其他节点成为主节点,那怎么获取数据呢.其他节点的oplog是从主节点这边复制过去的. 我们来看一下oplog里面的一条数据,如下图. ​ 现在我们测试一下,在主节点里面添加两条记录,然后查询主节点的oplog,如下图,看看数据有什么特征. ​

摘要 早期的RDBMS被设计为运行在单个CPU之上,读写操作都由经单个数据库实例完成,复制技术使得数据库的读写操作可以分散在运行于不同CPU之上的独立服务器上,Redis作为一个开源的.优秀的key-value缓存及持久化存储解决方案,也提供了复制功能,本文主要介绍Redis的复制原理及特性. Redis复制概论 数据库复制指的是发生在不同数据库实例之间,单向的信息传播的行为,通常由被复制方和复制方组成,被复制方和复制方之间建立网络连接,复制方式通常为被复制方主动将数据发送到复制方,复制方接收到

原文:提升mysql服务器性能(复制原理与拓扑优化) 版权声明:皆为本人原创,复制必究 https://blog.csdn.net/m493096871/article/details/90081717         mysqlbinlog  +日志名    5.7版本以后的默认格式,避免主从复制不一致 full 会记录所有修改数据变化  是默认值   mysqlbinlog -vv mysql-bin.000003  |more 记录了删除的每一列的信息 只记录修改的值 尽量减少网络IO  

一.Sharding分片技术 1.分片概述 当数据量比较大的时候,我们需要把数分片运行在不同的机器中,以降低CPU.内存和Io的压力,Sharding就是数据库分片技术. MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分,数据库主要由俩种方式做Sharding:垂直扩展和横向切分. 垂直扩展的方式就是进行集群扩展,添加更多的CPU,内存,磁盘空间等. 横向切分则是通过数据分片的方式,通过集群统一提供服务: 二.MongoDB分片架构原理 (1)MongoDB的Sharding架构 其中,

Redis从出门到高可用–Redis复制原理与优化 单机有什么问题? 1.单机故障; 2.单机容量有瓶颈 3.单机有QPS瓶颈 主从复制:主机数据更新后根据配置和策略,自动同步到备机的master/slaver机制,Master以写为主,Slave以读为主. 1.一个master可以有多个slave: 2.一个slaver只能有一个master: 3.数据流向是单向的,master到slave: 主从复制两种实现方式: 1.slaveof命令 取消复制:slavof no one 2.配置 sl

一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

作者:孔德雨 MongoDB的geo索引是其一大特色,本文从原理层面讲述geo索引中的2d索引的实现. 2d 索引的创建与使用 通过 db.coll.createIndex({"lag":"2d"}, {"bits":int})) 来创建一个2d索引,索引的精度通过bits来指定,bits越大,索引的精度就越高.更大的bits带来的插入的overhead可以忽略不计. 通过 db.runCommand({ geoNear: tableName,