我们要创建一个这样子的分布式集群:有两个shard,每个shard都是一个replica set,各有两个副本(实际产品应用中还应加上一个仅用于投票aribiter);有三个config server;有一个mongos。步骤如下(前提:你已经安装了MongoDB,并且假设你对分布式系统的一般架构有认识): 1、replica set 启动两个副本集: replica set A mkdir -p ./replset…
主从复制MongoDB中比较常用的一种方式,如果要实现主从复制至少应该有两个MongoDB实例。 一个作为主节点负责客户端请求,另一个作为从节点负责从主节点映射数据,提供数据备份,客户端读取等,推荐一主多从模式 MongoDB主从复制的实现方式 主节点的操作会被记录为oplog,存储在系统数据库local的集合oplog.$main中,这个集合中的每个文档都代表主节点的一个操作(不包括查询) 从节点定期从主服务器获取…
存储引擎(Storage Engine)是MongoDB的核心组件,负责管理数据如何存储在硬盘(Disk)和内存(Memory)上。 从MongoDB 3.2 版本开始,MongoDB 支持多数据存储引擎(Storage Engine),MongoDB支持的存储引擎有:WiredTiger,MMAPv1和In-Memory。 从MongoDB 3.2 版本开始,WiredTiger成为MongDB默认的Storage…
使用MongoEngine修改数据有多种方法,不同的方法实现原理、效率和使用场景不同。 使用Document类修改 Document 类修改数据,是在Document层次上修改;会将为操作的字段删除掉。 Handler = User(name=”james”) Handler.address=”China” Handler.age=12 Handler.save() 使用QuerySet类修改 使用QuerySet类…
Document 类 1、定义文档模式 class User(Document): name = StringField() address = StringField() age = IntField() 2、写入数据 创建User对象,使用save()保存 Handler = User(name=”james”,address=”china”,”age”=12).save() 也可以使用属性语句 Handler …
连接connect() 连接到有db参数指定的数据库; 文档类 class mongoengine.Document(*args, **values) 用于定义存储在mongodb中的文档集合的结构和属性的基类。继承此积累,并将字段添加为类属性进而定义文档结构。然后通过创建Documnet子类的实例来创建单个文档。 被继承;设置meta={"allow_inheritance":true} 限制大小:max_docu…
MongoEngine is a Document-Object Mapper (think ORM, but for document databases) for working with MongoDB from Python. 是一个文档对象映射框架(就像ORM,不过是为文档性数据库);它是使用python语言对MongoDB数据库开发的。 使用文档:http://docs.mongoengine.org/ …
Tornado 中 PyMongo Motor MongoEngine 的性能测试 最近在使用 Tornado 开发 API,数据库选择了 MongoDB,因为想使用 Geo 搜索的特性。Python 可供选择的 MongoDB Drivers 可以在官网查找。 在这些 Drivers 中,GitHub 上 Star 数最多的有 3 个: PyMongo Motor (适用于 Tornado 的异步 driver) …
explain() 执行计划 提供了查询信息,使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。 db.collection.find({age:10}).explain() indexOnly: 字段为 true ,表示使用了索引。 cursor:因为这个查询使用了索引,MongoDB 中索引存储在B树结构中,所以这是也使用了 BtreeCursor 类型的游标。如果没有使用索引,游标的类型是 BasicCursor。…
MongoDB 终端查询数据时的一些筛选方法 条件操作符: $gt (>) 大于 $lt (<) 小于 $gte (>=) 大于等于 $lte (<= ) 小于等于 例子: db.testtable.find({age : {$gt : 22}}) db.testtable.find({age : {$lte : 19}}) $all匹配所有 db.users.find({like_code:…