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MongoDB WiredTiger 存储引擎cache_pool设计 (上) -- 原理篇

## 1. MongoDB 多引擎体系 -- WiredTiger MongoDB v.3.0之前的版本,默认使用`MMAP(MMap引擎)`方式对内存中的数据进行写盘存储,遭受了很多诟病。比如`并发受限的表锁、不支持压缩、不可控的IO`操作等,MMAP甚至不能称作一个完整的存储引擎(笔者的个人观点),对数据(Btree的数据页、索引页)的操作甚至要依赖os的mmap(in_page_ca

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mongodb及mongoclient在win7下的编译和使用

1、导言 折腾mongodb几个小时终于有结果了。呃!现在就简单总结一下。 其实我的需求很简单,就是在C++代码中调用mongodb的库函数,也就是要得到mongoclient.lib。本来想直接下载个,可在网上也没找到,觉得重新编译也不麻烦,于是就下了源码编译。可下错了源码,编了半天也编不出来,晕! 其实就是参考了网友们的文章,在这里下载了源码mongodb-src-r2.6.3.

MongoDB 函数 windows http 源码 boost

【AllJoyn框架-06】关于基于AllJoyn的即插即用的进展总结

目前项目与即插即用有关,以alljoyn为底层支撑,以VS为开发环境,以Mongodb为数据库而实现的。目前实现的功能有: 1、系统以多对一方式运行,多个客户端,一个服务端 2、服务端可定期收集客户端的描述信息,包括客户端有哪些资源,在哪里等等 3、当有设备加入或离开时,服务端可以立即了解到 4、描述信息以JSON格式写入Mongodb数据库,可供上层应用获取利用 5、目前平台仅

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Hadoop黑客赎金事件解读及防范

年关将至,Mongodb数据丢失的事情还在眼前,数以千计的Mongodb数据库已经被删除或者被黑客勒索,就在最近一段时间,黑客也在攻击Hadoop,有不少Hadoop集群的数据全部丢失,这些数据甚至有上TB的数据量,对企业造成了巨大的损失。本文讲述这个问题及后续的预防方案。

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从炉石传说数据库故障谈谈MongoDB的数据库备份和恢复手段

最近数据库真是多灾多难,前段时间刚刚爆出MongoDB数据库安全问题(见MongoDB黑客赎金事件解读及防范)。这两天又被炉石传说数据库故障给刷屏了。 看到这个消息,我的第一反应是重新翻出尘封已久的ipad,装上炉石准备上线领补偿。

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MongoDB黑客赎金事件解读及防范

近期关于MongoDB黑客『赎金事件』闹得沸沸扬扬,不少裸奔的公网MongoDB纷纷中招。在本次云栖社区举行的在线直播中,阿里云数据库组技术专家郑涔详细解读了黑客赎金事件来龙去脉,以及用户使用MongoDB时需要采取的安全防范措施;同时也向大家介绍了阿里云数据库MongoDB服务在安全方面工作和相关功能。

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Mongo shell:最强大的 MongoDB 管理工具

云数据库 MongoDB 版 基于飞天分布式系统和高性能存储,提供三节点副本集的高可用架构,容灾切换,故障迁移完全透明化。

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从MongoDB安全事件说起,找到了原因和解决方案,危机之后又该怎样反思呢?

近期,大批量的MongoDB实例因为配置漏洞遭遇了攻击,黑客无需身份认证即可登录MongoDB实例,从而删除了大量数据,并勒索受害者支付赎金才能要回自己的数据。截止目前为止,被劫持的MongoDB实例已经达到了一个惊人的数量。面对赤裸裸的挑战,我们如何应对?我们如何保证数据的安全?

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Mongo DB开源版入侵趋势扩大,解法在此

阿里云官方网站第一时间发布公告《MongoDB数据库未授权访问漏洞及加固》给出相应修复建议。同时,立即通过邮件、站内信和短信进一步提醒。

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2016全球最强数据库大盘点

本文盘点2016年数据库市场各个数据库市场、技术特点等

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2016全球最强数据库大盘点

此文盘点2016年度排名中前十位的数据库,详细介绍每种数据库的特性和缺点,并比拼各大厂商的云数据库服务,最后展望今年的数据库发展。热衷数据库的读者一定不要错过哦!

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通过MongoDB安全事件来谈谈为什么要用云服务

每到年底,比铁路部门还忙碌就是各路小偷,恰巧最近一篇关于NoSQL暴露公网的文章开拓了他们的思路。就在文章发布后的这一周里,我陆陆续续接到关于自建MongoDB被“黑客”攻击,数据被删,并且索要Q币的案例。今天我自卖自夸下,为了数据库安全,快点上云MongoDB。正式自夸之前,我们先来复盘看看。

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MongoDB应用案例:使用 MongoDB 存储商品分类信息

电商业务一个基本的功能模块就是存储品类丰富的商品信息,各种商品特性、参数各异,MongoDB 灵活的文档模型非常适合于这类业务,本文主要介绍如何使用 MongoDB 来存储商品分类信息,内容翻译自User case - Product Catalog 关系型数据库解决方案 上述问题使用传统的关系型数据库也可以解决,比如以下几种方案 针对不同商品,创建不同的表 比如音乐专辑、电影这2种商品,有一部分共同的属性,但也有很多自身特有的属性,可以创建2个不同的表,拥有不同的schema。

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MongoDB应用案例:使用 MongoDB 存储日志数据

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误、警告、及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析。 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介

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MongoDB 3.4 复制集全量同步改进

3.2版本复制集同步的过程参考MongoDB 复制集同步原理解析 在 3.4 版本里 MongoDB 对复制集同步的全量同步阶段做了2个改进 在拷贝数据的时候同时建立所有的索引,在之前的版本里,拷贝数据时会先建立_id索引,其余的索引在数据拷贝完之后集中建立 在拷贝数据的同时,会把同步源上新产生的oplog拉取到本地local数据库的临时集合存储着,等数据全量拷贝完,直接读取本地临时集合的oplog来应用,提升了追增量的效率,同时也避免了同步源上oplog不足导致无法同步的问题。

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Mongorestore的archive(归档)模式恢复原理解析

在上篇Mongodump的archive(归档)模式原理解析中介绍过,Mongodump的archive(归档)模式产生的文件是将多个集合的数据通过一个Multiplexer多路复用混合在一起,因此对应在恢复的时候就需要有一个Demultiplexer来将数据进行解析,是一个多路复用的逆过程。对应.

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mongorocks引擎原理解析

mongorocks 是基于著名的开源KV数据库RocksDB)实现的一个MongoDB存储引擎,借助rocksdb的优秀特性,mongorocks能很好的支持一些高并发随机写入、读取的应用场景。 MongoDB 与 mongorocks 的关系 mongodb 支持多种引擎,目前官方已经支持了mmapv1、wiredtiger、in-Memory等,而mongorocks则是第三方实现的存储引擎之一(对应上图红框的位置)。

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