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图解故障服务器下线:关于阿里云MongoDB高可用的探秘

服务器容灾一直是云服务运维过程中无法避开的问题,我们常常会讨论如何对出现故障的机器进行数据库方面的恢复,却很少考虑到在机器出现故障后,是用一套怎样的处理流程将三节点副本集恢复如初的。 MongoDB采用的是什么方法,得以做到在有机器故障的情况下依旧能保证用户业

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从零开始搭建MongoDB数据库服务

8月30号,受邀在DBAplus118期线上分享了《从零开始搭建MongoDB数据库服务》。以下为分享主要内容。 分享大纲 什么是『数据库即服务』 MongoDB 如何搭建一个MongoDB『数据库即服务』 什么是『数据库即服务』 首先介绍一下『数据库即服务

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阿里云双11访谈之云数据库

以下内容根据访谈视频整理而成。 阿里云数据库产品特性介绍 云数据库产品在阿里云集团里做了很多额外的工作和专研。在安全线上云数据库达到了很高的安全要求,引入了更多的硬件,在架构上、在代码层都做了很多的优化。相对于传统数据出来说,云数据库在稳定性和高可用上面达到了

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MongoDB 3.4 shard 分片

数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的。而MongoDB主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问

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centos 安装mongodb集群-分片

mongodb集群有三种方式 1,主从模式,类似mysql master slave方式。 2,副本集模式,其实是一主多从,如果主节点挂掉,会重新在从节点选取一台为主节点。 3,分片模式,针对大数据量,高负载情况。 mysql要做到自动扩展需要加一个数据访问层

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100亿数据平滑数据迁移,不影响服务

一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大,并发量较大,业务复杂度较高”的业务场景,其典型系统分层架构如下: (1)上游是业务层biz,实现个性化的业务逻辑 (2)中游是服务层service,封装数据访问 (3)下游是数据层db,存储固化的业务数据 服务化分层

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MongoDB 进阶模式设计

原文链接:http://www.mongoing.com/mongodb-advanced-pattern-design   12月12日上午,TJ在开源中国的年终盛典会上分享了文档模型设计的进阶技巧,就让我们来回顾一下吧: ————————————————

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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?

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 背景介绍 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

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