MongoDB 最佳实践

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
简介:

已经有很多关于 NoSQL 选择的文章了。影响你选择数据库的因素有:读/写操作的吞吐量,持久性,一致性,延迟性等等。Nathan Hurst 的文章“Visual Guide to NoSQL System” 很好的总结了这一点。

选择合适的NoSQL数据库并不是本文要讨论的内容,但是请你在使用NoSQL前做一些调查。没有一个数据库可以适合所有情况。这篇文章假设你选择了mongoDB


NoSQL 通用的最佳实践

1. 彻底的测试

模拟你的生产环境,包括流量来进行测试。假如你的测试环境不能达到生产环境的压力,你将无法发现性能瓶颈和架构缺陷。

2. RDBMS 并不一定能迁移到 NoSQL

任何在RDBMS上工作的好好的东西并不一定能在MongoDB上工作。所以请你做好心理准备,仔细对比数据库的功能。为了更好的性能,你应该根据 10gen 的建议来设计你的文档和查询。你的应用也许需要重新架构以便于迁移到非关系型数据库。

3. 考虑你的数据的一致性和持久性需求

这一点很重要!MongoDB通过多实例备份来提解决数据持久性问题。我们不推荐你在生产环境中只使用一个MongoDB实例。你必须理解为什么要这么做。

MongoDB 最佳实践

1. 始终启用备份

备份能保证你应用的高可用性。假如你的一个节点down了,第二节点可以迅速启用,你的应用不会中断。

2. 使用最新版本

10gen在不断的发布更新,特别是2.0.x包含了很高的性能提升和并行改进,索引改进和bug修复。如果你还在使用 1.6.3的话,你应该尽快升级。

3. 不要在32位的系统上跑MongoDB

MongoDB在32位系统上有“2.5GB数据限制”。它的存储引擎使用内存映射来读取文件以获得更好的性能。这个功能依赖于内存寻址,而32位系统的内存不能超过4GB。

4. 默认开启日志

MongoDB支持数据库操作的提前日志(write-ahead journaling)。这个功能有助于灾难恢复。

5. 注意你数据文件的位置

你应该保证你的MongoDB的数据文件是存储在物理驱动器上,例如 /data/mongodb。当然你也可以使用虚拟的驱动器,但是必须非常小心。因为它有可能会影响到你的集群架构。我们建议你使用 Amazon EBS 来存放你的数据库文件

6. 保证足够大的内存

为了保证整个集群的性能,你要确保整个所有MongoDB的工作实例(working set)包括索引可以完全装入内存。如果你发现“page faults”的概率在增加,很有可能mongoDB的数据量超出了你的内存。在这种情况下你有两种选择:加内存,或者创建分片集群(Sharding)。我们建议你先考虑加内存。

7. 保持 65% 以内的压力

如果你发现你的集群压力达到了65%,那么你应该考虑扩大你的集群了。通常,你应该保证数据库压力低于65%。

8. 特别小心分片集群

分片集群需要你充分理解你应用的数据访问方式。你应该充分了解MongoDB的分片工作方式,并且确认你确实需要这个功能。还有,选择一个分片钥匙(sharding key)是对于性能也是很重要的。

配置服务器对于一个集群的健康也是很重要的。在分片集群的环境中,你必须有三台配置服务器。永远不要删除配置服务器的数据,时常备份这些数据。这些配置服务器也需要64位的环境。还有,不要把三台配置服务器放在同一台机器上!

9. 使用 Mongo MMS 来图形化的监控你的数据库

如果你还没有使用 Mongo MMS的话,我强烈推荐这个工具。10gen 正在大力开发这个产品。它提供了一个非常友好的可视化的界面来监控你的MongoDB集群。

10. MongoDB 资源

技术总是在不断进步,你需要市场关注这些信息:

原文发布时间为:2012-03-01

本文来自云栖社区合作伙伴“Linux中国”

相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。   相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
相关文章
|
8月前
|
运维 NoSQL 安全
【最佳实践】高可用mongodb集群(1分片+3副本):规划及部署
结合我们的生产需求,本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程,具有较大的参考价值,基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景,由于设计了分片支撑,后续如有大数据量需求,可分片横向扩展。
673 1
|
8月前
|
NoSQL Oracle MongoDB
【最佳实践】MongoDB导出导入数据
【最佳实践】MongoDB导出导入数据
430 2
|
8月前
|
NoSQL MongoDB 索引
【最佳实践】MongoDB导入数据时重建索引
【最佳实践】MongoDB导入数据时重建索引
211 0
|
11天前
|
NoSQL 安全 MongoDB
精准数据清理:掌握 MongoDB 删除集合的方法与最佳实践
精准数据清理:掌握 MongoDB 删除集合的方法与最佳实践
|
11天前
|
存储 NoSQL 数据管理
MongoDB关系处理:优化数据管理、提升性能的最佳实践
MongoDB关系处理:优化数据管理、提升性能的最佳实践
|
11天前
|
存储 NoSQL MongoDB
深入解析 MongoDB 与 Python:基本语法、实用示例与最佳实践
深入解析 MongoDB 与 Python:基本语法、实用示例与最佳实践
|
11天前
|
监控 NoSQL MongoDB
深入MongoDB监控:全面解析命令、实用示例与最佳实践
深入MongoDB监控:全面解析命令、实用示例与最佳实践
|
1月前
|
存储 监控 NoSQL
【MongoDB 专栏】MongoDB 分片策略与最佳实践
【5月更文挑战第10天】MongoDB 分片是应对大数据量的扩展策略,涉及哈希和范围分片两种策略。分片架构包含分片服务器、配置服务器和路由服务器。最佳实践包括选择合适分片键、监控调整、避免热点数据等。注意数据分布不均和跨分片查询的挑战。通过实例展示了如何在电商场景中应用分片。文章旨在帮助理解并优化 MongoDB 分片使用。
【MongoDB 专栏】MongoDB 分片策略与最佳实践
|
1月前
|
监控 NoSQL 测试技术
MongoDB性能最佳实践:如何制定更有效的基准测试?
感谢你与我们一起走过这段MongoDB性能最佳实践之旅,希望你能从中获取一些有用的信息
1686 3
|
1月前
|
消息中间件 NoSQL Kafka
云原生最佳实践系列 5:基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作
该方案描述了一个大数据ETL流程,其中阿里云Kafka消息根据内容触发函数计算(FC)函数,执行针对MongoDB的增、删、改操作。