这次还是以介绍TokuDB内部机制为主, 本篇来谈谈TokuDB内部的线程池模型。 TokuDB内部有一个线程池实现kibbutz， 代码: https://github.com/Tokutek/ft-index/blob/master/util/kibbutz.cc 其调度思想基于work-s

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越来越多的应用采用MongoDB作为数据存储层，性能高，扩展性强，通过WriteCocern参数还可以控制写入持久级别，CAP上灵活配置。文档型的存储结构又是特别适合物联网，游戏等领域，这些数据也蕴藏这巨大的价值，就像是金矿一样，需要挖掘。虽然MongoDB提供了MapReduce功能，但功能相对薄

基于安全原因考虑，阿里云MongoDB云数据库目前只支持从阿里云ECS上访问，无法通过公网直接访问，不方便用户在本地开发环境里直接进行测试，本文介绍能让用户通过公网访问MongoDB云数据库的方案，切记本文的方案仅可用于测试环境，生产环境连接MongoDB云数据库请参考使用正确的姿势连接复.

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Oracle的SQL*Plus客户端支持使用promote输入变量值，然后在脚本的其他位置使用该变量值。例如大量的dbms脚本使用了这个用法， 如statspack输入起始值。https://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14357/ch1203.

前几条在写这篇文档的是否，发现sysbench对PostgreSQL libpq绑定变量使用的支持并不好。《让 sysbench 支持 PostgreSQL 服务端绑定变量》https://yq.aliyun.com/articles/34870 那么怎样跟踪出错的代码呢？通过gdb跟踪是一种手段

在使用sysbench或者pgbench测试数据库性能时，连unix socket, loop address性能差异是非常大的，特别是非常小的事务，例如基于KEY的查询，或者select 1这样的简单查询。原因是这种查询在数据库端的处理非常快，从而网络延迟在整个耗时占比上就会比较大。还有一种场景.

MongoDB索引原理 为什么需要索引？ 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候，可能你就需要考虑使用索引了，为了方便后续介绍，先科普下MongoDB里的索引机制（同样适用于其他的数据库比如mysql）。 mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_

为什么需要Sharded cluster？ MongoDB目前3大核心优势：『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』，通过json文档来实现灵活模式，通过复制集来保证高可用，通过Sharded cluster来保证可扩展性。 当MongoDB复制集遇到下面的业务场景时，你就需要考虑使用Sh

笔者有幸参加了今年在北京主办的hadoop in china，在与会中有不少的感受与大家分享。今年的议题是假设参加会议的同学有一定的基础，没有过多的去介绍基础的内容，比如，没有人说hadoop是啥了，单刀直入，趋势、产品、新技术。大数据改变人类的未来，正在渗透到每个行业中，甚至是人的基因分析。

大多数的流式计算产品只支持APPEND ONLY的应用场景，也就是只有插入，没有更新和删除操作。如果要实现更新和删除的实时流式计算，在PostgreSQL中可以这样来实现。在此前你可以阅读我以前写的文章来了解PG是如何处理一天一万亿的实时流式计算的：https://yq.aliyun.com/ar.

3.0+版本的mongod捕获了SIGSEGV信号，打印当前的执行堆栈，然后退出。 // src/mongo/util/signal_handlers_synchronous.cpp struct sigaction addrSignals; memset(&addrSignals, 0, s

MongoDB复制集（Replica Set）通过存储多份数据副本来保证数据的高可靠，通过自动的主备切换机制来保证服务的高可用。**但需要注意的时，连接副本集的姿势如果不对，服务高可用将不复存在。** 使用复制集时你需要知道的 MongoDB复制集里Primary节点是不固定的，当遇到复制集

MongoDB副本集默认会创建local、admin数据库，local数据库主要存储副本集的元数据，admin数据库则主要存储MongoDB的用户、角色等信息。 慎用local数据库 local数据库，从名字可以看出，它只会在本地存储数据，即local数据库里的内容不会同步到副本集里其他节点上去

MongoDB提供了killOp请求，用于干掉运行时间很长的请求，killOp通常需要与currentOp组合起来使用；先根据currentOp查询到请求的opid，然后根据opid发送killOp的请求。 currentOp currentOp的使用，参考官方文档 currentOp会将后端

本文是一篇源码导读类文章，主要是写给MongoDB的开发者看的，首先会简单介绍一下MongoDB的日志系统的组成，然后会再介绍一下如何使用。 日志系统组成 首先介绍一下日志系统的几个基本组件和概念。 Encoder Encoder类负责对日志格式化，在不同的场景可能需要不同格式的日志，比如输

根据DB-Engines的排名统计，MongoDB综合排名第四（2016年1月数据，前三名分别是Oracle，MySQL，SQL Server），NoSQL领域（非RDBMS）里排名第一。尤其是在2015年里，一口气发布了两个大版本，3月发布了3.0版本，11月发布3.2版本。 在3.2版本中开始

Mongodb Wiredtiger存储引擎实现原理 Mongodb-3.2已经WiredTiger设置为了默认的存储引擎，最近通过阅读wiredtiger源代码（在不了解其内部实现的情况下，读代码难度相当大，代码量太大，强烈建议官方多出些介绍文章），理清了wiredtiger的大致原理，并简单总

复制集简介 Mongodb复制集由一组Mongod实例（进程）组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点，Mongodb Driver（客户端）的所有数据都写入Primary，Secondary从Primary同步写入的数据，以保持复制集内所有成员存储相同的数据集，提供数据的高可

本文主要介绍Mongodb RBAC（role based access control）权限管理机制，其核心是给每个用户赋予一定的权限，用户连接mongodb前需先验证，验证通过后即拥有用户的权限，权限决定了用户在某一组资源（如某个DB、某个特定集合）上可以执行哪些操作（比如增删改查、建索引）。.

Mongodb多存储引擎支持机制介绍了Mongodb存储层创建数据库、创建集合、插入文档等数据库操作接口，本文将介绍mongodb处理客户端请求的模型。 Mongod在启动时会调用createServer创建一个PortMessageServer对象，其继承MessageServer和List

Mongodb mmapv1存储引擎解析中介绍了Mongodb默认的mmapv1引擎的实现机制，在Mongodb 3.0版本中，引入了WiredTiger存储引擎，同时还有实验版本的In-memory引擎、rocks引擎，本文将介绍Mongodb是如何支持多存储引擎的。 DatabaseH

mongodb的mongod服务管理一个数据目录，可包含多个DB，每个DB的数据单独组织，本文主要介绍mmapv1存储引擎的数据组织方式。 Database 每个Database(DB)由一个.ns文件及若干个数据文件组成 $ll mydb.* -rw------- 1 ydzhang