存储图片、音频、视频等大的超过16M的文件。性能上没有做具体的测试,只能说够用
1、mongodb的数据空间是复用的,所以不会回收已经删除的空间。2、repairdatabase需要停机,不会丢数据。建议在副本集上滚动执行,这样对业务影响最小。3、最后,可以的话,大的表进行拆分。比如说按日期或者按归档表。不需要的
问题1,使用域名对mongo机器进行通讯,域名使用额外的dns服务器问题2,如果内网环境,而且网络隔离比较好的话,安全影响不大。否则,请参考最近比较热门的事件——mongodb被黑客勒索(没认证&开放了公网端口),此外,关闭认证会对性
1、电商平台(如小红书、唯品会)2、移动应用(如快的打车)3、CMS内容管理(如adboe exprience manager)4、海量日志分析(如360)5、基于hadoop/spark的大数据的协作(如东航下一代旅客服务系统)6、还有各种手游网游爬虫等等
应用场景不一样:redis适用于那种高速的数据量不太大的缓存数据,虽然支持持久化,不过只是为了数据安全。Mysql、mongodb适合数据量较大,需要落地的数据。Hbase适合数据量巨大的数据仓库的场景。简而言之redis缓存,mysql/mon
对MSSQL不熟悉,先简单理解为自动的故障转移吧。MySQL:1、percona的PXC,对写入性能影响很大,有些坑,比如说大语句容易把整个库hang主,最后启用该方案。优点是主从几乎无延迟。2、MHA方案,由额外第三方进程判断MYSQL的存活,并进
数据库不太建议搭在虚拟机上mysql一般而言,使用x86服务器加上自身的存储即可。容量不够时,可以进行分库水平扩展。云平台的话,小规模公司用的更多。
需要看业务量(或者说同步的数据量)和所使用的数据库。oracle,可以使用ogg或者第三方软件如DSG等进行实时同步。mysql的话,数据量不大的话,可以使用原生的主从即可。以上方案都支持双主,由于延迟的存在,和运维的稳定性,建议不
大数据量主要是横向扩展,这里对mysql和mongo做简单的介绍mysql:原生的fabric/cluster(优点原生,缺点听说还不太稳定)第三方的中间件,mycat,oneproxy等等(没有具体了解,原理上就是分库分表)mongodb:原生的sharding(优点,原生支持,
mysql:自带的mysqldump,或者第三方的xtrabackupmongodb:mongodump或者mongoexporthbase不了解
关于TWT使用指南社区专家合作厂商入驻社区企业招聘投诉建议版权与免责声明联系我们 © 2024 talkwithtrend — talk with trend,talk with technologist京ICP备09031017号-30