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MONGODB大数据运维管理

发表于:2025-02-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月01日,数据库管理备份MONGODB服务器执行mongodump //默认使用本地连接127及端口连接本地数据库数据库恢复到备份之前的状态:mongorestore --drop##--drop选项告诉mon
千家信息网最后更新 2025年02月01日MONGODB大数据运维管理

数据库管理

备份MONGODB服务器

执行mongodump //默认使用本地连接127及端口连接本地数据库

数据库恢复到备份之前的状态:

mongorestore --drop

##--drop选项告诉mongorestore工具,在恢复集合之前先丢弃现有的数据,如果不使用该选项,被恢复的数据将被追加到每个集合的尾部,导致数据的重复

备份单个数据库

mongodump -d database_name -c post ##备份指定库下集合

--help

恢复单个数据库

mongorestore -d blog --drop

恢复单个集合

mongorestore -d blog -c posts --drop


备份大数据库

数据库备份系统有一个必杀技,就是时间点快照,它的速度非常快,快照完成的速度越快,数据库服务器需要被冻结的时间就越短

在MONGODB中创建隐藏辅助服务器是非常简单的,并且可以使用MONGODB的复制机制来保证他与主服务器一直

1使用日志文件系统创建快照

2使用隐藏的辅助服务器备份数据



MONGODB上执行fysnc和lock,可以保证磁盘上数据库的镜像处于一致状态,并保证在完成快照之前他们仍然保持一致状态

use admin

db.fsyncLock() //进入fsync和lock状态

查看当前锁的状态

use admin

db.currentOp()

释放锁

db.fsyncUnlock() //锁释放之前可能有短暂的延迟

数据导入mongoDB使用mongoimport

mongoimport 工具可加载3种文件格式的数据

1、CSV:此种文件格式,每行代表一个文档,字段之间由逗号分隔

2、TSV:该文件类似CSV,它使用TAB作为分隔符

3、JSON:该文件格式每行都办好一块JSON,代表一个文档,与其他格式不同,JSON可以支持可变模式的文档

mongoimport --help

MONGODB支持简单的基于角色的身份验证系统,通过系统可以控制用户对数据库的访问以及他们被授予的访问级别

添加admin

use admin

db.createUser({

user:"admin",

pwd:"root123",

roles:[{

role:"readWrite",

db:"admin"},

{role:"userAdminAnyDatabase",db:"admin"}

]

})

db.auth("admin","root123")

db.getllsers() //用户权限相关信息

db.serverStatus()


验证和修复数据

修复服务器

使用repair命令是一个代价高昂的操作,会消耗很长世间,并且要求使用两倍于MONGODB数据文件大小,因为所有的数据都被克隆岛新的文件并重建,本质上是对所有数据文件的重建

mongod --dbpath /data/db --repair

在大型数据修复过程中,可以指定一个大的空间的驱动器,用于保存修复过程中创建的临时文件

mongod -f /etc/mongodb.conf --repair --repairpath /tmp/bigdata/


通过validata选项可以验证数据库中集合的内容是否存在问题

use dblog

db.posts.ensureIndex({Author:1})

db.posts.validate()


修复集合的索引

db.posts.reIndex() //在线修复会柱塞对系统的访问

修复集合的数据文件

use blog

db.repairDatabase() //不适合在线运行,因为它会重建数据文件时会组赛对数据的所有请求,修复过程中所有读写请求都被阻塞


MONGODB的优化

启用和禁用MONGODB分析器

use blog

db.setProfilingLevel(1) //0关闭

db.setProfilingLevel(1,500) //启动毫秒级别

db.setProfilingLevel(2) //所有查询启动分析器

查找慢查询

db.system.profile.find()


增加分析器集合的大小

1、关闭分析器

use blog

db.setProfilingLevel(0)

2、删除system.profile集合

db.system.profile.drop()

3、创建新的集合分析器

db.createCollection("system.profile",{capped:true,size:50*1024*1024})

4、重新启用分析器

db.setProfilingLevel(2)

使用explain()分析特定的查询

use blog

db.posts.find().explain(true)


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