MongoDB基本知识（补充）

NoSQL: Not only SQL
    非关系型数据库，不是一种特定的技术，分类多种
    而关系型数据库，就是一种特定的技术

    大数据问题：BigData
        并行数据库系统：关系型数据库，采用SQL，水平切分
        NoSQL 数据库管理系统：非关系型，分布式，不支持ACID数据设计范式
            简单数据模型
            元数据和数据分离的模式
            弱一致性
            高吞吐量
            高水平扩展能力，低端硬件集群

        NewSQL数据库管理系统：
            代表：Clustrix， GenieDB， ScaleBase，MinbusDB，Drizzle

        云数据管理
    大数据的分析处理：
        MapReduce

    CAP：分布式满足两者就很不错了
        C：一致性（强）
            因果一致性
            读自写一致性
            会话一致性
        A: 可用性（随时都可以返回）
        P：分区容错性

    ACID：强一致性，隔离性，采用悲观保守方法，难以变化
    BASE:弱一致性，可用性优先，采用乐观的方法，适应变化，更加单，更快

数据存储模型：
    列式存储模型：看到跟关系型数据库样子一样，但是无法按行查（一般用于查某些字段有用）
    文档存储：MongoDB
    键值数据模型
    图式数据模型（不是图片的意思）

        列式模型：
            应用场景：在分布式文件系统之上提供支持随机读写的分布式数据存储
            典型产品：HBase、Hypertable、Cassandra
            数据模型：以“列”为中心进行存储，将同一列数据存储在一起
            优点：快速查询、高可扩展性、易于实现分布式扩展

        文档模型：
            应用场景：非强事务需求的web应用
            典型产品：MongoDB、ElasticSearch、CouchDB、CouchBase Server
            数据模型：键值模型，存储为文档
            优点：数据模型无须事先定义

        键值模型：
            应用场景：内容缓存，用于大量并行数据访问高负载场景
            典型产品：DynamoDB、Riak、Redis
            数据模型：基于哈希表实现的key-value
            优点：查询迅速

        图式模型：
            应用场景：社交网络、推荐系统、关系图谱
            典型产品：Neo4j、Infinite Graph
            数据模型：图式结构
            优点：适应于图式计算场景

    Mongod的常用选项：
        fork={true|false}: mongod是否运行在后台
        bind_ip=IP：指定监听的地址
        port=PORT: 指定监听的端口

        maxConns=: 并发最大连接数

    MongoDB的复制功能：
        两种类型：
            master/slave
            replica set: 复制集、副本集
                服务于同一数据集的多个mongodb实例

                主节点将数据修改操作保存至oplog中
                    arbiter: 仲裁者

            工作特性：至少三个，且应该为奇数个节点；可以使用arbiter来参与选举；
                heartbeat（2s）, 自动失效转移（通过选举方式实现）

            复制集的中特殊类型的节点：
                0优先级的节点：冷备节点，不会被选举成为主节点，但可以参与选举；
                被隐藏的从节点：首先是一个0优先级的从节点，且对客户端不可见；
                延迟复制的从节点：首先是一个0优先级的从节点，且复制时间落后于主节点一个固定时长；
                arbiter: 

            MongoDB的复制架构：
                oplog：安装数据库后默认的数据量local 中存放
                heartbeat

                oplog: 大小固定的文件，存储在local数据库，幂等性，运行多少次，都是同一个结果

                    主节点才会写 oplog,同步给从节点，且是一个空间大小固定，所在文件系统的5%

                一个从节点加入后需要：
                    初始同步(initial sync)
                    回滚后追赶(post-rollback catch-up)
                    切分块迁移(sharding chunk migrations)

                local 数据库:
                    放了副本集的所有元数据和oplog；
                    用于存储oplog的是一个名为oplog.rs的collection；
                    oplog.rs的大小依赖于OS及文件系统，自动生成；
                    但可以自定义其大小oplogSize，

            Mongo的数据同步类型：
                初始同步：
                    节点没有任何数据时
                    节点丢失副本复制历史
                复制

                初始同步的步骤：
                    1、克隆所有数据库
                    2、应用数据集的所有改变：复制oplog并应用于本地
                    3、为所有collection构建索引

        副本集的重新选举的影响条件：
            心跳信息
            优先级
            optime
            网络连接
            网络分区

        选举机制：
            触发选举的事件：
                新副本集初始化时
                从节点联系不到主节点时
                主节点“下台”时
                    主节点收到stepDown()命令时
                    某从节点有更高的优先级且已经满足成主节点其它所有条件
                    主节点无法联系到副本集的“多数方”


    MongoDB的分片:
            CPU
            Memory
            IO

        MySQL分片需要借助: Gizzard, HiveDB, MySQL Proxy + HSACLE, Hibernate Shard, Pyshards

    MongoDB：默认就支持分片

        分片架构中的三种角色：
            mongos: Router
                将用户的强求路由到响应的分片上请求，可以认为是MongoDB的代理
            config server: 元数据服务器，哪个结点，存放了那些数据，类似分布式
                也需要多个，但是并不是副本集，所以需要第三方zookeper
            shard: 数据节点，也称mongod实例（每个结点都要有副本集，以防挂了）

        基于范围切片
            range
        基于列表切片
            list
        基于hash切片
            hash

            写离散，读集中

原文地址：https://www.cnblogs.com/JerryZao/p/9949302.html