ftsr 发表于 2018-10-25 06:41:12

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 -ddatabase_name-cpost ##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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