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什么时候分片：
- 数据量过大，单机备份恢复过久
- 副本集满足不了高并发写入 （一般情况下副本集够用）
分片特点：
- 对应用透明 ；数据自动平衡 ；支持动态扩容
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后面详细介绍了副本集合创建的命令，再 linux 下敲命令展示
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副本集架构：
Primary（主） -> Secondary（副） -> Arbiter（心跳，选举） -> Primary
原理：主节点变化记录在 uplog 中，更新到副节点，由一个线程持续监听
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演示： use 副节点数据库xx，看到里面没有数据
use 主节点，写入数据 ，再到副节点查询
在副节点查询时要执行 rs.secondaryok() 表示允许查询副节点
再查副节点看到数据已经写入了
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mongodb 数据目录：
- 用linux 命令 ll 能看到 collection-*.wt 能看到文档文件
- index-*.wt 能看到索引文件
- sizeStorer.wt 为容量信息
JSON k-v
BSON 类似 JSON 的紧凑型 JSON 二进制
（将元素长度存储在头部，能加快检索速度）
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演示了使用 go 语言进行 crud 操作：
操作的的返回为两个对象：结果对象，err对象
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使用 go 语言环境进行 crud 操作
1. 连接到要操作的库和集合
collection := client.Database("martin").Collection("insertonetest")
2. 写入数据
insertOneResult ,err:=collection.InsertOne(ctx, bson.M{"name":"xx","gender":"1"})
//返回的 err 表示是否成功
//返回的 insertOneResult 表示执行结果
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用 go 语言操作 mongoDB
1. 安装 go 语言安装包
2. 安装 编译器 GoLand
GOPROXY=https://guo （国内代理地址）
赋值：基本语法用 % 来代替变量值，输出：Print Printf Println
（后面写了个利用 time.Sleep 实现倒计时的例子）
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db.setProfilingLevel(1,100)
1表示开启慢查询， 100表示超过100为慢查询
db.setProfilingLevel(0) 关闭慢查询
db.getProfilingLevel() 查看是否开启慢查询 （1表示已开启，会将慢查询语句写入系统）
造一条慢查询语句：
1.先插入数据 for(var i=1 ; i<=30000 ; i++)
2.再用 find 命令查询靠后面几位的数据
执行: db.system.profile.find() 可以看到已经记录到慢查询里的语句
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查看执行计划 .explain(true)
在显示的 json 中看字段：
"executionStats"
"executionTimeMillis" : x（扫描毫秒数）
"totalDocsExamined" : x（扫描文档数）
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创建索引 createIndex() 分升序索引和降序索引
默认创建 b+树索引， 创建全文索引（text）
创建哈希索引（{"name":"text"}） 不支持范围和多键
创建地理位置索引 2d createIndex({"xx":"2d"})
查询操作，用到地理位置索引
{$geoWithin: {$box :[[10,10],[20,20]] }}
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查询升序 find().sort({"age":1})
查询降序 find().sort({"age":-1})
求平均值
aggregate ([{'$group' : {_id:'$class', 'avg_score': {'$avg' : '$score'} }} ])
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创建集合 createCollection
查看集合 show tables
插入数据 save 或 insert
插入多行 insertMany
直接查询 find （默认20条，输入 it 翻页）
条件查询 find({name:'xx'})
删除查询 remove({name:'xx'})
条件查询 find({age: {$gt: 10}})
条件查询 find({$or:[{"age":10} ,{"name","wang"} ] })
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无密码连接 直接输入 mongo ，有密码连接（先设置用户密码，重启mongo）；
选择数据库， insert数据，删除数据库；
创建普通用户（只能修改查询）
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客户端工具：compass （我之前用的NoSQL Manager for MongoDB）
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database 数据库（每个数据库自己的集合权限，每个数据库存储在不同的文件）
collection 相当于表 （同一个集合里可以插入不同结构不同类型的数据）
document 相当于行（键值对，bson ，区分大小写，不能重复）
field
index 索引
primary key ( _id 自动生成 )
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在linux 上安装 mongodb
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适用场景：游戏，物流，社交 （半结构化的多变的数据）
（中间部分报了一堆公司名称）
技术场景：单表数据上亿，数据模型多变，地理位置
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文档数据库 ( BSON 格式存储文档，二进制json )
高性能：热数据都在内存
高可用：副本集，分片集群
常用架构：单实例，副本集（一主一从），分片
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已读：列出大纲
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已读，解释什么叫数据库
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省流笔记：
1.身份认证：配置不同的用户、设置复杂密码
2.权限控制：不同用户配置不同的权限、权限最小化
3.网络隔离：MongoDB不开放外网、防火墙设置访问白名单查看全部 -
mongodb创建用户名密码
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