Qu'est-ce que la commande de démarrage mongodb ?

La hiérarchie gratuite de Mongodbatlas a de nombreuses limites de performance, de disponibilité, de restrictions d'utilisation et de stockage, et ne convient pas aux environnements de production. Premièrement, le cluster M0 a partagé les ressources CPU qu'il fournit, avec seulement 512 Mo de mémoire et jusqu'à 2 Go de stockage, ce qui rend difficile de prendre en charge les performances ou la croissance des données en temps réel; Deuxièmement, l'absence d'architectures à haute disponibilité telles que les répliques multi-nœuds et le basculement automatique, ce qui peut entraîner une interruption de service pendant la maintenance ou la défaillance; De plus, les opérations horaires de lecture et d'écriture sont limitées, le nombre de connexions et la bande passante sont également limités et la limite actuelle peut être déclenchée; Enfin, la fonction de sauvegarde est limitée et la limite de stockage est facilement épuisée en raison de l'indexation ou du stockage de fichiers, il ne convient donc que pour la démonstration ou les petits projets personnels.

Il existe quatre façons principales pour MongoDB de crypter les données au repos. 1. Le cryptage est implémenté en configurant les paramètres de chiffrement et la gestion des clés, ce qui convient aux versions d'entreprise ou à l'atlas; 2. Utilisez le système de fichiers ou le chiffrement de volume tel que LUKS et BitLocker, qui convient à toutes les versions mais a une granularité de protection grossière; 3. Cryptage au niveau de l'application, cryptage des champs sensibles dans le code, qui est hautement sécurisé mais a un coût de développement accru; 4. MongoDBATLAS fournit un chiffrement par défaut sous-jacent de volume et prend en charge les clés de maîtrise personnalisées et le chiffrement au niveau du champ client. Différentes solutions peuvent être utilisées en combinaison en fonction de l'environnement de déploiement et des exigences de sécurité.

TOOPTIMIZEMONGODBAGGREGATIONSpipelines, FiveKeyStratessHouldBeAppliedInSequence: 1.Usurez $ MACKETALYANTOFTOFILTORDOCUMENTSASSOSIBLE, de préférence using indexedFieldsandcombiningConditionSlogical; 2.redataSizewith $ projectand $ unsetbyRemingunnene

Pour éviter les problèmes de performance de MongoDB, quatre anti-motifs communs doivent être prêts attention à: 1. La nidification excessive des documents entraînera une dégradation des performances de lecture et d'écriture. Il est recommandé de diviser le sous-ensemble de mises à jour fréquentes ou de séparer les requêtes en ensembles indépendants; 2. L'abus des indices réduira la vitesse d'écriture et les ressources des déchets. Seuls les indices des champs à haute fréquence et nettoient régulièrement la redondance; 3. Utilisation de la pagination skip () est inefficace sous de grands volumes de données. Il est recommandé d'utiliser la pagination du curseur en fonction des horodatages ou des ID; 4. Ignorer la croissance des documents peut entraîner des problèmes de migration. Il est recommandé d'utiliser raisonnablement PaddingFactor et d'utiliser le moteur Wiredtiger pour optimiser le stockage et les mises à jour.

Dans MongoDB, les documents de la collection sont récupérés à l'aide de la méthode Find (), et les conditions peuvent être filtrées via des opérateurs de requête tels que $ eq, $ gt, $ lt, etc. 1. Utilisez $ eq ou spécifiez directement les paires de valeurs clés pour correspondre exactement, tels que db.users.find ({statut: "actif"}); 2. Utilisez des opérateurs de comparaison tels que $ gt et $ lt pour définir la plage numérique, telle que db.products.find ({prix: {$ gt: 100}}); 3. Utilisez des opérateurs logiques tels que $ ou et $ et pour combiner plusieurs conditions, telles que db.users.find ({$ ou: [{statut: "inacte

$ UndemdDeconstructSanArrayFieldIntomultipleDocuments, chaque contenu envergure dettheaRay.1.ittransformsaDocumentwithanarrayIntomultipledocuments, chaque fois HavingasingsingleElementFromTheArray.2.

MongoDBHandlesTheSeriesDataefficativementthRoughTimesEries Collections IntrodUceInversion5.0.1.TimeseriesCollections GrouptimestampedDataintoBUCKETS Basedontime Intervals, réduisant la compression de la compression de storise

ShardingshouldBeconideredforscalingamongodbdeployment awenformanceorSoragelimitscannotberesolvedByhardwareUpgradesorqueryoptimization.first, iftheDataSetexedSramCapacityorStoragelitsofasingleserver - etcausingLargeIndexes, Diski / OBOTTLenecks, etcausingLargeIndex, Diski / OBOTLenecks, etSlowerdexes, Diski / OBOTLenecks, etwinglowexes, Diski / OBOTLenecks, etSlowerdexes, Diski / ObottLenecks, etSlowerdexes, Diski / OBOTTLenecks, etSlowerdexes, Diski / OBOTTLenecks, etSlower