MongoDBデータベースをバックアップして復元するためのベストプラクティス
論理的なバックアップには、MongodumpとMongorestoreを使用して、できれば、ロールとコレクションの圧縮と適切なオプションを備えたセカンダリノードで使用します。 2。大規模または生産システムの場合、セカンダリノードを停止することにより、LVMやAWS EBSなどのファイルシステムスナップショットを使用して、一貫性を確保し、データとジャーナルファイルをキャプチャします。 3. RPOに基づいてCRONジョブを使用してバックアップスケジュールを自動化し、古いバックアップを回転させ、オフサイトをクラウドストレージに保存し、テストを定期的に復元します。 4.エンタープライズ環境のMongodb AtlasまたはOPSマネージャーを活用して、継続的なバックアップ、ポイントインタイムリカバリ、暗号化、および自動復元テストを可能にします。 5.テスト環境に復元し、データの整合性、インデックス、ドキュメントを検証し、完全な復元プロセスを文書化することにより、四半期ごとにバックアップを検証します。 6.安静時に暗号化し、IAMまたはアクセスポリシーを介したアクセスを制限したり、ハードコードされた資格情報を避けたり、定期的に回転したりして、故障のログとアラートを監視しながらシャードと構成サーバーを横切って調整することにより、シャードクラスターの包括的な保護を確保することにより、バックアップを保護します。
MongoDBデータベースのバックアップと復元は、データの整合性、災害復旧、およびビジネスの継続性の維持に重要です。小さなアプリケーションであろうと大規模な展開を管理しているかどうかにかかわらず、ベストプラクティスに従って、データが安全で回復可能なままであることが保証されます。これがあなたが知っておくべきことです。

1.シンプルで信頼性の高いバックアップを得るには、 mongodump
とmongorestore
を使用してください
ほとんどのMongoDBの展開(特にスタンドアロンまたはレプリカセット)の場合、 mongodump
とmongorestore
、論理的なバックアップのための頼りになるツールです。
ベストプラクティス:

-
mongodump
を使用してクエリフィルターを使用して、必要に応じて特定のコレクションまたはデータのサブセットをバックアップします。 - 該当する場合は、
--dumpDbUsersAndRoles
および--includeCollection
オプションを使用して、常にインデックスとユーザーを含めます。 - プライマリへのパフォーマンスの影響を避けるために、レプリカセットのセカンダリノードで
mongodump
を実行します。 -
--gzip
を使用してバックアップを圧縮してストレージと転送時間を短縮します。
例:
Mongodump -Host RS0/Mongo1:27017、Mongo2:27017 -GZIP -OUT/BACKUP/MONGODB/$(日付%F)
注:
mongodump
論理的なバックアップを作成するため、パフォーマンスと一貫性の懸念のため、非常に大きなデータベースには理想的ではありません。
2.大規模または生産展開用のファイルシステムスナップショットを活用します
大規模なデータベースまたは高可用性環境の場合、ファイルシステムレベルのスナップショット(例えば、LVM、AWS EB、またはストレージアレイ)は、論理ツールよりも高速で効率的です。
ベストプラクティス:
- 停止するか、ジャーナリングを使用して、データの一貫性を確保します。レプリカセットで、スナップショットの前にセカンダリで
mongod
プロセスを停止します。 - ダウンタイムに耐えることができる場合にのみ、
fsyncLock
とfsyncUnlock
(新しいバージョンで非推奨)を使用します。より良い:停止したセカンダリーからスナップショットを取ります。 - スナップショットがデータファイルとジャーナルファイルの両方をキャプチャして、クラッシュの一貫性をキャプチャしてください。
- スクリプトでスナップショットを自動化し、トラフィックの低い期間中にスケジュールします。
ワークフローの例:
- セカンダリノードを一時停止します:
sudo systemctl stop mongod
- EBSスナップショット(AWS)またはLVMスナップショットを取ります
mongod
を再起動します
この方法は、ポイントインタイムの回復と
mongodump
よりも優れたスケールをサポートします。
3.定期的な自動バックアップスケジュールを実装します
手動のバックアップはエラーが発生しやすいです。自動化により、一貫性が保証され、ヒューマンエラーが低下します。
ベストプラクティス:
- リカバリポイント目標(RPO)に基づいて、毎日または1時間ごとのバックアップをスケジュールします。
- ストレージの膨らみを避けるために、
logrotate
やCloud Lifecycleポリシーなどのツールを使用してバックアップを回転させます。 - 災害復旧のためにバックアップをオフサイト(例:AWS S3、Google Cloud Storage)を保存します。
- 手順を定期的にテストします。バックアップは、復元と同じくらい良いです。
Cronの求人の例を使用してください:
0 2 * * */usr/bin/mongodump -gzip -out/backup/daily/$(date \%f)&& aws s3 sync/backup/daily/s3:// my-mongo-backups/daily//s3://
4.エンタープライズグレードのバックアップにMongodb AtlasまたはOPS Managerを使用する
Mongodb AtlasまたはMongodb Enterprise Ops Managerを使用している場合は、組み込みの連続バックアップおよびポイントインタイムリカバリ(PITR)機能を活用してください。
利点:
- OPLOGキャプチャによる連続増分バックアップ
- 2番目にピットダウンします
- 組み込みの暗号化と保持ポリシー
- UIまたはAPIを介してシームレスな復元
ベストプラクティス:
- PITRを有効にし、適切な保持ウィンドウを設定します(たとえば、7〜30日)。
- バックアップの健康を監視し、障害について警告します。
- OPSマネージャーの自動化を使用して、ステージングでの復元テストを行います。
5.定期的な復元テストでバックアップを検証します
多くのチームは、バックアップが機能していると仮定しています。
ベストプラクティス:
- 四半期ごとの復元ドリル:テスト環境にバックアップを復元し、データの整合性を確認します。
- コレクションのカウント、インデックス、サンプル文書を記録後に確認してください。
- 復元後にキーコレクションをクエリする検証スクリプトを自動化します。
- 緊急使用のための完全な復元プロセスを文書化します。
6.バックアップデータを保護します
バックアップは、攻撃者にとって貴重なターゲットです。
ベストプラクティス:
- AES-256またはファイルシステム暗号化を使用して、安静時にバックアップファイルを暗号化します。
- IAMの役割またはアクセスポリシーを使用して、バックアップストレージにアクセスできる人を制限します。
- スクリプトに資格情報を保存しないでください- 環境変数またはシークレットマネージャーを使用してください。
- 暗号化キーを定期的に回転させます。
最終メモ
-
シャードクラスターの場合、すべてのシェードと構成サーバーにわたってバックアップを調整します。
mongodump
またはOPSマネージャーを使用して、一貫性を取ります。 - マルチテラバイトデータベースの
mongodump
のみに依存することは避けてください。 - 常にバックアップログを監視し、障害のアラートをセットアップしてください。
基本的に、適切な戦略は、スケール、アップタイムのニーズ、RTO/RPOに依存します。自動化されたスナップショット、オフサイトストレージ、および定期的なテストの組み合わせにより、最良の保護が得られます。
以上がMongoDBデータベースをバックアップして復元するためのベストプラクティスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ホットトピック

MongoDBセキュリティの改善は、主に認証、承認、暗号化の3つの側面に依存しています。 1.認証メカニズムを有効にし、起動時にconfigure- set secition.secution.authorization:有効にして、匿名アクセスを禁止する強力なパスワードを備えたユーザーを作成します。 2。微調整された承認を実装し、役割に基づいて必要な最小許可を割り当て、ルートロールの乱用を回避し、定期的に許可を確認し、カスタムロールを作成します。 3.暗号化を有効にし、TLS/SSLを使用して通信を暗号化し、PEM証明書とCAファイルを構成し、ストレージ暗号化とアプリケーションレベルの暗号化を組み合わせて、データプライバシーを保護します。生産環境は、信頼できる証明書を使用し、定期的にポリシーを更新して、完全なセキュリティラインを構築する必要があります。

$ UndConstructsanArrayIntOMUltIpLedocuments、それぞれのonelement ofthearray.1.ItransadocumentocumentocumentocumentocumentOMultipledocuments、2.touseSisingeSisingedelement.2.touseit、specifytifythearrayfieldpathwith $ windas {$ lisind:

MongoDBのupdateone()、updatemany()、およびlatedone()の主な違いは、更新範囲とメソッドです。 updateone()は、最初のマッチングドキュメントのフィールドの一部のみを更新します。これは、1つのレコードのみが変更されているシーンに適しています。 updatemany()は、すべてのマッチングドキュメントの一部を更新します。これは、複数のレコードがバッチで更新されるシーンに適しています。 spergingOne()は、最初のマッチングドキュメントを完全に交換します。これは、元の構造を保持せずにドキュメントの全体的なコンテンツが必要なシーンに適しています。 3つは異なるデータ操作要件に適用でき、更新範囲と操作の粒度に従って選択されます。

Mongodbatlasの無料階層には、パフォーマンス、可用性、使用制限、ストレージに多くの制限があり、生産環境には適していません。まず、M0クラスターは、512MBのメモリと最大2GBのストレージを備えたCPUリソースを共有し、リアルタイムのパフォーマンスやデータの成長をサポートすることを困難にしました。第二に、マルチノードレプリカセットや自動フェールオーバーなどの高可用性アーキテクチャの欠如は、メンテナンスまたは障害中のサービスの中断につながる可能性があります。さらに、1時間ごとの読み取りおよび書き込み操作は限られており、接続と帯域幅の数も限られており、現在の制限をトリガーできます。最後に、バックアップ機能は制限されており、インデックスまたはファイルストレージのためにストレージ制限は簡単に使い果たされるため、デモまたは小さな個人プロジェクトにのみ適しています。

shardingsは、conscalingmongodbdeploymentのforformanceorstoragelimitscannotbyhardwareupgradesorqueryoptimization.first、ifthedatasetexedsramcapacacityorstorstoragelimitseLimiteslerver、dislergedledlemente、

deleteone()を使用して、基準に一致する最初のドキュメントを削除するのに適した単一のドキュメントを削除します。 deletemany()を使用して、すべての一致するドキュメントを削除します。特定のドキュメントを削除する必要がある場合は、特に一致が1つしかないか、1つのドキュメントのみを削除するだけであると判断した場合、Deleteone()を使用する必要があります。古いログ、テストデータなどのクリーニングなどの基準を満たす複数のドキュメントを削除するには、deletemany()を使用する必要があります。どちらもデータを永続的に削除し(バックアップがない限り)、パフォーマンスに影響を与える可能性があるため、オフピーク時間中に操作し、誤った削除を避けるためにフィルタリング条件が正確であることを確認する必要があります。さらに、ドキュメントを削除しても、ディスクファイルのサイズがすぐには削減されず、インデックスは圧縮までスペースを占有します。

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