데이터 내구성을 위해 WiredTiger Storage Engine에서 저널링의 역할은 무엇입니까?

Mongodbatlas의 무료 계층은 성능, 가용성, 사용 제한 및 스토리지에 많은 제한 사항이 있으며 생산 환경에는 적합하지 않습니다. 첫째, M0 클러스터는 512MB의 메모리와 최대 2GB의 스토리지를 제공하는 CPU 리소스를 공유하여 실시간 성능 또는 데이터 성장을 지원하기가 어렵습니다. 둘째, 멀티-노드 복제 세트 및 자동 장애 조치와 같은 고 대용 성 아키텍처가 부족하여 유지 보수 또는 고장 중에 서비스 중단으로 이어질 수 있습니다. 또한, 시간별 읽기 및 쓰기 작업은 제한되어 있으며 연결 수와 대역폭도 제한되며 현재 한도가 트리거 될 수 있습니다. 마지막으로, 백업 기능은 제한되어 있으며 인덱싱 또는 파일 스토리지로 인해 스토리지 제한이 쉽게 소진되므로 데모 또는 소규모 개인 프로젝트에만 적합합니다.

MongoDB의 UpdateOne (), updatemany () 및 replarone ()의 주요 차이점은 업데이트 범위와 메소드입니다. hududone ()는 첫 번째 일치하는 문서의 필드의 일부만 업데이트되며, 이는 하나의 레코드 만 수정 된 장면에 적합합니다. hpodatemany () 업데이트 모든 일치하는 문서의 일부는 여러 레코드가 배치로 업데이트되는 장면에 적합합니다. werlopone ()는 첫 번째 일치하는 문서를 완전히 대체하는데,이 문서는 원래 구조를 유지하지 않고 문서의 전체 내용이 필요한 장면에 적합합니다. 세 가지는 다른 데이터 운영 요구 사항에 적용 할 수 있으며 업데이트 범위 및 작동 입도에 따라 선택됩니다.

ttlindexesaUtomataulticallydeleTeOtDataFterasEttime.theworkondatefields, 사용 AbackgroundProcesstoreMoveexpiredDocuments, IdealForsessions, Logs, 및 Caches.tosetoneup, CreateAndexonAtimestAmpfieldswithexplestionsincludimprocisedel

관계형 데이터베이스를 MongoDB로 마이그레이션하려면 데이터 모델 설계, 일관성 제어 및 성능 최적화에 중점을 두어야합니다. 먼저, 쿼리 패턴에 따라 테이블 구조를 중첩 또는 참조 된 문서 구조로 변환하고 연결 작업을 줄이기 위해 중첩을 사용하는 것이 선호됩니다. 둘째, 적절한 중복 데이터는 쿼리 효율성을 향상시키고 비즈니스 요구에 따라 거래 또는 애플리케이션 계층 보상 메커니즘을 사용하는지 판단하기 위해 적절합니다. 마지막으로, 인덱스를 합리적으로 생성하고, 샤드 전략을 계획하고, 데이터 일관성과 시스템 안정성을 보장하기 위해 단계로 마이그레이션 할 적절한 도구를 선택하십시오.

MongoDB의 RBAC는 역할 할당 권한을 통해 데이터베이스 액세스를 관리합니다. 핵심 메커니즘은 미리 정의 된 권한 세트의 역할을 사용자에게 할당하여 수행 할 수있는 작업 및 범위를 결정하는 것입니다. 역할은 "읽기 전용"또는 "관리자"와 같은 위치와 같습니다. 내장 된 역할은 일반적인 요구를 충족하며 사용자 정의 역할도 만들 수 있습니다. 권한은 특정 컬렉션에서 쿼리를 실행할 수 있도록하는 작업 (예 : 삽입, 찾기) 및 리소스 (예 : 컬렉션, 데이터베이스)로 구성됩니다. 일반적으로 사용되는 내장 역할에는 read, readwrite, dbadmin, useradmin 및 clusteradmin이 포함됩니다. 사용자를 생성 할 때는 역할과 행동 범위를 지정해야합니다. 예를 들어, Jane은 영업 라이브러리에서 권한을 읽고 쓸 수 있으며

MongoDB와 SQL 데이터베이스의 핵심 차이는 데이터 모델링 방법에 있습니다. 1. MONGODB는 문서 모델을 채택하여 데이터를 JSON과 같은 BSON 형식으로 저장하고 중첩 구조 및 동적 패턴을 지원하는 반면 SQL 데이터베이스는 고정 패턴 테이블 구조를 사용하므로 Row-Column 관계를 엄격하게 정의해야합니다. 2. MongoDB는 사전 정의 된 패턴없이 필드를 추가 할 수 있으며, 이는 적응력이 높고 민첩한 개발에 적합합니다. SQL 데이터베이스는 종종 구조를 수정하기 위해 변경 가능한 작업이 필요합니다. 3. MongoDB는 조인 작업을 피하기 위해 관련 데이터를 문서에 포함시키는 것이 좋습니다. 관계 관리도 참조를 통해 구현할 수도 있지만 자동 조인은이를 지원하지 않습니다. 수동으로 처리되거나 사용 된 $ 조회가 필요합니다. 4. MongoDB 쿼리 구문

MongoDB의 읽기 환경 설정은 응용 프로그램의 읽기 작업을 복제 세트 멤버로 라우팅하는 방법을 결정합니다. 모든 읽기 작업은 기본적으로 마스터 노드로 전송되지만 요구 사항에 따라 성능 및 데이터 일관성을 최적화하기 위해 다른 읽기 환경 설정을 구성 할 수 있습니다. 기본 모드에는 1 차 (마스터 노드 만 읽기, 최신 데이터 보장), 1 차 예약 (우선 마스터 노드, 사용할 수없는 경우 2 차 노드 사용), 보조 노드 만, 1 차 노드로드를 오프로드하는 데 적합 함), 2 차 노드 (2 차 노드, 2 차 노드가 없을 때 1 차 노드를 사용)가 포함됩니다 (1 차 노드가 없음). 이러한 패턴은 쿼리 라우팅 방법에 영향을 미치며 구동됩니다

Mongodbatlas는 완전 자동 관리, 신속한 배포 및 내장 보안을 제공하기 때문에 DBA 자원이없는 소규모 팀 또는 조직에 더 적합합니다. 2. 아틀라스는 투명하고 초기 단계에서 예산이 쉽지 않지만, 대규모 사용 후 자조 주택보다 높을 수 있습니다. 인프라 수수료는 낮지 만 노동 및 위험 비용에 포함되어야합니다. 3. 보안 및 규정 준수 측면에서 Atlas 기본값은 엔터프라이즈 수준 구성 및 자동 업데이트에 대한 기본값을 수동으로 구현해야하며 오류가 발생하기 쉽습니다. 4. 강력한 제어, 사용자 정의 요구 또는 데이터 주권 제한이 필요한 경우 호스팅에서 선택하십시오. 그렇지 않으면 대부분의 팀은 먼저 운영 및 유지 보수보다는 제품 개발에 집중하기 위해 Atlas를 선택해야합니다. 이 선택은 가장 시간을 절약하고 신뢰할 수 있으며 향후 유연한 조정을 지원합니다.