MongoDB의 무료 계층 제품 (예 : 아틀라스)의 한계는 무엇입니까?
MongoDB Atlas의 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.
MongoDB Atlas의 프리 티어 ( "프리 티어 클러스터"라고 함)는 돈을 쓰지 않고 MongoDB를 시작하는 좋은 방법입니다. 그러나 심각하거나 중간 정도 사용하는 것을 구축 할 계획이라면 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
제한된 성능 및 리소스
자유 계층은 기본 M0 클러스터를 제공하므로 몇 가지 명확한 제약 조건이 있습니다.
- 공유 CPU 리소스 - 전용 처리 능력을 얻지 못합니다.
- 512MB의 RAM
- Max 2 GB Storage (인덱스 또는 최소 데이터 성장으로 빠르게 채워집니다)
이 설정은 소규모 측면 프로젝트 나 학습 목적에 적합하지만 앱이 수십 명 이상의 사용자를 얻거나 실시간 성능이 필요한 경우 한도가 표시되기 시작합니다. 쿼리가 느려지고 큰 데이터 세트를 색인화하면 메모리와 스토리지를 빠르게 먹을 수 있습니다.
생산 등급 가용성 또는 가동 시간 보증이 없습니다
무료 계층과의 큰 트레이드 오프 중 하나는 고 가용성 기능이 제공되지 않는다는 것입니다.
- 멀티 노드 복제 세트 없음 (단일 노드 만 얻음)
- 자동 장애 조치가 없습니다
- 유지 보수 또는 고장 중 다운 타임
즉, 서버에 문제가 발생하면 데이터베이스가 수동으로 복원 될 때까지 데이터베이스가 다운 될 수 있습니다. 프로덕션 앱에서는 허용되지 않습니다. 또한 SLA (서비스 수준 계약)가 없기 때문에 상승 시간이 전혀 보장되지 않습니다.
사용 제한 및 조절
Mongodb Atlas는 "무료"라는 경우에도 사용에 대해 약간의 단단한 제한 사항을 제한합니다.
- 당신은 2 백만 개의 읽기 작업과 시간당 500,000 개의 쓰기 작업으로 제한됩니다.
- 연결 제한 (일반적으로 약 100 개의 동시 연결)
- 대역폭 제한
이러한 한계는 종종 트래픽이 가벼운 응용 프로그램에서 조절을 일으키기에 충분합니다. 예를 들어, 백그라운드 동기화 작업 또는 API 호출이있는 간단한 웹 앱은 피크 시간 동안 이러한 캡을 쉽게 맞을 수 있습니다.
또한 한계를 넘어갈 때 즉시 클러스터를 종료하지는 않지만 느린 속도 또는 거부 요청이 발생하여 기능을 예기치 않게 중단 할 수 있습니다.
저장 및 백업 제한
2GB 스토리지 캡은 원시 데이터에 관한 것이 아니라 인덱스도 포함됩니다. 따라서 몇 가지 복합 인덱스를 추가하거나 이미지와 같은 스토리지 바이너리 파일을 시작하면 예상보다 빠르게 해당 캡을 누릅니다.
유료 계층과 달리 무료 계획에서 기본적으로 백업은 활성화되지 않습니다. 당신은 그것들을 켤 수 있지만, 더 높은 계층 계획으로 얻는 것만 큼 유연하지는 않습니다.
그것은 기본적으로 그것입니다. 무료 계층은 데모, 튜토리얼 및 작은 개인 앱에 적합합니다. 신뢰성, 확장 성 또는 실제 사용자 트래픽이 필요한 후에는 유료 계획으로 이동하는 것이 필요하며 비용의 점프는 예상보다 스티어링 될 수 있습니다.
위 내용은 MongoDB의 무료 계층 제품 (예 : 아틀라스)의 한계는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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다른 응용 프로그램 시나리오에서 MongoDB 또는 Oracle을 선택하는 것은 특정 요구에 따라 다릅니다. 1) 많은 양의 구조화되지 않은 데이터를 처리해야하고 데이터 일관성에 대한 높은 요구 사항이없는 경우 MongoDB를 선택하십시오. 2) 엄격한 데이터 일관성과 복잡한 쿼리가 필요한 경우 Oracle을 선택하십시오.

MongoDB에서 문서를 업데이트하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. 기본 업데이트를 수행하기 위해 UpdateOne 및 Updatemany 방법을 사용합니다. 2. $ set, $ inc 및 $ push와 같은 운영자를 사용하여 고급 업데이트를 수행하십시오. 이러한 방법과 운영자를 사용하면 MongoDB에서 데이터를 효율적으로 관리하고 업데이트 할 수 있습니다.

MongoDB의 유연성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 모든 구조에 데이터를 저장할 수 있고, 2) BSON 형식 사용 및 3) 복잡한 쿼리 및 집계 작업을 지원합니다. 이러한 유연성은 가변 데이터 구조를 다룰 때 잘 수행되며 현대적인 애플리케이션 개발을위한 강력한 도구입니다.

MongoDB에서 모든 데이터베이스를 보는 방법은 "showdbs"명령을 입력하는 것입니다. 1.이 명령은 비어 있지 않은 데이터베이스 만 표시합니다. 2. "사용"명령을 통해 데이터베이스를 전환하고 데이터를 삽입하여 표시 할 수 있습니다. 3. "로컬"및 "구성"과 같은 내부 데이터베이스에주의를 기울이십시오. 4. 드라이버를 사용하는 경우 "ListDatabases ()"메소드를 사용하여 자세한 정보를 얻어야합니다. 5. "db.stats ()"명령은 자세한 데이터베이스 통계를 볼 수 있습니다.

소개 현대 데이터 관리 세계에서 올바른 데이터베이스 시스템을 선택하는 것은 모든 프로젝트에 중요합니다. 우리는 종종 선택에 직면 해 있습니다. MongoDB와 같은 문서 기반 데이터베이스 또는 Oracle과 같은 관계형 데이터베이스를 선택해야합니까? 오늘 저는 Mongodb와 Oracle의 차이점의 깊이로 당신을 데려 가서 장단점을 이해하고 실제 프로젝트에서 그것들을 사용하는 경험을 공유하도록 도와 줄 것입니다. 이 기사에서는 기본 지식으로 시작 하여이 두 가지 유형의 데이터베이스의 핵심 기능, 사용 시나리오 및 성능 성능을 점차적으로 심화시킵니다. 새로운 데이터 관리자이든 숙련 된 데이터베이스 관리자이든이 기사를 읽은 후 프로젝트에서 MongoDB 또는 ORA를 선택하고 사용하는 방법에 참여하게됩니다.

MongoDB에서 컬렉션을 작성하라는 명령은 DB.CreateCollection (이름, 옵션)입니다. 특정 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 기본 명령 DB.CreateCollection ( "MyCollection")을 사용하여 컬렉션을 만듭니다. 2. 캡핑, 크기, max, stac

MongoDB에서는 Sort () 메소드를 사용하여 컬렉션에 문서를 정렬 할 수 있습니다. 1. 기본 사용 : 필드와 정렬 순서를 지정하여 정렬 (1은 오름차순이고 -1은 하강합니다). 2. 고급 사용 : DB.Products.find (). Sort ({카테고리 : 1, 가격 : -1})와 같은 여러 필드에 따라 정렬 할 수 있습니다. 3. 성능 최적화 : 인덱싱을 사용하여 오버 소싱 및 페이징 분류를 피하십시오.

GRIDFS는 MongoDB의 16MBBSON 이상의 크기 제한을 가진 파일을 저장하고 검색하기위한 도구입니다. 1. 파일을 255kb 블록으로 나누고 Fs.Chunks 컬렉션에 저장하고 Fs.Files 컬렉션에 메타 데이터를 저장합니다. 2. 적절한 상황에는 다음이 포함됩니다 : 16MB 이상의 파일, 파일 및 메타 데이터를 균일하게 관리해야 할 필요성, 파일의 특정 부분에 대한 액세스 및 외부 스토리지 시스템을 소개하지 않고 MongoDB를 사용합니다. 3. GRIDFS는 업로드 할 때 청크에 자동으로 저장되며 읽기시 순서대로 파일을 재구성하며 사용자 정의 메타 데이터 및 다중 버전 스토리지를 지원합니다. 4. 대체 솔루션에는 다음이 포함됩니다 : MongoDB에 파일 경로 저장 및 실제로 파일 시스템에 저장,
