목차
1. 간단하고 신뢰할 수있는 백업을 위해 mongodumpmongorestore 사용하십시오
2. 대규모 또는 프로덕션 배포를 위해 파일 시스템 스냅 샷을 활용하십시오
3. 정기적 인 자동 백업 일정을 구현하십시오
4. Enterprise-Great Backups에는 MongoDB Atlas 또는 OPS 관리자 사용
5. 정기적 인 복원 테스트로 백업을 확인하십시오
6. 백업 데이터를 보호하십시오
최종 노트
데이터 베이스 몽고DB MongoDB 데이터베이스 백업 및 복원을위한 모범 사례

MongoDB 데이터베이스 백업 및 복원을위한 모범 사례

Jul 27, 2025 am 12:33 AM

논리적 백업에 Mongodump 및 Mongorestore를 사용하십시오. 논리 백업, 바람직하게는 압축 및 역할 및 컬렉션에 대한 적절한 옵션이있는 보조 노드에서. 2. 대형 또는 제작 시스템의 경우 일관성을 확인하고 데이터 및 저널 파일을 캡처하여 2 차 노드를 중지하여 LVM 또는 AWS EBS와 같은 파일 시스템 스냅 샷을 사용하십시오. 3. RPO를 기반으로 CRON 작업을 사용하여 백업 일정을 자동화하고, 오래된 백업을 회전시키고, 클라우드 스토리지에 오프 사이트를 저장하고 정기적으로 복원을 테스트합니다. 4. 엔터프라이즈 환경의 MongoDB Atlas 또는 OPS 관리자를 활용하여 지속적인 백업, 시점 복구, 암호화 및 자동 복원 테스트를 가능하게합니다. 5. 테스트 환경으로 복원하고 데이터 무결성, 인덱스 및 문서를 검증하여 백업을 분기별로 확인하고 전체 복원 프로세스를 문서화하십시오. 6. REST를 암호화하고 IAM 또는 액세스 정책을 통한 액세스를 제한하고 하드 코드 자격 증명을 피하고 암호화 키를 주기적으로 회전시켜 백업을 안전하게하여 정기적으로 로그 및 구성 서버를 조정하여 로그 및 구성을 모니터링하여 샤드 클러스터에 대한 포괄적 인 보호를 보장합니다.

MongoDB 데이터베이스 백업 및 복원을위한 모범 사례

MongoDB 데이터베이스를 백업하고 복원하는 것은 데이터 무결성, 재해 복구 및 비즈니스 연속성 유지에 중요합니다. 소규모 응용 프로그램이든 대규모 배포를 관리하든 모범 사례에 따라 데이터를 안전하게 유지하고 복구 할 수 있도록합니다. 다음은 알아야 할 사항입니다.

MongoDB 데이터베이스 백업 및 복원을위한 모범 사례

1. 간단하고 신뢰할 수있는 백업을 위해 mongodumpmongorestore 사용하십시오

대부분의 MongoDB 배포, 특히 독립형 또는 복제 세트의 경우 mongodumpmongorestore 논리적 백업을위한 도구입니다.

모범 사례 :

MongoDB 데이터베이스 백업 및 복원을위한 모범 사례
  • 쿼리 필터와 함께 mongodump 사용하여 필요할 때 특정 컬렉션 또는 데이터 하위 집합을 백업하십시오.
  • --dumpDbUsersAndRoles 및 해당되는 경우 --includeCollection 옵션을 사용하여 항상 인덱스 및 사용자를 포함하십시오 .
  • 1 차에 대한 성능 영향을 피하기 위해 복제 세트에서 2 차 노드에서 mongodump 실행하십시오 .
  • --gzip 사용하여 백업을 압축하여 저장 및 전송 시간을 줄입니다.

예:

 Mongodump -Host Rs0/Mongo1 : 27017, Mongo2 : 27017 -gzip -out/backup/mongodb/$ (날짜 %f)

참고 : mongodump 논리적 백업을 생성하므로 성능 및 일관성 문제로 인해 매우 큰 데이터베이스에는 이상적이지 않습니다.

MongoDB 데이터베이스 백업 및 복원을위한 모범 사례

2. 대규모 또는 프로덕션 배포를 위해 파일 시스템 스냅 샷을 활용하십시오

대규모 데이터베이스 또는 고 가용성 환경의 경우 파일 시스템 레벨 스냅 샷 (예 : LVM, AWS EBS 또는 스토리지 배열)은 논리적 도구보다 빠르고 효율적입니다.

모범 사례 :

  • 데이터 일관성을 보장하기 위해 쓰기를 중지하거나 저널링을 사용하십시오 . 복제 세트에서 스냅 샷 전 2 차에서 mongod 프로세스를 중지하십시오.
  • 다운 타임을 견딜 수있는 경우에만 fsyncLockfsyncUnlock (최신 버전으로 감가 상승)을 사용하십시오 . 더 나은 : 중단 된 2 차에서 스냅 샷을 가져옵니다.
  • Snapshot이 충돌 일관성을 위해 데이터 파일과 저널 파일을 모두 캡처해야합니다 .
  • 스크립트로 스냅 샷을 자동화하고 트래픽이 적은 기간 동안 예약하십시오.

예제 워크 플로 :

  1. 보조 노드를 일시 중지하십시오 : sudo systemctl stop mongod
  2. EBS Snapshot (AWS) 또는 LVM 스냅 샷을 사용하십시오
  3. mongod 다시 시작하십시오

이 방법은 Point-on-Time 복구 및 mongodump 보다 더 잘 스케일을 지원합니다.


3. 정기적 인 자동 백업 일정을 구현하십시오

수동 백업은 오류가 발생합니다. 자동화는 일관성을 보장하고 인적 오류를 줄입니다.

모범 사례 :

  • 복구 포인트 목표 (RPO)를 기준으로 매일 또는 시간당 백업을 예약하십시오 .
  • 스토리지 팽창을 피하기 위해 logrotate 또는 Cloud Lifecycle 정책과 같은 도구를 사용하여 백업을 회전시킵니다 .
  • 재해 복구를 위해 오프 사이트 (예 : AWS S3, Google Cloud Storage)를 저장하십시오 .
  • 테스트 복원 절차를 정기적으로 테스트합니다 . 백업은 복원만큼 좋습니다.

CRON 작업 예제 사용 :

 0 2 * * */usr/bin/mongodump-gzip-out/backup/daily/$ (날짜 \%f) && aws s3 sync/backup/daily/s3 : // my-mongo-backups/daily/

4. Enterprise-Great Backups에는 MongoDB Atlas 또는 OPS 관리자 사용

MongoDB Atlas 또는 MongoDB Enterprise OPS 관리자를 사용하는 경우 내장 연속 백업 및 PITR (Point-in-Time Recovery) 기능을 활용하십시오.

이익:

  • Oplog 캡처가있는 지속적인 증분 백업
  • 피트는 두 번째로 내려갑니다
  • 내장 암호화 및 유지 정책
  • UI 또는 API를 통해 원활한 복원

모범 사례 :

  • PITR을 활성화하고 적절한 보유 창 (예 : 7-30 일)을 설정하십시오.
  • 백업 건강을 모니터링하고 실패에 대한 경고.
  • 스테이징 복원 테스트를 위해 OPS 관리자의 자동화를 사용하십시오.

5. 정기적 인 복원 테스트로 백업을 확인하십시오

많은 팀이 백업이 작동하지 않을 때까지 작동한다고 가정합니다.

모범 사례 :

  • 분기별로 드릴 : 백업을 테스트 환경으로 복원하고 데이터 무결성을 확인하십시오.
  • 수집 수, 인덱스 및 샘플 문서를 검사 후.
  • 복원 후 키 컬렉션을 쿼리하는 유효성 검사 스크립트를 자동화하십시오 .
  • 긴급 사용을위한 전체 복원 프로세스를 문서화하십시오.

6. 백업 데이터를 보호하십시오

백업은 공격자에게 귀중한 목표입니다.

모범 사례 :

  • AES-256 또는 파일 시스템 암호화를 사용하여 REST에서 백업 파일을 암호화합니다 .
  • IAM 역할 또는 액세스 정책을 사용하여 백업 스토리지에 액세스 할 수있는 사람을 제한하십시오.
  • 스크립트에 자격 증명을 저장하지 마십시오 . 환경 변수 또는 비밀 관리자를 사용하십시오.
  • 암호화 키를 주기적으로 회전시킵니다.

최종 노트

  • 샤드 클러스터 의 경우 모든 파편 및 구성 서버에서 백업을 조정하십시오. 일관성을 위해 mongodump 또는 OPS 관리자를 사용하십시오.
  • 다중 테라 바이트 데이터베이스 (예약 스냅 샷 또는 관리되는 솔루션)에 대한 mongodump 에만 의존하지 마십시오.
  • 항상 백업 로그를 모니터링하고 실패에 대한 알림을 설정하십시오.

기본적으로 올바른 전략은 규모, 가동 시간 요구 및 RTO/RPO에 따라 다릅니다. 자동화 된 스냅 샷, 오프 사이트 스토리지 및 정기 테스트의 조합은 최상의 보호 기능을 제공합니다.

위 내용은 MongoDB 데이터베이스 백업 및 복원을위한 모범 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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인증, 승인 및 암호화를 통해 MongoDB 보안을 어떻게 향상시킬 수 있습니까? 인증, 승인 및 암호화를 통해 MongoDB 보안을 어떻게 향상시킬 수 있습니까? Jul 08, 2025 am 12:03 AM

MongoDB 보안 개선은 주로 인증, 승인 및 암호화의 세 가지 측면에 의존합니다. 1. 인증 메커니즘을 활성화하고, 시작시 -보안을 설정하거나 설정하십시오. Authorization : 활성화 및 익명 액세스를 금지하는 강력한 암호로 사용자를 만듭니다. 2. 세밀한 승인을 구현하고, 역할에 따라 최소한의 필요한 권한을 할당하고, 루트 역할의 남용을 피하고, 정기적으로 권한을 검토하고, 맞춤 역할을 만듭니다. 3. 암호화 활성화, TLS/SSL을 사용하여 통신 암호화, PEM 인증서 및 CA 파일을 구성하고 스토리지 암호화 및 응용 프로그램 수준 암호화를 결합하여 데이터 개인 정보 보호를 보호하십시오. 제작 환경은 신뢰할 수있는 인증서를 사용하고 정책을 정기적으로 업데이트하여 완전한 보안 라인을 구축해야합니다.

$ UNFIND 단계를 어떻게 집계 파이프 라인에서 배열 필드를 해체하는 데 어떻게 사용될 수 있습니까? $ UNFIND 단계를 어떻게 집계 파이프 라인에서 배열 필드를 해체하는 데 어떻게 사용될 수 있습니까? Jul 01, 2025 am 12:26 AM

$ UndDeconstructSanarrayfieldintomultipledocuments, 각각의 함유 제도는 TheArray.1.ittransformsAdocumentswithanarrayintomultipledocuments, exhavingasinglementlementfromthearray.2.touseit, specifythearrayfield -pathwith $, {$ t. "

UpdateOne (), updatemany () 및 replarone () 메소드의 차이점은 무엇입니까? UpdateOne (), updatemany () 및 replarone () 메소드의 차이점은 무엇입니까? Jul 15, 2025 am 12:04 AM

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.

MongoDB의 무료 계층 제품 (예 : 아틀라스)의 한계는 무엇입니까? MongoDB의 무료 계층 제품 (예 : 아틀라스)의 한계는 무엇입니까? Jul 21, 2025 am 01:20 AM

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.

MongoDB 배포를 스케일링하기 위해 언제 샤딩을 고려해야합니까? MongoDB 배포를 스케일링하기 위해 언제 샤딩을 고려해야합니까? Jul 02, 2025 am 12:27 AM

ShardingshouldBeconderedforscalingamongodbdeploymentwhengergradergradeSorgradeSORQUERGYOPTIMINSE.FIRST, ifTHEDATASEXCEEDSRAMCAPACITIONSORAGELIMITSOFASINGINGLESERVER —CAUSINGLARGEINCS, andSKI/OBOTTLENECKS, andSNECTORAGELITSOFASTORAGELIMITSSORSTORAGELITSORSTORAGERSTRAMPACIETION

deleteone () 및 deletemany ()를 사용하여 문서를 효과적으로 삭제할 수있는 방법은 무엇입니까? deleteone () 및 deletemany ()를 사용하여 문서를 효과적으로 삭제할 수있는 방법은 무엇입니까? Jul 05, 2025 am 12:12 AM

DeleteOne ()을 사용하여 단일 문서를 삭제하는데,이 문서는 기준과 일치하는 첫 번째 문서를 삭제하는 데 적합합니다. deletemany ()를 사용하여 모든 일치하는 문서를 삭제하십시오. 특정 문서를 제거 해야하는 경우 DeleteOne ()을 사용해야합니다. 특히 일치 단지 하나만 있거나 하나의 문서 만 삭제하려는 경우 DeleteOne ()을 사용해야합니다. 이전 로그 청소, 테스트 데이터 등과 같은 기준을 충족하는 여러 문서를 삭제하려면 DeletEmany ()를 사용해야합니다. 두 가지 모두 데이터를 영구적으로 삭제하고 (백업이없는 한) 성능에 영향을 줄 수 있으므로 피크 외 시간 동안 작동해야하며 필터링 조건이 잘못 방해하지 않도록 정확한지 확인해야합니다. 또한 문서를 삭제해도 디스크 파일 크기가 즉시 줄어들지 않으며 인덱스는 압축까지 여전히 공간을 차지합니다.

MongoDB는 시계열 데이터를 효과적으로 어떻게 처리하고 시계열 컬렉션은 무엇입니까? MongoDB는 시계열 데이터를 효과적으로 어떻게 처리하고 시계열 컬렉션은 무엇입니까? Jul 08, 2025 am 12:15 AM

mongodbhandlestimeseriesdataefefectureationseriescollectionsintimeversion5.0.1.timeseriescollectionsgrouptimestampeddataintobucketsbasedontimeintervals, retindexezeandimprovingqueryefficiency.2

TTL (Time-to-Live) 인덱스의 목적 및 사용 사례를 설명 할 수 있습니까? TTL (Time-to-Live) 인덱스의 목적 및 사용 사례를 설명 할 수 있습니까? Jul 12, 2025 am 01:25 AM

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