在本系列的第一篇文章（主函数入口）中，介绍了mongodb会在系统启动同时，初始化了日志持久化服务，该功能貌似是1.7版本后引入到系统中的，主要用于解决因系统宕机时，内存中的数据未写入磁盘而造成的数据丢失。其机制主要是通过log方式定时将操作日志（如cud操作等）记录到db的journal文件夹下，这样当系统再次重启时从该文件夹下恢复丢

    由于对系统中日志记录模块使用Log4net 不太满意，最大的原因可能就是觉得它的文本记录模式很不好用， 查看也不方便，当然它也可以使用sqlite、access、系统事件等方式来记录，但是总觉得不是那么尽如人意， 因此想到使用MongoDB来完成这一工作，测试环境为win7、vs2010、.net framework 4.0 详细记录如下： 1. 首先在官方网

由于MongoDB的文档结构为BJSON格式（BJSON全称：Binary JSON），而BJSON格式本身就支持保存二进制格式的数据，因此可以把文件的二进制格式的数据直接保存到MongoDB的文档结构中。但是由于一个BJSON的最大长度不能超过4M，所以限制了单个文档中能存入的最大文件不能超过4M。为了提供对大容量文件存取的支持，samus驱动提供了“GridFS”方式来

     在之前的一篇文章中，介绍了mongodb的主程序入口main()的执行流程，其实main只是实始化一些参数信息并做了些后台线程任务的启动工作（包括数据准备和恢复），并最终启动一个线程进行循环侦听。今天将会介绍在mongodb中数据查询 （find）的流程，以了解mongodb是如果对message进行拆包分析，以及数据进行表扫描及索引使用的。 &n

      作为这个系列的开篇，本人特此声明，因为本人技术功力有限，且对mongodb源码目前也在研究探索中，可能会对mongodb内部某些实现机制及原作者的意图领会不够精确，因此错误再所难免，希望大家批评指正。另外本文所使用的mongodb源码为1.8 rc1，同时如果有条件的话，大家可以安装vs2010，用C++来编译调试mongodb源码，以便通过运行

MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并不完全对等。表的结构是固定的，MongoDB集合并没有这个约束；另外，存入集合的文档对象甚至可以嵌入子文档，或者“子集合”。他们最终都可以用类似于BJSON的格式描述。我们今天就来分析MongoDB这一特性带来的独特数据管理方式。我们还是

看到下图，是通过Jqgrid实现表格数据的基本增删查改的操作。表格数据增删改是一般企业应用系统开发的常见功能，不过不同的是这个表格数据来源是非关系型的数据库MongoDB。nosql虽然概念新颖，但是MongoDB基本应用实现起来还是比较轻松的，甚至代码比基本的ADO.net访问关系数据源还要简洁。由于其本身的“非关系”的数据存储方式，使得对象关系映射这个环节对于Mongo

传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。 一、关于MongoDB的驱动 　　MongoDB支持多种语言的驱动，在此我们只介绍C#

一、前言 　　最近开始学习非关系型数据库MongoDB，却在博客园上找不到比较系统的教程，很多资料都要去查阅英文网站，效率比较低下。本人不才，借着自学的机会把心得体会都记录下来，方便感兴趣的童鞋分享讨论。部分资源出自其他博客，旨将零散知识点集中到一起，如果有侵犯您的权利，请联系li-pan2@163.com。大部分内容均系原创，欢迎大家转载分享，但转载的同时别忘了注明作者和原文链接哦。 二、Mon

      考虑到mongodb使用了boost库源码，参考mongodb官方文档后，下载编译boost版本是1.42(时间为2010-2-2)或更新版本:           boost版本1.42：     http://sourceforge.

进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4

  一、测试环境1、测试服务器状况共涉及4台测试服务器： 压力测试服务器Web服务器MongoDB服务器 MySQL服务器。   机器配置为：CPU：Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU     E7200  @ 2.53GHzRAM：8G DDR2 667磁盘：SATA 操作系统：Redhat 5.5 &nbs

一共有4台机器，各自挂接一个存储，希望实现： 尽量节约存储 高可用性 存储大量数据 配置方案： 每一台机器做一个分片的主数据库 每一台机器做一个分片的后备数据库 每一台机器做一个分片的仲裁服务 两个两个一组交叉作对方的后备 有三台机器开配置服务 有一台机器开路由服务（生产环境可以在每一台Windows App服务器上开路由服务，App服务器集群做负载均衡） 这样的话，任何一台服务器完全离线（或者交叉的两台服务器离线），都能保证整个系统正常运行。不过在服务器和服务器起来之后需要： 在升级成为主数据库的那个后备数据库上运行rs.StepDown(100)来让它让出主数据库的位置，因为每一个分片的活动数据库都应该由独立服务器担当，以获得最好的性能 配置服务和后备数据库起来之后不需要做任何调整   192.168.129.142 mkdir -p /usr/data/shar