CentOS安装配置MongoDB，实现高性能数据库服务

一、CentOS安装配置MongoDB，实现高性能数据库服务

介绍MongoDB

MongoDB 是一个开源的、高性能的、文档型数据库。它使用键值对的方式来存储数据，并且支持多种查询方式和数据模型。由于它的高性能和可扩展性，MongoDB 在当今互联网应用中被广泛使用。

为什么选择CentOS作为部署环境

CentOS 是一个基于Linux的操作系统，它具有稳定性强、安全性高和资源利用率高的优点。因此我们选择在CentOS上安装和配置MongoDB，能够充分发挥MongoDB的性能优势。

步骤一：安装MongoDB

1. 更新系统软件源，使用以下命令：

sudo yum update -y

2. 安装MongoDB，使用以下命令：

sudo yum install mongodb -y

步骤二：配置MongoDB

1. 创建数据存储目录，使用以下命令：

sudo mkdir /data

2. 修改配置文件，使用以下命令编辑配置文件：

sudo vi /etc/mongodb.conf

3. 在配置文件中设置数据存储目录：

dbpath=/data

4. 启用认证功能，将以下内容添加到配置文件的末尾：

auth=true

步骤三：启动MongoDB

1. 启动MongoDB服务，使用以下命令：

sudo systemctl start mongodb

2. 设置开机自启，使用以下命令：

sudo systemctl enable mongodb

步骤四：配置访问权限

1. 进入MongoDB命令行模式，使用以下命令：

mongo

2. 创建管理员用户，使用以下命令：

use admin db.createUser({ user: "admin", pwd: "admin123", roles: [ { role: "root", db: "admin" } ] })

3. 退出MongoDB命令行模式，使用以下命令：

quit()

使用MongoDB

现在，您已经成功在CentOS上安装并配置了MongoDB。您可以通过MongoDB的客户端工具或者各种编程语言的驱动程序来访问和操作MongoDB数据库。

总结

通过本文的步骤，您学会了在CentOS上安装配置MongoDB并在您的应用中使用它。MongoDB提供了高性能和可扩展的数据库服务，有助于提升您的应用性能和用户体验。

感谢您阅读本文，希望对您有所帮助！

二、Redis：不仅仅是缓存，更是一种高性能数据库解决方案

Redis 是数据库吗？

Redis，全称为 Remote Dictionary Server（远程字典服务器），是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。通俗来讲，Redis是一个高性能的键值缓存数据库。尽管Redis有着"缓存神器"的美誉，但事实上，Redis远不止于此，它是一种功能丰富的高性能数据库解决方案。

首先，Redis支持多种数据结构，如字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等。这使得Redis不仅可以用来存储缓存数据，还可以作为一个多用途的数据库来存储各种类型的数据。

其次，Redis具备持久化功能，在内存和磁盘之间可以进行数据传输，确保数据的安全性。由于其特有的RDB（Redis DataBase）持久化和AOF（Append Only File）持久化机制，即使在断电或宕机情况下，Redis也能够保证数据不丢失。

此外，Redis还支持事务、发布订阅、Lua脚本等功能，可以满足复杂应用场景下的数据处理需求。

因此，尽管Redis最初是作为缓存工具出现的，但随着其功能的不断完善，已经逐渐演变为一种轻量、高效、多功能的数据库解决方案。无论是作为缓存，还是作为数据库，Redis都展现出了卓越的性能和灵活性，成为众多互联网企业和开发者的首选之一。

三、oracle 数据库性能？

一、数据库性能指标

数据库性能一般用两个方面的指标来衡量：响应时间和吞吐量。响应越快，吞吐量越大，数据库性能越好。

1. 操作系统有关的指标：CPU平均利用率、内存平均占用率、硬盘占用率、I/O数量、网络时延

2. 数据库有关的指标：I/Owait、Mem平均使用率、cpu平均使用率、在一次I/O操作中所读的最大BLOCKS数、Log的增长情况、数据库的访问速度、数据库能支持的最大用户数、数据库CACHE命中率、不同数据库参数下的性能情况、锁的处理

二、Oracle

注：以下指标取自Oracle的性能分析工具Statspack所提供的性能分析指标。

1．关于实例效率(Instance Efficiency Percentages)的性能指标

(1)缓冲区未等待率(Buffer Nowait %)

指在缓冲区中获取Buffer的未等待比率。该指标的值应接近100%，如果该值较低，则可能要增大buffer cache。

(2)Redo缓冲区未等待率(Redo NoWait %)

指在Redo缓冲区获取Buffer的未等待比率。该指标的值应接近100%，如果该值较低，则有2种可能的情况：

1.online redo log没有足够的空间；

2.log切换速度较慢。

(3)缓冲区命中率(Buffer Hit %)

指数据块在数据缓冲区中的命中率。

(4)内存排序率(In-memory Sort %)

指排序操作在内存中进行的比率。当查询需要排序的时候，数据库会话首先选择在内存中进行排序，当内存大小不足的时候，将使用临时表空间进行磁盘排序，但磁盘排序效率和内存排序效率相差好几个数量级。

(5)共享区命中率(Library Hit%)

该指标主要代表sql在共享区的命中率。

(6)软解析的百分比(Soft Parse %)

该指标是指Oracle对sql的解析过程中，软解析所占的百分比。软解析(soft parse)是指当Oracle接到Client提交的Sql后会首先在共享池(Shared Pool)里面去查找是否有之前已经解析好的与刚接到的这一个Sql完全相同的Sql。当发现有相同的Sql就直接用之前解析好的结果，这就节约了解析时间以及解析时候消耗的CPU资源。

(7)闩命中率(Latch Hit%)

指获得Latch的次数与请求Latch的次数的比率。

四、mysqlleftjoin会影响数据库性能吗？

只要索引使用得当，简单的left join是不会影响数据库查询性能的，但有几种情况要特殊考虑下：

1. 联表查询涉及到的表超过了3个，最好不要使用join，这是《阿里巴巴Java开发规范》明确说明的。

2. 涉及到分库分表的，也要慎用join（多表join一时爽，垂直拆分火葬场）

在平时的开发中，我一般的做法是能不用join就不用join，能使用Redis和本地缓存的就使用Redis和本地缓存，尽量避免因复杂的SQL运算造成数据库查询性能降低的操作。

五、为什么数据库读写分离能提高数据库的性能？

之所以说读写分离能够提高性能，是因为读写分离采用这样的机制：假设我们现在有数据库服务器1，对外提供一切操作，还有数据库服务器2，仅仅保存数据库服务器1的数据备份，定时同步，以便服务器1意外崩溃后能够尽量的弥补损失。

但是服务器2原本能够提供增删改查服务，这样以来服务器2的资源就产生了极大的浪费，因此我们希望服务器2也做一些事情，而不是仅仅作为一个备份。

显然增删改都是不能够交给服务器2去完成的，因为如果这样做就失去了服务器1的意义，所以服务器2仅仅提供查询操作，增删改都留给服务器1去完成，这就是所谓的读写分离。

读写分离机制使得两个服务器分担原本属于一个服务器的压力，因此性能有所提高，同时有数据备份的存在，其稳定性高于单服务器。

六、sqlserver作业会影响数据库性能吗？

SQL server作业会占用一部分资源，但对性能的影响不大。

七、大页内存对数据库性能影响？

更大的内存页面意味着更高的缓存命中率,因为 TLB 缓存的容量是一定的,它只能缓存指定数量的页面,在这种情况下,缓存 2MB 的大页能够为系统提高缓存的命中率,从而提高系统的整体性能。 除了较少页表项和提高缓存命中率之外,使用更大的页面还可以提高内存的访问效率,对于相同的 1GB 内存,使用 4KB 的内存页需要系统处理 262,144 次,但是使用 2MB 的大页却只需要 512 次,这可以将系统获取内存所需要的处理次数降低几个数量级。

八、云数据库性能的关键因素？

影响数据库性能的因素

1.业务需求和技术选型

2.应用系统的开发及架构

3.数据库自身

3.1表结构的设计

3.2查询语句

3.3索引设计

3.4Mysql服务（安装、配置等）

3.5操作系统调优

3.6硬件升级（SSD、更强的CPU、更大的内存）

4.数据架构（读写分离、分库分表等）

在很多情况下，数据库可能是互联网应用系统的瓶颈。但是单纯从数据库角度去做优化，可能未必能达到理想的效果。

九、数据库性能优化主要包括哪些方面？

数据库性能优化主要一下几个方面：

1、sql语句的执行计划是否正常

2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数

3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）

4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++进行处理，效率大大提升）

5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能

十、数据库性能指标：如何评估和优化数据库性能

引言

在当今信息时代，数据库已经成为企业和组织中不可或缺的重要组成部分。然而，随着数据量的不断增加，数据库的性能成为了越来越受关注的话题。本文将从数据库性能指标的定义、评估方法以及优化策略等方面展开讨论，帮助读者更好地理解数据库性能相关的内容。

数据库性能指标：定义和分类

数据库性能指标是用来评估数据库系统运行状况和性能表现的重要数据指标。通常可以分为以下几类：

• 响应时间： 数据库系统对用户请求的响应时间，包括读取和写入操作的时间。
• 吞吐量： 数据库系统在一定时间内能够处理的请求或事务的数量。
• 并发性能： 数据库系统能够同时处理多少个并发访问请求的能力。
• 资源利用率： 数据库系统在运行过程中对硬件资源的利用情况，如CPU利用率、内存利用率等。

数据库性能评估方法

评估数据库性能需要结合多个指标进行综合考量，通常可以采取以下方法：

• 性能测试： 利用性能测试工具对数据库系统的各项性能指标进行测试和监控，获取系统的性能数据。
• 性能分析： 通过分析性能测试的数据，找出数据库系统存在的性能瓶颈和问题所在。
• 实际应用评估： 根据实际业务场景和用户需求，评估数据库系统在实际应用中的性能表现。

数据库性能优化策略

针对数据库性能存在的问题，可以采取一系列的优化策略来改善数据库系统的性能表现：

• 索引优化： 设计合理的索引策略，提高数据检索的效率。
• 查询优化： 优化SQL查询语句的结构和执行计划，减少查询的响应时间。
• 硬件升级： 根据实际需求，对数据库所在的硬件环境进行升级，提升数据库系统的运行性能。
• 缓存优化： 合理利用缓存技术，减少对数据库的访问压力，提高系统的吞吐量。
• 定期维护： 定期进行数据库的清理和维护工作，保持数据库系统的良好状态。

结语

综上所述，数据库性能指标是评估数据库系统运行状况和性能表现的重要依据，通过合理的评估方法和优化策略，可以有效地改善数据库系统的性能。希望本文能够对读者有所帮助，谢谢您的阅读！