MongoDB分片集群（Sharded Cluster）通过将数据分散存储到多个分片（Shard）上，来实现高可扩展性。实现分片集群时，MongoDB 引入 Config Server 来存储集群的元数据，引入 mongos 作为应用访问的入口，mongos 从 Config Server 读取路由信息，并将请求路由到后端对应的 Shard 上。

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3.MongoDB云数据库常见问题诊断

MongoDB的主备节点在运行过程中是不固定的，实例重启、升级、节点故障等都有可能导致主备切换，在生产环境应该使用副本集的方式来正确连接MongoDB来实现高可用。

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4.MongoDB疑难杂症分析及优化

本文主要介绍阿里云 MongoDB 数据库上客户遇到的问题，及相应的解决方案。

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5.MongoDB复制集原理

Mongodb复制集由一组Mongod实例（进程）组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点，Mongodb Driver（客户端）的所有数据都写入Primary，Secondary从Primary同步写入的数据，以保持复制集内所有成员存储相同的数据集，提供数据的高可用。

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6.MongoDB复制集同步原理解析

本文是对MongoDB高可用复制集原理的补充，会详细介绍MongoDB数据同步的实现原理。

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7.MongoDB索引原理

为什么需要索引？当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候，可能你就需要考虑使用索引了，为了方便后续介绍，先科普下MongoDB里的索引机制（同样适用于其他的数据库比如mysql）。

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8.MongoDB Sharded cluster架构原理

为什么需要Sharded cluster？ MongoDB目前3大核心优势：『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』，通过json文档来实现灵活模式，通过复制集来保证高可用，通过Sharded cluster来保证可扩展性。

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9.关于MongoDB Sharding，你应该知道的

当你考虑使用 Sharded cluster 时，通常是要解决如下2个问题：

1）存储容量受单机限制，即磁盘资源遭遇瓶颈。

2）读写能力受单机限制（读能力也可以在复制集里加 secondary 节点来扩展），可能是 CPU、内存或者网卡等资源遭遇瓶颈，导致读写能力无法扩展。

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10.MongoDB sharding chunk 分裂与迁移详解

云数据库 MongoDB 版，基于飞天分布式系统和高性能存储，提供三节点副本集的高可用架构，容灾切换，故障迁移完全透明化。

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11.MongoDB Secondary 延时高（同步锁）问题分析

MongoDB 复制集里 Secondary 不断从主上批量拉取 oplog，然后在本地重放，以保证数据与 Primary 一致。同步原理参考MongoDB复制集同步原理解析。

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12.MongoDB dropdatabase 后，数据能恢复么？

最近好几个社区用户咨询，错误的执行了 dropDatabse 把数据库误删除了（或 dropCollection 误删集合），有什么方法能恢复数据？本文主要介绍几种可能有效的恢复方案。

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13.MongoDB请求处理流程

Mongodb多存储引擎支持机制介绍了Mongodb存储层创建数据库、创建集合、插入文档等数据库操作接口，本文将介绍mongodb处理客户端请求的模型。

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14.MongoDB使用教程系列文章--Driver原理(初始化)

Driver是MongoDB非常重要的组成部分，通过不同的配置实现Secondary访问；读写分离，动态感知集群容灾切换等功能。MongoDB目前已经覆盖了大部分的开发语言，常见的JAVA到Go，可以参考官方连接MongoDB Drivers。

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15.MongoDB Wiredtiger存储引擎实现原理

Mongodb-3.2已经WiredTiger设置为了默认的存储引擎，最近通过阅读wiredtiger源代码（在不了解其内部实现的情况下，读代码难度相当大，代码量太大，强烈建议官方多出些介绍文章），理清了wiredtiger的大致原理，并简单总结，不保证内容都是正确的，如有问题请指出，欢迎讨论交流。

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16.MongoDB mmapv1存储引擎解析

mongodb的mongod服务管理一个数据目录，可包含多个DB，每个DB的数据单独组织，本文主要介绍mmapv1存储引擎的数据组织方式。

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17.图解故障服务器下线：关于阿里云MongoDB高可用的探秘

服务器容灾一直是云服务运维过程中无法避开的问题。MongoDB采用的是什么方法，得以做到在有机器故障的情况下依旧能保证用户业务的高可用？最近举行的“MongoDB Sharding杭州用户交流会”中，针对这一问题，阿里云资深研发工程师果实分享了关于MongoDB 故障服务器如何下线方面的详尽的技术解密。

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18.阿里云MongoDB Sharding备份和恢复服务深度解密

大数据时代，数据保存的重要性不言而喻。在数据保存过程中，数据的备份更是一个值得深入研究的课题。在3月12日下午举行的MongoDB杭州用户交流会上，阿里云技术专家明俨分享了MongoDB Sharding备份和恢复的技术解密。

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场景应用

1.什么场景应该用 MongoDB ？

月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交流探讨的技术话题，有近5000人关注了该话题讨论，这里就MongoDB 的使用场景做个简单的总结，谈谈什么场景该用 MongoDB?

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2.MongoDB应用案例：使用 MongoDB 存储日志数据

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志，日志里会包含一些错误、警告、及用户行为等信息，通常服务会以文本的形式记录日志信息，这样可读性强，方便于日常定位问题，但当产生大量的日志之后，要想从大量日志里挖掘出有价值的内容，则需要对数据进行进一步的存储和分析。

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3.MongoDB应用案例：使用 MongoDB 存储商品分类信息

电商业务一个基本的功能模块就是存储品类丰富的商品信息，各种商品特性、参数各异，MongoDB 灵活的文档模型非常适合于这类业务，本文主要介绍如何使用 MongoDB 来存储商品分类信息。

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4.MongoDB数据建模小案例：朋友圈评论内容管理

社交类的APP需求，一般都会引入“朋友圈”功能，这个产品特性有一个非常重要的功能就是评论体系。

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5.MongoDB数据建模小案例：物联网时序数据库建模

注：本案例来自MongoDB官方教程PPT，也是一个非常典型的CASE，故此翻译，并结合当前MongoDB版本做了一些内容上的更新。本案例非常适合与IoT场景的数据采集，结合MongoDB的Sharding能力，文档数据结构等优点，可以非常好的解决物联网使用场景。

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6.阿里云MongoDB与EMR的HelloWorld

越来越多的应用采用MongoDB作为数据存储层，性能高，扩展性强，通过WriteCocern参数还可以控制写入持久级别，CAP上灵活配置。文档型的存储结构又是特别适合物联网，游戏等领域，这些数据也蕴藏这巨大的价值，就像是金矿一样，需要挖掘。虽然MongoDB提供了MapReduce功能，但功能相对薄弱，如果说MongoDB MapReduce是铁锹，Spark就是一台真正的挖掘机。

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7.当物流行业遇见MongoDB

快递物流系统里最常见的一种业务类型就是订单的查询和记录。利用MongoDB数据库能够帮助企业快速搭建物流快递系统，助力物流企业轻松上云。

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8.天生一对，当游戏遇上MongoDB

当游戏遇上MongoDB，会碰撞出什么样的火花，本文为您一一道来。MongoDB针对游戏灵活多变需求、一些专有场景-道具自动过期和附近玩家、高可用、高可扩展、回档、滚服、运营数据分析等场景都有非常好的解决方案，可谓是天生一对。

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