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Facebook의 사용자 데이터베이스 – SQL 또는 NOSQL입니까??

어떤 데이터베이스 Facebook (FB)이 2의 프로파일을 저장하는 데 사용하는 것이 궁금했습니다.3B+ 사용자? SQL 또는 NOSQL입니까?? FB 데이터베이스 아키텍처는 지난 15 년 동안 어떻게 진화 했습니까?? 2007 년부터 2013 년까지 FB 데이터베이스 인프라 팀의 엔지니어로서 저는이 진화를 목격하는 데 앞줄 좌석이있었습니다. 가까운 시일 내에 우리 대부분이 똑같은 도전에 직면하지 않더라도 세계 최대의 소셜 네트워크에서 데이터베이스 진화를 더 잘 이해함으로써 배울 수있는 귀중한 교훈이 있습니다. 오늘날 FB의 인터넷 규모의 전 세계적으로 분산 된 아키텍처를 뒷받침하는 기본 원칙은 멀티 테넌트 Saa, 소매 제품 카탈로그/체크 아웃, 여행 예약 및 게임 리더 보드와 같은 많은 비즈니스 크리티브 엔터프라이즈 앱에 적용되기 때문입니다.

초기 아키텍처

모든 FB 사용자가 쉽게 이해할 수 있듯이, 그의 프로필은 단순히 이름, 이메일, 관심사 등의 속성 목록이 아닙니다. 실제로 모든 친구/가족 관계, 그룹, 체크인, 좋아요, 공유 등을 저장하는 풍부한 소셜 그래프입니다. FB가 시작될 때 SQL의 데이터 모델링 유연성과 MySQL의 유비쿼터스를 감안할 때,이 소셜 그래프는 처음에 MySQL이 지속적인 데이터베이스로 구동되는 PHP 응용 프로그램으로 구축되었으며 “룩시 라이드”캐시로서 Memcache.

Facebook의 원래 데이터베이스 아키텍처

Lookaside Caching Pattern에서 응용 프로그램은 먼저 데이터베이스 대신 캐시에서 데이터를 요청합니다. 데이터가 캐시되지 않으면 응용 프로그램은 백킹 데이터베이스에서 데이터를 가져 와서 후속 읽기의 캐시에 넣습니다. PHP 응용 프로그램은 중간 데이터 추상 레이어없이 MySQL 및 Memcache에 직접 액세스하고있었습니다.

성장하는 고통

개발자 민첩성 상실

엔지니어는 두 개의 매우 다른 데이터 모델을 갖춘 두 개의 데이터 스토어를 사용해야했습니다

Facebook -134MG1Q -WebKit-Align-Self : Center-MS-Flex-Item-Align : Center; 정렬-셀프 : 센터; 패딩 : 0 10px; 가시성 : 숨겨진;. CSS-6VRLZM Border-Radius : 0! 중요한; 디스플레이 : 초기! 중요한; 여백 : 이니셜! 중요한;. CSS-1L4S55V 마진-탑 -175px; 위치 : 절대; 패딩 바닥 : 2px;

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Facebook은 MongoDB를 사용합니까??

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источником запросов может служить вредоносное по, подключаемые модули браузера или скрипт, насое 밑 밑 밑보관 сзлку ыапросов. если вл используете общий доступ в интернет, проблема 갑새 갑새 딘 악 с сомпером с с с с с саким 테 IP-адесом → Â 궤. обратитесь к своему системному администратору. подроб 변태.

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페이스 북 인증

Facebook 인증 제공 업체를 통해 사용자는 동반자 Facebook 응용 프로그램을 통해 기존 Facebook 계정으로 로그인 할 수 있습니다. 사용자가 로그인하면 Facebook은 ATLAS 앱 서비스를 OAUTH 2로 제공합니다.0 액세스 토큰

사용자를 위해. 앱 서비스는 토큰을 사용하여 사용자를 식별하고 대신 Facebook API의 승인 된 데이터에 액세스합니다. Facebook 로그인에 대한 자세한 내용은 앱에 대한 Facebook 로그인을 참조하십시오

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Facebook 인증 제공 업체에는 다음 구성 옵션이 있습니다

설명

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클라이언트 비밀

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메타 데이터 필드

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모든 메타 데이터 필드는 기본적으로 생략되며 필드 별 필드별로 필요할 수 있습니다. 사용자는 각 필수 필드에 액세스 할 수있는 앱 권한을 명시 적으로 부여해야합니다. 메타 데이터 필드가 필요하고 특정 사용자에 대해 존재하는 경우 사용자 객체에 포함됩니다.

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페이스 북’S 사용자 데이터베이스 – SQL 또는 NOSQL입니까??

어떤 데이터베이스 Facebook (FB)이 2의 프로파일을 저장하는 데 사용하는 것이 궁금했습니다.3B+ 사용자? SQL 또는 NOSQL입니까?? FB 데이터베이스 아키텍처는 지난 15 년 동안 어떻게 진화 했습니까?? 2007 년부터 2013 년까지 FB 데이터베이스 인프라 팀의 엔지니어로서 저는이 진화를 목격하는 데 앞줄 좌석이있었습니다. 세계에서 데이터베이스 진화를 더 잘 이해함으로써 배울 수있는 귀중한 교훈이 있습니다’우리 대부분이이기더라도 가장 큰 소셜 네트워크’가까운 시일 내에 정확히 같은 도전에 직면 해. FB를 뒷받침하는 기본 원칙이 있기 때문입니다’오늘날의 인터넷 규모, 전 세계적으로 분산 된 아키텍처는 멀티 테넌트 Saa, 소매 제품 카탈로그/체크 아웃, 여행 예약 및 게임 리더 보드와 같은 많은 비즈니스 중요 엔터프라이즈 앱에 적용됩니다.

초기 아키텍처

모든 FB 사용자가 쉽게 이해할 수 있듯이, 그의 프로필은 단순히 이름, 이메일, 관심사 등의 속성 목록이 아닙니다. 실제로 모든 친구/가족 관계, 그룹, 체크인, 좋아요, 공유 등을 저장하는 풍부한 소셜 그래프입니다. FB가 시작될 때 SQL의 데이터 모델링 유연성과 MySQL의 유비쿼터스를 감안할 때,이 소셜 그래프는 처음에 MySQL에 의해 지속적인 데이터베이스로 구동되는 PHP 응용 프로그램으로 구축되었으며 “룩타이드” 은닉처.

페이스 북’원래 데이터베이스 아키텍처

Lookaside Caching Pattern에서 응용 프로그램은 먼저 데이터베이스 대신 캐시에서 데이터를 요청합니다. 데이터가 캐시되지 않으면 응용 프로그램은 백킹 데이터베이스에서 데이터를 가져 와서 후속 읽기의 캐시에 넣습니다. PHP 응용 프로그램은 중간 데이터 추상 레이어없이 MySQL 및 Memcache에 직접 액세스하고있었습니다.

성장하는 고통

FB’2005 년부터의 유성 성공은 이전 섹션에서 강조된 단순한 데이터베이스 아키텍처에 막대한 부담을줍니다. 다음은 FB 엔지니어들이 단기간에 해결해야 할 고통 중 일부가 증가했습니다.

개발자 민첩성 상실

엔지니어는 두 가지 매우 다른 데이터 모델을 갖춘 두 개의 데이터 스토어와 협력해야했습니다. 관계형 테이블에 데이터를 지속적으로 저장하기위한 MySQL 마스터 슬레이브 쌍의 대규모 모음과 SQL Queries의 결과에서 유래 한 (일부는 비교적으로) 저장 및 서비스를 제공하기위한 똑같이 큰 Memcache 서버 모음. 데이터베이스 계층과의 작업은 이제 두 매장이 서로 협력하여 어떻게 작동했는지에 대한 복잡한 지식을 얻는 것을 의무화했습니다. 순 결과는 개발자 민첩성의 손실이었습니다.

응용 프로그램 수준 데이터베이스 샤딩

MySQL이 한 노드를 넘어서 쓰기 요청을 확장 할 수 없다는 것은 데이터 볼륨이 도약과 경계에 의해 증가함에 따라 킬러 문제가되었습니다. MySQL’S 모 놀리 식 아키텍처는 본질적으로 매우 일찍 응용 프로그램 수준 샤드를 강요합니다. 이것은 이제 어떤 MySQL 인스턴스가 어떤 사용자를 저장하는지 추적했음을 의미했습니다’S 프로필. 개발 및 운영 복잡성은 그러한 사례의 수가 1에서 100으로 증가하고 그 후 1000 년대로 폭발 할 때 기하 급수적으로 증가합니다. 이러한 아키텍처에 대한 준수는 애플리케이션이 더 이상 데이터베이스를 사용하여 크로스 샤인 조인 및 트랜잭션을 수행하지 않으므로 수평으로 확장하기 위해 SQL의 전체 전력 (유연한 쿼리 언어)을 포기했습니다.

다세대, 지정류 복제

Datacenter 실패를 처리하는 것은 MySQL 슬레이브 (및 해당 Memcache 인스턴스)를 여러 지리 환원 데이터 센터에 저장하는 것을 의미하는 중요한 관심사가되었습니다. 완성 및 운영 장애 조치는 그 자체로는 쉬운 일이 아니었지만 마스터 슬레이브 비동기식 복제를 감안할 때, 이러한 장애 조치가 수행 될 때마다 최근에 커밋 된 데이터가 여전히 누락 될 것입니다.

캐시와 DB 간의 일관성 상실

원격 지역 앞에있는 Memcache MySQL 슬레이브는 마스터와 슬레이브 사이의 비동기 복제로 인해 즉시 (일명 read-after-write) 일관된 읽기를 즉시 제공 할 수 없습니다. 그리고 원격 지역에서 결과적으로 오래된 읽기는 혼란스러운 사용자로 이어질 수 있습니다. 이자형.g. 친구 요청은 한 친구에게 수락 된대로 표시 될 수 있습니다.

Sharded SQL에 NOSQL 그래프 API 인 TAO를 입력하십시오

2009 년 초 FB는 Sharded MySQL에서 실행되도록 제작 된 FB 특이 적 NOSQL 그래프 API 인 TAO 건물을 시작했습니다. 목표는 이전 섹션에서 강조된 문제를 해결하는 것이 었습니다. Tao는 “연관성과 대상”. TAO의 디자인은 2013 년에 논문으로 처음 출판되었지만 FB 소셜 그래프의 독점적 특성을 감안할 때 TAO의 구현은 결코 공개되지 않았습니다.

TAO는 데이터 항목을 노드 (객체)로 표현하고 가장자리 (연관)로서의 관계를 나타냅니다. FB 응용 프로그램 개발자는 이제 MySQL 또는 Memcache에 대한 직접적인 지식없이 응용 프로그램 논리에 필요한 데이터베이스 업데이트 및 쿼리를 쉽게 관리 할 수 ​​있기 때문에 API를 좋아했습니다.

건축학

아래 그림과 같이 Tao는 본질적으로 FB를 변환했습니다’기존의 1000 년대 수동으로 깎인 MySQL Master-Slave 쌍 쌍이 매우 확고한 자동 보유, 지리 분포 데이터베이스 클러스터. 동일한 샤드의 모든 객체 및 연관은 동일한 MySQL 인스턴스에 지속적으로 저장되며 각 캐싱 클러스터의 동일한 서버 세트에 캐시됩니다. 개별 물체 및 연관성의 배치는 필요할 때 생성 시간에 특정 파편으로 향할 수 있습니다. 데이터 배치 수준 제어가 적은 대기 시간 데이터 액세스를 제공하기위한 중요한 최적화 기술로 입증되었습니다.

크로스 샤드 산 트랜잭션 및 조인과 같은 SQL 기반 액세스 패턴은 이러한 낮은 대기 시간 보증을 보존하기위한 수단으로 TAO에서 허용되지 않았습니다. 그러나 협회 업데이트의 맥락에서 비 원자 2- 샤드 쓰기를 지원했습니다 (두 객체는 ​​두 개의 다른 샤드에있을 수 있음). 하나의 샤드 업데이트 후에 실패한 경우, 두 번째 샤드 업데이트 전에 비동기 수리 작업이 “교수형” 나중에 협회.

샤드는 동일한 클러스터의 다른 서버로 마이그레이션하거나 복제하여 부하의 균형을 잡고 하중 스파이크를 부드럽게 할 수 있습니다. 로드 스파이크는 일반적이었고 소수의 물체 나 협회가 동시에 수천만 명의 사용자의 뉴스 피드에 나타날 때 매우 인기가있을 때 발생합니다.

범용 엔터프라이즈 솔루션이 있습니까??

FB는 선택의 여지가 없었습니다’S 소셜 그래프. 그 당시 사용 가능한 MySQL이나 다른 SQL 데이터베이스는이 문제를 스스로 해결할 수 없습니다. 따라서 FB는 중요한 엔지니어링을 사용하여 기본 샤드 MySQL 데이터베이스를 추상화하는 사용자 정의 데이터베이스 쿼리 계층을 본질적으로 만들었습니다. 그렇게함으로써 개발자는 유연한 쿼리 API로 SQL을 완전히 포기하고 TAO를 채택해야했습니다’S 사용자 정의 NOSQL API.

기업 세계에서 우리 대부분은 Facebook-Scale 문제가 없지만 그럼에도 불구하고 SQL 데이터베이스를 주문형으로 확장하고 싶습니다. 우리는 유연성과 유비쿼터스로 SQL을 좋아합니다. 즉, SQL을 포기하지 않고 확장하고 싶습니다. 우리와 같은 기업을위한 범용 솔루션이 있습니까?? 대답은 예입니다!

안녕하세요 분산 SQL!

모 놀리 식 SQL 데이터베이스는 수평 스케일링 문제를 해결하기 위해 10 년 이상 분배되기 위해 노력해 왔습니다. 처럼 “전 세계적으로 분산 된 SQL 데이터베이스의 상승” 하이라이트, 이러한 데이터베이스의 첫 번째 물결은 NewsQL이라고 불리며 Clustrix, NuoDB, Citus 및 Vitess와 같은 데이터베이스를 포함했습니다. 이들은 수동으로 SQL 데이터베이스를 수동으로 대체하는 데 성공했습니다. 그 이유는 생성 된 새로운 가치가 개발자 및 운영 경험을 근본적으로 단순화하기에 충분하지 않기 때문입니다. Clustrix 및 NuoDB 의무 전문화되고 신뢰할 수 있고 낮은 대기 시간 데이터 센터 인프라 – 현대 클라우드 네이티브 인프라는 정확히 반대입니다. Citus and Vitess는 데이터베이스를 자동으로 자동으로 깎아서 운영 경험을 단순화 한 다음 단일 논리적 분산 SQL 데이터베이스를 제공하지 않음으로써 개발자를 핸디캡으로 제공합니다.

우리는 현재 페이스 북이 애플리케이션 계층에 이러한 기능을 구축해야했을 때 10 년 전과 달리 데이터베이스 계층에 막대한 확장 성과 글로벌 데이터 배포가 내장 된 2 세대 분산 SQL 데이터베이스에 있습니다.

Google 스패너에서 영감을 얻었습니다

FB가 Tao를 구축하는 동안 Google은 매우 유사한 과제를 해결하기 위해 전 세계적으로 새로운 데이터베이스 인 Spanner를 구축했습니다. 스패너’S 데이터 모델은 소셜 그래프가 적지 않았지만 Google을 관리하는 전통적인 무작위 액세스 OLTP 워크로드가 더 많았습니다’S 사용자, 고객 조직, 애드워즈 크레딧, Gmail 기본 설정 등. 스패너는 2012 년에 디자인 용지 형태로 세계에 처음 소개되었습니다. 2007 년 트랜잭션 키 가치 저장소로 시작했지만 SQL 데이터베이스로 진화했습니다. Google 엔지니어들이 SQL이 과거의 매우 신뢰할 수있는 개인 데이터 센터보다 훨씬 더 역동적이고 실패하기 쉬운 클라우드 기본 시대에서 SQL이 민첩한 앱 개발에 대한 올바른 구조를 가지고 있음을 깨달았을 때 유일한 클라이언트 언어가 가속화함에 따라 SQL로 전환. 오늘날 여러 최신 데이터베이스 (YugabytedB 포함)는 Google 스패너 디자인을 오픈 소스에서 완전히 생명을 가져 왔습니다.

인터넷 규모의 데이터 볼륨을 쉽게 처리합니다

Sharding은 스패너 아키텍처에서 완전히 자동입니다. 또한 새 노드가 추가되거나 기존 노드가 제거됨에 따라 사용 가능한 모든 노드에서 파편이 자동 균형을 잡습니다. 대규모 쓰기 확장 성이 필요한 마이크로 서비스는 이제 FB 아키텍처에서 본 것과 유사한 새로운 인프라 계층을 추가하는 대신 데이터베이스에 직접 의존 할 수 있습니다. 메모리 인 캐시가 필요하지 않습니다 (데이터베이스에서 요청을 읽어서 쓰기 요청을 위해 해당하는 것이 오프로드) 및 샤드 관리를 수행하는 TAO와 유사한 응용 프로그램 계층이 필요하지 않습니다.

실패에 대한 극도의 탄력성

이전 섹션에서 검토 한 레거시 NewsQL 데이터베이스의 주요 차이점은 스패너입니다’S는 분산당 분산 합의를 사용하여 각 샤드 (단순히 각 인스턴스가 아닌)가 실패가있을 때 고도로 이용 가능하게 유지합니다. TAO와 유사하게, 인프라 실패는 항상 데이터의 하위 집합에만 영향을 미치며 (리더가 분할되는 파편 만) 전체 클러스터는 절대 절대 클러스터에 영향을 미치지 않습니다. 그리고 나머지 샤드 복제품이 몇 초 동안 새로운 리더를 자동 선출 할 수있는 능력을 고려할 때, 클러스터는 실패에 적용될 때자가 치유 특성을 나타냅니다. 응용 프로그램은 이러한 클러스터 구성 변경에 투명하게 유지되며 정전 또는 속도없이 정상적으로 계속 작동합니다.

전 세계의 원활한 복제

전 세계적으로 일관된 데이터베이스 아키텍처의 이점은 멀티 존 및 다중 지역 쓰기 시나리오에서 절대적으로 올바른 데이터가 필요한 마이크로 서비스가 데이터베이스에 직접 의존 할 수 있다는 것입니다. 과거의 일반적인 멀티 마스터 배포에서 관찰 된 충돌 및 데이터 손실은 발생하지 않습니다. 테이블 레벨 및로드 레벨 지리 파티션과 같은 기능은 지역 지역과 관련된 데이터가 동일한 지역에서 리더링되도록 보장합니다. 이렇게하면 강력하게 일관된 읽기 경로가 크로스 지역/WAN 대기 시간이 발생하지 않도록합니다.

SQL 및 분산 산 거래의 전체 전력

레거시 NewsQL 데이터베이스와 달리 스패너 아키텍처에서 전체 형태의 SQL 및 산 트랜잭션을 지원할 수 있습니다. 단일 키 운영은 기본적으로 강력하게 일관되고 트랜잭션이 있습니다 (기술 용어는 선형화 가능합니다). 정의에 따른 단일 샤드 거래는 단일 샤드에서 리더이므로 분산 거래 관리자를 사용하지 않고도 커밋 될 수 있습니다. 멀티 샤드 (일명 분산) 산 거래는 노드에서 시계 왜곡을 추적하는 분산 트랜잭션 관리자를 사용하는 2 상 커밋을 포함합니다. 멀티 샤드 조인은 노드에서 데이터를 쿼리하여 유사하게 처리됩니다. 여기서 핵심은 모든 데이터 액세스 작업이 단순히 일반 SQL 구조를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용하는 개발자에게 투명하다는 것입니다.

요약

FB 및 Google을 포함한 모든 기술 대기업의 데이터 인프라 스케일링 스토리는 훌륭한 엔지니어링 학습을위한 것입니다. FB에서 우리는 Tao를 건축하는 길을 택하여 Sharded MySQL에 대한 기존 투자를 보존 할 수있었습니다. 응용 프로그램 엔지니어는 SQL 사용 능력을 잃어 버렸지 만 다른 많은 혜택을 얻었습니다. Google의 엔지니어는 비슷한 과제에 직면했지만 수평으로 규모가 크고, 완벽하게 복제되며 인프라 실패를 쉽게 견딜 수있는 완전히 새로운 SQL 데이터베이스 인 Spanner를 만들어 다른 길을 선택했습니다. FB와 Google은 모두 놀라운 성공 사례이므로 한 경로는 다른 경로보다 낫다고 말할 수 없습니다. 그러나 우리가 지평선을 일반 목적 기업 아키텍처로 확장하면 스패너는이 게시물에서 강조된 모든 이유 때문에 TAO보다 앞서 나옵니다. YugabytedB를 구축함으로써’S 스패너 아키텍처의 S 스토리지 계층, 우리는 기술 거인의 개발자 민첩성을 오늘날의 기업에 가져올 수 있다고 생각합니다.

2019 년 3 월 업데이트.

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MongoDB와의 통합을 마치면 다음 옵션을 사용할 수 있습니다. 이제 Facebook에서 MongoDB로 리드 전송을 자동화 할 수 있습니다. 이렇게하면 비즈니스 프로세스를 자동화하고 시간을 절약 할 수 있습니다.

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Facebook 동기화는 MongoDB로 이어집니다

Facebook에서 리드를 자동으로 전송하려고합니다? 현재 우리는 MongoDB와 기성품 통합이 없지만 개발자는이 통합 작업을 수행하고 있습니다.

통합을 완료하면 Facebook에서 MongoDB로 수동으로 리드를 다운로드 할 필요가 없습니다. 우리 시스템은 하루 24 시간, 일주일 7 일 새로운 리드를 확인합니다. 휴가와 휴일없이.

곧 올 것입니다

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Facebook을 MongoDB와 통합합니다

어떻게 작동할까요??

1. Savemyleads는 Facebook의 새로운 리드에 대한 정보를 지속적으로 모니터링합니다
2. 새로운 리드가 나타나 자마자 서비스는 리드에 대한 모든 데이터를 자동으로 가져 와서 MongoDB로 전송합니다.

시작하려면 무엇이 필요합니까??

1. Connect Facebook 리드 광고 계정
2. MongoDB 계정을 연결하십시오
3. Facebook에서 MongoDB로 리드를 전송할 수 있습니다

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Connect & Sync Facebook 소개 Q & A MongoDB와 함께 리드

Facebook 리드 및 MongoDB를 통합하는 방법?

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• Savemyleads에 등록해야합니다
• Facebook에서 MongoDB로 전송할 데이터를 선택하십시오
• 자동 업데이트를 켭니다
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Facebook을 통합하는 데 시간이 얼마나 걸립니까??

통합 할 시스템에 따라 설정 시간이 다를 수 있으며 5 분에서 30 분 거리에 있습니다. 평균적으로 설정은 10-15 분이 걸립니다.

Facebook을 Mongodb와 통합하는 데 드는 비용은 얼마입니까??

우리는 다양한 양의 작업에 대한 계획을 제공합니다. 가십시오 “가격” 귀하의 요구에 가장 적합한 기능 세트를 섹션하고 선택하십시오. 또한 14 일 동안 서비스를 무료로 테스트 할 수있는 기회가 있습니다.

FB에서 통합 및 리드를 보낼 준비가 된 서비스 수?

40 개 이상의 통합이 준비 될 것입니다.

Mongodb 란 무엇입니까??

MongoDB는 데이터베이스 관리 시스템입니다. 테이블 스키마에 대한 설명이 필요하지 않으며 NOSQL 시스템의 전형적인 예입니다. 플랫폼은 c ++. 프로그래밍에 사용되는 임시 요청을 지원합니다. 일반 표현식 중 검색을 구현하고 쿼리를 사용자 정의하여 랜덤 결과 세트를 반환 할 수도 있습니다. 인덱스를 지원하고 복제 세트로 작업하는 방법을 알고 있습니다. 즉, 다른 노드에서 2 개 이상의 데이터 사본을 저장할 수 있습니다. 각 사본은 1 차 또는 보조 복제본 역할을 할 수 있습니다. 읽기 쓰기는 마스터 사본에 의해 수행됩니다. 보조 장치는 데이터를 최신 상태로 유지합니다. 마스터 사본이 작동하지 않으면 시스템이 어떤 복사가 마스터가되는지 선택합니다.

시스템의 스케일링은 클러스터의 다른 노드에 대한 부품으로 분포 된 데이터베이스를 세분화하는 규칙에 따라 수평입니다. 에뮬레이션 키는 관리자에 의해 결정되며 데이터가 모서리 주위에 퍼질 기준에 따라 결정됩니다. 클러스터의 모든 노드에서 요청을 수락 할 수 있으므로 부하가 균형을 이룹니다. MongoDB는 파일을 저장하는 데 사용될 수 있습니다. 시스템은 파일을 부품으로 나누고 각각 독립 문서로 저장합니다.

2018 년부터 버전 4는 산성 규정을 충족하는 거래에 대한 지원을 추가했습니다. 모든 주요 프로그래밍 언어에 대해 공식 운전자가 제공됩니다. 또한, 수많은 비공식 운전자가 개발되었으며, 제 3 자 개발자가 발표했습니다. 그들은 커뮤니티의 지원을받으며 다른 언어 및 프레임 워크에 사용될 수 있습니다. 데이터베이스 인터페이스는 MongoDB 래퍼가 제공했지만 3 일보다 오래된 모든 버전은 대신 MongoDB Compass를 받았습니다.

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