文档型数据库 SequoiaDB_MongoDB 国产化替换首选

SequoiaDB 数据操作

部署存储集群后即可进行 SequoiaDB 数据操作，包括：集合空间集合索引记录 Lob

sdblist 是由 SequoiaDB 巨杉数据库提供，用于查看本地机器集群节点情况的工具。用户可使用该工具来查看本地机器存在哪些节点及节点的状态信息。工作原理 SequoiaDB 节点启动后，会将自身的状态信息写入管道文件，供 sdblist 工具获取。SequoiaDB v2.8 及以下版本的管道文件存放于 /tmp/sequoiadb 目录，SequoiaDB v3.0 及以上版本的管道文件存放于 /var/sequoiadb 目录。当管道文件不存在时，sdblist 工具将无法显示节点的部分信息。参数说明参数名缩写描述 --help -h 显示帮助信息。 --type -t 指定节点类型，节点类型可以为 db、om、cm 或 all，默认为 db， --svcname -p 指定节点端口号，用 “,” 分隔多个端口。 --mode -m 指

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避免热点数据

短时间内被频繁访问的数据称为热点数据。避免热点数据，可以有效利用数据库的读写性能，优化数据分布。在 SequoiaDB 巨杉数据库中，某个数据组或者主数据节点繁忙，证明出现了热点数据。某个数据组繁忙：某个数据组繁忙程度远高于其它数据组时，代表大量的数据操作出现在该数据组上，需要将当前数据组上的数据切分到其他数据组，让其他数据组共同承担读写压力主数据节点繁忙：主数据节点繁忙程度远高于同组内备数据节点时，代表当前大量的数据操作为查询操作，可以将部分查询操作分散到备数据节点某个数据组繁忙某个数据组繁忙程度远高于其他数据组时，表示集合内的数据分布不合理。在 SequoiaDB 中，集合内的数据，会通过 hash 和 range 两种方式切分到不同数据组上，从而避免热点数据。 hash 分区集合采用 hash 分区方式时，会对分区键字段进行路由运算，确定数据的落点。理论上这种

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复制组原理

复制组副本间通过拷贝和重放同步日志实现数据同步。复制组成员一个复制组由一个或者多个节点组成。复制组内有两种不同的角色：主节点和备节点。正常情况下，一个复制组内有且只有一个主节点，其余为备节点。主节点主节点是复制组内唯一接收写操作的成员。当发生写操作时，主节点写入数据，并记录同步日志。备节点备节点持有主节点数据的副本，一个复制组可以有多个备节点。备节点从主节点异步复制同步日志文件，并通过重放同步日志实现数据复制。SequoiaDB 默认采用“最终一致性”策略，在复制过程中，从备节点上访问的数据可能不是最新的，但副本间的数据最终保持一致。同步日志 SequoiaDB 采用同步日志方式进行副本间的数据同步。同步日志文件存放于节点数据目录下的 replicalog 目录中，默认总大小为 64*20MB。同步日志文件的大小和个数可以通过参数 logfile

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数据库安装

本文档主要介绍通过命令行方式在本地主机安装 SequoiaDB 巨杉数据库。如果有多台主机，每台主机都需要重复下述安装步骤。下载安装包用户可前往 SequoiaDB 巨杉数据库官网下载中心下载相应版本的安装包。安装安装说明安装过程需要使用 root 用户权限。安装过程如果输入有误，可按 ctrl+退格键进行删除。安装前需要参照操作系统配置和 Linux 环境推荐配置调整 Linux 系统配置。安装步骤下述安装过程将以产品包 sequoiadb-3.4-linux_x86_64-installer.run 为例，介绍具体安装步骤。以 root 用户登陆目标主机，解压 SequoiaDB 巨杉数据库产品包，并为解压得到的 sequoiadb-3.4-linux_x86_64-installer.run 安装包赋可执行权限 # tar -zxvf se

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离线升级

离线升级指在升级过程中服务会暂时性不可用，在整个升级过程完成之后恢复服务。本文档将说明在一台主机上的离线升级流程，按照相同步骤，用户可以依次完成所有主机上的软件升级。下载安装包用户可前往 SequoiaDB 巨杉数据库官网下载中心下载相应版本的安装包。升级升级说明升级过程需要使用 root 用户权限。升级过程中不支持输入非英文字符。升级过程中如果输入有误，可按 ctrl+退格键进行删除。升级步骤下述升级过程以 SequoiaDB v3.4.4 升级至 v3.4.9 为例进行说明，其他版本间的升级操作基本一致。以 root 用户登陆目标主机，解压 SequoiaDB 巨杉数据库产品包，并为解压得到的 sequoiadb-3.4.9-linux_x86_64-installer.run 安装包赋可执行权限 # tar -zxvf sequoiadb-

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分区性能监控

本文介绍在 SequoiaDB 巨杉数据库中，如何对数据分区进行性能监控，比较全面地了解 SequoiaDB 的运行状况。数据量的均衡在 SequoiaDB 中，通过分区键将数据打散到不同的数据分区中，不同数据分区内数据量的大小，将直接影响到数据分区的性能。不同分区键数据量的均衡，可以有效提高数据库的整体性能。不同分区数据量的多少可以通过查看不同节点下的数据文件大小进行判断，在不同数据节点下，数据文件大小差距过大，则判断为数据失衡。通常情况下，SequoiaDB 每个数据节点对应一块磁盘，可以通过 df 命令查看磁盘使用情况，确定数据量是否均衡。 # df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/rhel-root 50G 42G 8.3G 84% / devtmp

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CSharp 开发基础

本文档将介绍如何使用 CSharp 驱动接口编写使用 SequoiaDB 巨杉数据库的程序。下述为 SequoiaDB 巨杉数据库 CSharp 驱动的简单示例，详细的使用规范可参照官方的 CSharp API 文档。命名空间在使用 CSharp 驱动的相关 API 之前，需要在源代码中添加如下 using 申明： using SequoiaDB; using SequoiaDB.Bson; 数据库操作连接数据库 string addr = "127.0.0.1:11810"; Sequoiadb sdb = new Sequoiadb(addr); try { sdb.Connect(); } catch (BaseException e) { Console.WriteLine("ErrorCode:{0}, Err

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seek()

t Note : 当 where 参数为 "e" 时，参数 offset 可以为负数。返回值无返回值。错误如果出错则抛异常，并输出错误信息，可以通过getLastErrMsg()获取错误信息或通过getLastError()获取错误码。关于错误处理可以参考常见错误处理指南。常见错误可参考错误码。版本 v3.2 及以上版本示例打开一个文件，获取文件描述符 > var file = new File( "/opt/sequoiadb/file.txt" ) > file.read() 0:sequoiadb is wonderful. 1:wonderful sequoiadb. 移动文件游标，从文件开头位置执行偏移 > file.seek(2) > file.read() se

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Java 连接池

Java 驱动连接池用于创建和管理连接。通过连接复用以减少创建连接的资源消耗、提升获取连接的效率。对于需要频繁创建连接的场景，建议使用连接池。连接池用法连接池的使用步骤主要如下：创建 SequoiadbDatasource 对象调用其 getConnection/releaseConnection 方法获取/释放连接关闭连接池详情可查看 Java API。完整的连接池使用示例请参考 SequoiaDB 安装目录下的 samples/Java/com/sequoiadb/samples/Datasource.java 创建连接池对象指定 SequoiaDB 集群的 coord 地址、鉴权信息，以及设置连接池配置参数，之后创建连接池对象。 ArrayList<String> addrs = new ArrayList<String>()

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