Что аппаратные средства делают хорошим Сервером MongoDB? Где получить его?
Любой код, работающий в пуле приложений, выполнит использование, что идентификационные данные а не аутентифицируемый пользователь, но сервер IIS будут использовать прошедший аутентификация, чтобы проверить, что у пользователя на самом деле есть доступ к файлам, подаваемым из каталога и установить владение на новых файлах, созданных тем пользователем.
Любой доступ к базе данных бэкенда через, например, код .NET произошли бы под пулом приложений все же.
Первоначально, Вы захотите увеличить на RAM. RAM, в которой Вы будете нуждаться, зависит от объема данных, который Вы храните, количество наборов, индексов на тех наборах, шаблонах доступа к данным, и т.д. Много факторов.
Самая важная вещь состоит в том, чтобы иметь достаточно RAM для хранения индексов в RAM. Иначе Ваша производительность пострадает существенно, поскольку Ваш сервер (серверы) будет разбивать на страницы постоянно, в то время как монго перемещает файлы с отображенной памятью в и из RAM. Несмотря на все это, мы не видели затронутой скорости записи, но все остальное. Обработка списывает очередь, сбрасывание, дампы, и т.д. все получают поразительный удар, после того как Ваши индексы больше не помещаются в RAM.
Таким образом, нет никакого реального короткого ответа. В основном будьте умны о своих индексах. Только используйте то, в чем Вы нуждаетесь. Сохраните наборы маленькими, если Вы можете (т.е. вспыхивать в несколько, где Вы можете.) Ограниченные наборы также интересно изучить.
Если Вы - на этапе покупки производственных аппаратных средств затем приложение, Вы работаете, должен уже быть записан, правильно? Так запускает приложение на аппаратных средствах, Вы имеете и берете метрики. Постепенно измените некоторые компоненты и возьмите больше метрик. Когда Вы будете сделаны, Вы будете знать, какие точки фокуса являются самыми важными для Вашего приложения и сценария.
Сначала - покупают столько RAM, сколько Вы можете. Вторым ограничивающим фактором является скорость диска. RAID помогает. SSD помогает. Больше справки черепков. Пропускная способность меры по сравнению с эффективностью дисков и требуемое время отклика, затем решите, что сделать в пределах бюджета, который Вы имеете.
Я задался бы вопросом, кластеризировался ли Linux, решением была бы лучшая, более дешевая альтернатива.
MongoDB позволяет Вам распределить данные по многим серверам. Это будет невозможно с одним, гудящим сервером.
Я думал, что MongoDB был одним из следующих шагов, сделанных после обнаружения, что развертывание реляционной базы данных на гудящем сервере не масштабировалось достаточно хорошо.
Запись десятков тысяч в минуту - ничто. Можно получить 50.000 или больше записей в секунду на достойных аппаратных средствах. Аппаратные спецификации действительно зависят от того, что Вы пытаетесь сделать. В целом достаточно RAM для больших баз данных и быстрые системы IO важно около достойного ЦП...
Очень важно использовать машину на 64 бита не 32 бита. http://blog.mongodb.org/post/137788967/32-bit-limitations
Перед проектированием оборудования важно установить прочную основу. Обычно ожидайте, что такого рода вопросы зададут опытные люди с mongoDB, прежде чем кто-нибудь сможет даже подумать об ответе на ваш вопрос.
Текущая статистика приложений (если есть)
- Всего записей на сегодняшний день?
- Начальная оценка хранилища?
- Ожидаемый рост в% в месяц?
- Средний размер документа?
Рабочая нагрузка приема данных
- Новые вставки в день, пик и среднее значение в секунду?
- Обновлений в день, пик и среднее значение в секунду?
- Чтений в день, пик и в среднем в секунду?
- Среднее количество документов, возвращаемых по запросу: 70
- Удалений в день, пик и среднее значение в секунду: Нет
- Будут ли массовые загрузки / массовые обновления? Если да, то какого размера и как часто?
- Сколько разных типов документов будет?
- Сколько каждого?
- Как вы ожидаете, что будут выглядеть ваши документы (образец документа)?
Шаблоны запросов и ожидаемая производительность
- Прочитать SLA ответа?
- Написать SLA ответа?
- Считывание на основе диапазона или случайное?
Ожидаемые шаблоны доступа
- Количество требуемых вторичных индексов?
- Количество атрибутов?
- Условия сортировки?
- Одно или несколько?