问题标签 [journaling]

我正在编写一个小个人项目，需要写入数据库并使用 d3js 显示内容。所以我正在使用包含类似{x: "2004-10-02", y:20}等的对象......现在我发现 mongoDB 添加了 y0:0，即使 y1: 20我更改了y使用 $setMongoose 的值。

我有这个Schema：

它工作正常。我可以插入带有此正文的请求的文档（不完整的模型）：

并用这个处理请求：

然后我向values数组中添加值（参见上面的架构），它第一次工作正常，但是如果我尝试覆盖数组中的一个条目，我会得到一个混乱的对象，额外的值似乎是旧值y财产。

下面是我如何在values数组中添加一个条目：

但是当我获取内容时，我在数组中遇到了一个奇怪的问题：

我在控制台中得到这个对象：

这在 Chrome 中的 RestWebServiceClient 扩展中：

但是在控制台内部，当我用 Angular 遍历集合时，我得到了这个：

这让我发疯，我应该映射数组并摆脱它，我为什么要做那些额外的工作？

我想运行之前在64 bit机器上开发的现有应用程序。它已经有一个为 64 位启用日志的现有数据库mongoDB。

系统日志未启用，因此当32 bit我尝试使用此数据库运行 MongoDB 服务时，它不起作用

我怎样才能重用这个数据库并能够在我的32 bit系统中运行这个应用程序？

换句话说，能否从日记中快速访问最近的消息历史记录？

比如说，按顺序保存的日志消息：

A、B、C、D、E 连续。

持久视图能否按顺序接收消息：E、D、C、B 和 A？

我想删除特定数据库项的任何跟踪，例如从 Messages 集合中删除用户消息。我正在尝试找出如何清理相应的日记帐分录，以便没有人可以重新创建该项目。如果可能的话，我不想为此禁用日记功能。有一个简短的日志循环窗口（日志在 x 时间后自行清理）可能是一种选择......

我尝试在现有文档和回复中进行搜索，但可能遗漏了一些内容。任何指针将不胜感激。

My MongoDB had crashed due to out of memory error that occurred when it tried appending to a journal file. At that instance, my mongod.lock file was empty. I restarted mongod without any options. It was accepting connections normally. Then I ran mongo.exe, but was unable to connect to db. It got stuck to "connecting to test" but never connected successfully.

I ended that process and I restarted mongod with --nojournal option. But that didnt help either.

But now I see mongod.lock file non empty. Also,all my journal entries are deleted.

The question is, does --noJournal option deletes existing journal entries? Also, is there a way to recover the journal entries?

我希望将 '/etc/mongo.conf' 更改为设置 journaling smallfiles=true，但我没有写权限。

有正确的方法吗？

j当 Write Concern Option 设置为 true 并且 mongod 在没有日志的情况下运行时，文档不清楚会发生什么。这是否表明写入操作将在确认已提交到数据库后返回？或者写入操作可以在写入提交到数据库之前返回吗？我想错了吗？

有没有办法重置日志文件。会有什么影响吗？

现在我有一个 2GB 的日志文件，它在 ec2 中占用了大量空间。

我想知道是否使用 bash 脚本启用了 MongoDB 日记功能。

我可以通过搜索配置文件以外的其他方式来执行此操作，因为我认为这不是很可靠。

有mongo --eval "something"可能吗？

我按照官方文档将mongodb部署到AWS，模板完成后，我发现分配了两个巨大的卷：

经过一番调查，我发现它在模板文件中硬编码（由指南提供）：

并用于日记：

我不是专门的数据库管理员，所以我想知道分配这么大存储空间的原因是什么

我想知道降低日志量的 iops 率是否会降低整体数据库性能