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云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构，具备安全审计，时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。
云数据库MongoDB版使用
云数据库MongoDB版具有以下基本特点：
自动搭建基于三副本的MongoDB副本集供用户使用。容灾切换、故障迁移等高级功能为用户整体打包好，对用户完全透明。
提供基于多个副本集（每个副本集沿用三副本模式）组成的集群版实例，轻松扩展读写性能，轻松便捷的构建MongoDB分布式数据库系统。
提供一键式的数据库备份、恢复功能。用户可以通过控制台一键式地进行数据库的常规备份及数据库回溯功能。
提供多达20种的性能指标监控及报警功能，数据库性能数据尽收眼底。
提供可视化的数据管理工具, 方便用户运维。
精心打造的功能
架构灵活——三节点副本集和分布式集群架构
三节点副本物理分离，故障自动迁移；分布式集群自由配置，可弹性扩展
数据安全——自动备份和一键恢复，多层网络安全防护
备份存储至对象存储OSS，多层网络防护机制，抵御90%恶意数据损毁
数据生态——数据自由流转，应用更灵活
云上云下数据互通，大数据EMR系统对接应用
便捷运维——专业监控和数据库管理平台，主动升级
可视化管理及运维平台，简单易用，系统主动升级至最新可靠版本
互联网类应用
数据库性能扩展
互联网类应用特点是业务增长快，数据量大， 且访问量增长迅速。对数据存储要求具备水平扩展能力。
能够解决
存储扩容：大数据量存储，存储容量水平扩容
吞吐扩容：吞吐能力在线水平扩容
分服类应用
满足分服弹性扩展
如游戏分服类的场景，需要滚服或合服操作。滚服时数据库服务需具备快速镜像的能力，合服时数据库需具备增量备份的能力，并可按照时间点进行恢复。
能够解决
数据库备份：增量数据库备份
实例克隆：基于备份创建新数据库实例
备份恢复：基于时间点的数据库恢复
大数据类应用
大数据处理无缝对接
大数据业务场景下，在线数据实时写入后端数据库。再由专用计算引擎进行数据计算分析。分析结果再写回源数据库，以便业务快速访问计算结果。
能够解决
数据源访问：可进行数据库源数据访问
计算分析：对大数据进行计算分析
异构数据互通：异构数据库产品之间的数据流动
应用场景
读写分离：MongoDB服务采用三节点副本集的高可用架构，三个数据节点位于不同的物理服务器上，自动同步数据。Primary和Secondary节点提供服务。两个节点分别提供独立域名，配合MongoDB Driver可自行实现读取压力分配。
业务灵活多变：由于MongoDB采用No-Schema的方式，对于初创型的业务非常适用，免去变更表结构的痛苦。用户可以将模式固定的结构化数据存储在RDS中，模式灵活的业务存储在MongoDB中，高热数据存储在云数据库Memcache或云数据库Redis中，实现对业务数据高效存取，相应降低成本投入。
移动应用：云数据库MongoDB版支持二维空间索引，可以完美的支撑基于位置查询的移动类APP的业务需求。同时MongoDB动态模式存储方式非常适合存储多重系统的异构数据，满足移动APP应用的需求。
物联网应用：云数据库MongoDB版性能极高，具备异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的性能，非常适合物联网高并发写入的场景。同时MongoDB的map-reduce功能也可以将大量数据进行聚合分析。
云数据库MongoDB版支持集群版本，可动态扩容和增加Mongos和Shard组件的配置和个数，性能及存储空间可实现无限扩展。非常适合物联网海量数据及高并发性能场景
核心日志系统：云数据库MongoDB版在异步落盘场景下可提供极高的插入性能，具备内存数据库的处理能力。MongoDB提供二级索引功能满足动态查询的需求，并且可以利用map-reduce的聚合框架进行多维度的数据分析。
上述内容就是云数据库MongoDB版使用过程是怎么样的，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。