금일은 몽고디비 샤드에 대해 알아보겠다. 금일 몽고디비 구성도는 아래와 같다. 2번정도 쭉 따라서 확인차 만들어 보았다. 큰 문제 없이 구성이 된다. 단, 위 그림에서 회색으로 표현된 부분은 레플리카 셋이므로 구성에서 빼겠다. 레플리카 셋을 설정이 쉬우니, 내가 정리한 글을 참고하면 되겠다. ( 해당 링크 : urame.tistory.com/entry/mongodb-%EA%B5%AC%EC%A1%B0 ) 그럼 일단 mongodb 설정을 위해, 디렉트리를 만들어 보겠다. 특별히 해줄 작업은 없다. 볼때는 어려운데, 막상 해보면, config 설정이 작업의 전부이다. 그러니!!! 아래 명령어를 그대로 따라온다면 충분히 설정이 가능할 것이다. 본 환경에서는 shard 구성과 replication 설정을 각각 1..

몽고디비 레플리카셋 설정을 알아보겠다. 1. mongodb 구조를 만든다. $ mkdir mongodb $ cd mongodb $ mkdir conf $ mkdir data $ mkdir log $ mkdir pid 2. conf를 설정해준다. 2-1 mongodb_replicaset 1번 설정을 해준다 $ cd conf $ vi mongod_00.conf storage: dbPath: /home/ubuntu/mongodb/data/rs0/ journal: enabled: true systemLog: destination: file logAppend: true path: /home/ubuntu/mongodb/log/rs0/mongod.log replication: replSetName: "rs0" net..

0. 구성환경 - os는 우분투다. - 아나콘다가 설치가 되어 있어야 한다. - 설치가 되어 있지 않으면 아래 링크를 설치한다. urame.tistory.com/entry/Anaconda%EC%95%84%EB%82%98%EC%BD%98%EB%8B%A4-%EC%84%A4%EC%B9%98%ED%95%98%EA%B8%B0-Python-%EC%84%A4%EC%B9%98 1. jupyter notebook conf를 만든다. $ cd $ jupyter notebook --generate-config $ ls 2. .jupyer를 들어간다. $ cd .jupyter 3. jupyer notebook 비밀번호 생성을 위해 python를 실행한다. $ python3 from notebook.auth import pas..

오늘은 파이썬 설치를 해보겠다. 파이썬 설치라고 해 놓고, 왜 아나콘다냐고 하는 사람이 있을 수 있다. 아나콘다란? 파이썬에 라이브러리 중에서 머신러닝 위주의 라이브러리를 패키지화 한것이다. 따라서 다운로드 사이즈는 파이썬보다 크지만, 머신러닝 시 필요한 라이브러리들을 다운 받을 필요 없으며, 파이썬과 문법이 동일하고, 100% 호환이 된다고 할 수 있다. 즉, 파이썬이라고 보면 된다. 0. 서버 환경 - 우분투( ubuntu ) 1. 아나콘다를 다운 받는다. $ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 2. 아나콘다가 잘 다운 받았는지 확인한다. $ ls 3. 아나콘다를 설치한다. ( 아래 그림 참조 ) $ sh ..

오늘은 과거에 은근 찾기 어려웠던, 그 명령어 union에 대해 알아보겠다. 왜 찾기 어려웠냐면... mongodb에서도 비슷한 명령어가 존재한다.. 당시 내가 하고 싶은 명령어는 sql로 단순했다. [SQL] select * from plc where time > '2020-03-01 00:00:00' limit 1 union all select * from plc where '2020-03-01 01:00:00'

그냥 요즘 MongoDB를 모니터링 하던 중.. 옛 추억이 떠올라 글을 하나 작성하기로 했다. DataBase란 차고로 DML이 꽃이라고 개인적으로 생각한다. 1. DML이란 무엇인가? 그냥 단순하게 말해서, 우리가 생각하는 데이터 핸들링 방법이다. 즉, 조회하고(SELECT), 수정하고(UPDATE), 저장하고(INSERT), 지우는(DELETE) 기능!!! 근데 몽고디비를 관리하는데, 왜 이런게 생각 났냐 하면, 바로 delete 이슈이다. 성능이 느리다거나 그런 이슈가 아니다. Delete를 하고 Disk를 반환하지 않는다. MongoDB 운영 당시 Disk 사용률이 78%까지 올라간 상황이였다. 아직 시간은 있었으나, 개발서버로 사용하던 MongoDB의 디스크 사용량이 3개월도 안되서 가득차가고 ..