mongoDB 32位2GB限制，最佳实践

在Windows XP上运行32位Mongo 2.0.1的Mongo新手。目前没有运行64位的选项

我想使用Mongo映射减少一组60个文件，每个文件都是相同20000行x 100列表的每月快照。理想情况下，我会将它们全部放在一个集合中——虽然这涉及到大约1.2GB的csv数据，但它远远超过2GB的mongoimport数据

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问：我是否应该围绕这60个map进行编程，或者是否有一个不太麻烦的工程解决方案，Mongo新手可以解决w sharding或一些导致存储容量减少的技巧，因为底层数据实际上是一个简单的表w定义的列。

您可以通过sharding超越2Gb限制。2Gb限制适用于单个mongod进程，而不是分片数据集中的总数据

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是一些关于切分入门的文档。还有。我想它可以在Windows上运行。

通过切分，您可以超过2Gb的限制。2Gb限制适用于单个mongod进程，而不是分片数据集中的总数据

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是一些关于切分入门的文档。还有。我想它可以在Windows上运行。

如果您没有64位，我最好的建议是您没有。如果将它们置于32位进程之下，管理起来会太麻烦。出于您的目的，探索hadoop可能会更好。

如果您没有64位，我最好的建议是您没有。如果将它们置于32位进程之下，管理起来会太麻烦。出于您的目的，探索hadoop可能会更好。

我认为绕过32位限制的最佳方法是使用切分。老实说，解决这一问题的最佳方法是升级到64位机器。不这样做你真的损失惨重。这是一家银行，他们的升级速度不快。。。不是我的选择我认为解决32位限制的最好方法是使用分片。老实说，解决这个问题的最好方法是升级到64位机器。不这样做你真的损失惨重。这是一家银行，他们的升级速度不快。。。不是我的选择。有没有一个示例演示了如何在一台windows机器上配置分片过程，而且很容易理解？这就是我要找的。试着看看这里：windows上的过程应该非常相似。有没有一个示例演示如何在单个windows计算机上配置分片过程，并且很容易理解？这就是我要找的。试着看看这里：windows上的过程应该非常相似。