MongoDB 分片键的选择与案例】的更多相关文章

MongoDB版本:3.6 一.分片键类别 1.升序片键 升序片键例如:日期时间字段.自增字段. 2.随机分发片键 随机分发片键例如:用户名.邮件名.UUID.MD5值或者是其它的一些没有规律的值的列. 3.基于位置的片键 基于位置的片键例如:IP.经纬度.居住地址等. 二.分片策略 1.范围分片 创建分片时,只在主分片上创建了一个块{ "username" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "username"…
In sharded clusters, if you do not use the _id field as the shard key, then your application must ensure the uniqueness of the values in the _id field to prevent errors. This is most-often done by using a standard auto-generated ObjectId. 在分片中,也要保证ob…
去年的笔记 For instance, if a chunk represents a single shard key value, then MongoDB cannot split the chunk even when the chunk exceeds the size at which splits occur. 如果一个chunk只包含一个分片键值,mongodb 就不会split这个chunk,即使这个chunk超过了 chunk需要split时的大小.所以分片键的选择非常重要.…
首先选择一个目录在其中建立以下2个文件夹:data和log 在data下建立9个文件夹: 其中前3个为配置服务器所在文件夹,按照官网要求,一个集群需要3个config server rs-a-n和rs-b-n为两个replica set(副本集) ,我们的目的就是将它们给集群了. 一.初始化副本集 初始化mongod: 初始化副本集,这里形成两个副本集shard-a和shard-b,图示为shard-a初始化:(Wonder为我的主机名) 同理,shard-b也可以初始化.使用rs.status…
首先要了解项目的情况,检查使用情况 对集合进行分片时,要选择一个或者两个字段拆分数据,这个键叫做片键 一旦拥有对个分片,在修改片键几乎是不肯能的事情,因此选择合适的片键是非常重要的. 对集合分片之前要问自己集合问题 计划做多少分片`?拥有三个分片的集群要比1000个的更具有灵活性,随着集群变得越来越大 不应做那些需要查询所有分片的查询,因此几乎所有查询都需包含片键 分片是为了减少读写延迟么?延迟就是某个操作花费的时间.降低写延迟的方式通常是将请求发送到地理位置更近的服务器或者更强大的机器上 分片…
背景: 通过上一篇的 MongoDB 分片的原理.搭建.应用 大致了解了MongoDB分片的安装和一些基本的使用情况,现在来说明下如何管理和优化MongoDB分片的使用. 知识点: 1) 分片的配置和查看 ① 添加分片:sh.addShard("IP:Port")  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40…
一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨…
搭建mongodb分片 http://gong1208.iteye.com/blog/1622078 Sharding分片概念 这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群. MongoDB 的数据分块称为 chunk.每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块. 要构建一个 MongoDB Sharding C…
在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一个数据访问层组件,他主要的作用是SQL解析.路由处理.根据应用的请求的功能解析当前访问的sql判断是在哪个业务数据库…
本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变…