由于生产环境中一般使用zoomkeeper做config节点的仲裁节点,zoomkeeper会在三个config节点中挑选出一台作为主config节点.且mongos节点一般是两个节点,必须做高可用,可以用keepalived实现(任何具有负载均衡能力的服务器节点都可以使用keepalived做高可用) 实际操作过程 1:准备四个节点mongodb1(mongos).mongodb2(config).mongodb3(shard1).mongodb4(shard2)且保证可以通过主机名访问,且时…

为什么需要分片操作?由于数据量太大,使得CPU,内存,磁盘I/O等压力过大.当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据,也可能不足以提供可接受的读写吞吐量.这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据. 当单个MongoDB节点的数据量过大的时候,我们通常考虑将数据切分为多个shard,也就是切分为多片. (一)数据分片之后,整个集群中的MongoDB节点就分为了三类,一类是Router节点,实现前端路由,客户端由此接入,且让整个集群看上去像单…

添加分片 use admin //添加分片节点,每个分片都是一个副本集[allowLocal:true仅仅开发时才将分片配置到本地,生产时不能这样] db.runCommand({addshard:"localhost:9335",allowLocal:true}) db.runCommand({addshard:"localhost:9336",allowLocal:true}) db.runCommand({addshard:"localhost:93…

MongoDB 分布式操作——分片操作 描述: 像其它分布式数据库一样,MongoDB同样支持分布式操作,且MongoDB将分布式已经集成到数据库中,其分布式体系如下图所示: 所谓的片,其实就是一个单独的MongoDB进程,它可以运行在不同的节点上,也可以运行在同一节点但监听不同的端口.同一个集合的数据可能在每个片中都存储的有数据,但它们在逻辑上整合成一个整体.分片的依据往往是根据表中的某一列或者是集合中的某一 组属性.且分片是系统自动的,但是分片的依据需要用户自己指定,分片的依据称之为“片键”…

背景 在如今的互联网环境下,海量数据已随处可见并且还在不断增长,对于如何存储处理海量数据,比较常见的方法有两种: 垂直扩展:通过增加单台服务器的配置,例如使用更强悍的 CPU.更大的内存.更大容量的磁盘,此种方法虽然成本很高,但是实现比较简单,维护起来也比较方便. 水平扩展:通过使用更多配置一般的服务器来共同承担工作负载,此种方法很灵活,可以根据工作负载的大小动态增减服务器的数量,但是实现比较复杂,得有专门的人员来运维. Databases for MongoDB 试用 IBM Cloud 上提…

python操作mongodb数据库④mongodb新闻项目实战 参考文档:http://flask-mongoengine.readthedocs.io/en/latest/ 目录: [root@node1 mongodb_version01]# tree -L . ├── flask_mongo_news.py ├── forms.py ├── static │   ├── bootstrap--dist │   │   ├── css │   │   ├── fonts │   │   └…

环境准备 Linux环境 主机 OS 备注 192.168.32.13 CentOS6.3 64位 普通PC 192.168.71.43 CentOS6.2 64位 服务器,NUMA CPU架构 MongoDB版本:mongodb-linux-x86_64-2.4.1,下载地址:www.mongodb.org/downloads. MongoDB安装:分别在两台机器上安装好mongodb 2.4.1,安装路径都为/url/local/mongodb-2.4.1/ cd /usr/local/sr…

本文转载自:http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/03/07/2383284.html 在mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,跟sql server的表分区类似,我们知道当数据量达到T级别的时候,我们的磁盘,内存 就吃不消了,针对这样的场景我们该如何应对. 一:分片 mongodb采用将集合进行拆分,然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案. 下面我对这张图解释一下: 人脸:       代表客户端,客户端肯定说,你数…

8天学通MongoDB——第六天 分片技术   在mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,跟sql server的表分区类似,我们知道当数据量达到T级别的时候,我们的磁盘,内存 就吃不消了,针对这样的场景我们该如何应对. 一:分片 mongodb采用将集合进行拆分,然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案. 下面我对这张图解释一下: 人脸:       代表客户端,客户端肯定说,你数据库分片不分片跟我没关系,我叫你干啥就干啥,没什么好商量的. mongos: 首先我们要了解”片键“的…

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…