MongoDB集群搭建-分片 一.场景: 1,机器的磁盘不够用了.使用分片解决磁盘空间的问题. 2,单个mongod已经不能满足写数据的性能要求.通过分片让写压力分散到各个分片上面,使用分片服务器自身的资源. 3,想把大量数据放到内存里提高性能.和上面一样,通过分片使用分片服务器自身的资源. 二.搭建步骤: 1.准备服务器: 2.分片服务配置:[sharding] 上面准备的服务器有三台,每台机器上面都按照如下步骤安装分片服务,分片服务其实就是一个mongod进程: 下面我们就以192.168.…

分片集群   Mongodb中数据分片叫做chunk,它是一个Collection中的一个连续的数据记录,但是它有一个大小限制,不可以超过200M,如果超出产生新的分片.   下面是一个简单的分片集群实例   分片集群的构成: Shard server:mongod实例,用于存储实际的数据块 Config server:mongod实例,用于存储整个Cluster Metadata,其中包括chunk信息. Route server:mongos实例,做为整个集群的前端路由,整个集群由此接入.从…

原文:点击打开链接 MongoDB分片 分片(sharding)是将数据拆分,将其分散在不同的机器上的过程.MongoDB支持自动分片 片键(shard key)设置分片时,需要从集合里面选一个键,用该键作为数据拆分的依据,此键就叫片键 分片一般有以下三部分组成: 片     可以是普通的mongod进程,也可以是副本集. 但是即使一片内有多台服务器,也只能有一个主服务器,其他的服务器保存相同的数据 Mongos 就是mongodb的路由器进程,它路由所有请求,然后将结果聚合.它不保存存储数据或…

测试环境 操作系统:CentOS 7.2 最小化安装 主服务器IP地址:192.168.197.21 mongo01 从服务器IP地址:192.168.197.22 mongo02 从服务器IP地址:192.168.197.23 mongo03 关闭selinux,关闭防火墙. Mongodb版本:mongodb-linux-x86_64-3.4.10.tgz 角色规划 服务器197.21 服务器197.22 服务器197.23 Mongos Mongos Mongos Config serve…

前面我们介绍了简单的集群配置实例.在简单实例中,虽然MongoDB auto-Sharding解决了海量存储问题,和动态扩容问题,但是离我们在真实环境下面所需要的高可靠性和高可用性还有一定的距离. 下面我们就介绍一个接近实际的解决方案: Shard:使用Replica Sets,来确保数据的可靠性.通过这个方案,可以在每个节点有数据的备份.实现自动控制容错转移和自动恢复 Config:使用3个配置服务器,确保元数据完整性 Route:配合LVS,实现负载均衡,提高接入性能.   1.配置集群目录…

部署分片服务器 1.分片 为了突破单点数据库服务器的I/O能力限制,对数据库存储进行水平扩展,严格地说,每一个服务器或者实例或者复制集就是一个分片. 2.优势 提供类似现行增·长架构 提高数据可用性 提高大型数据库查询服务器性能 3.什么时候需要分片 单点数据库服务器存储成为瓶颈 单点数据库服务器的性能成为瓶颈 大型应用分散数据库已充分利用内存 4.简单配置 1台路由实例(端口27017) 1台配置实例(端口37017) 2台shard实例(端口47017,47018) 5.搭建mongodb分…

首先我们计划启动了三个mongo服务:master,salve,arbiter 1.准备工作 新建文件夹如图(每个文件夹下面有db和configdb文件夹): 生成认证文件并修改权限 openssl rand -base64 100 > /root/docker/mongo/keyfile0 --文件内容采base64编码,一共100个字符chmod 600 /root/docker/mongo/keyfile0手动拷贝keyfile0到configdb目录, 然后验证权限: chmod 600…

课程链接:https://www.imooc.com/learn/501 一.什么是分片? 分片:将数据进行2拆分,将数据水平的分散到不同的服务器上. 二.为什么要分片? 架构上:读写均衡.去中心化 结构上:12节点(version<=2.6) 硬件上:内存.硬盘容量限制 分片目的 改善单台机器数据的存储及数据吞吐性能. 提高在大量数据下随机访问性能. 分片(Shard).副本集(Replication)集群对比 成员节点介绍 Shard节点:存储数据的节点(单个mongod或者副本集) Con…

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 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…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 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…