13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p

机器IP为192.168.58.11,计划在上面新建两个分片并添加到原有分片集群中. 实施如下: 1.58.11创建mongodb文件夹 mkdir -p /opt/mongodb cd  /opt/mongodb 2.58.11下载mongodb的安装程序包 wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.4.8.tgz tar xvzf mongodb-linux-x86_64-2.4.8.tgz 3.58.11.58.

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学

分片(增加服务器,水平扩展)是MongoDB的扩展方式,通过分片能过增加更多的机器来应对不断增加的负载和数据,还不影响应用. [简介] 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在不同的机器上的过程.在关系型数据库中,当一个表太大(超过几亿行数据)时,我们也有分表的做法,和这里的分片是类似的概念. 手动分片:当我们应用的瓶颈出现在数据库系统时,如果我们使用的是关系型数据库,我们通常要进行手动分片.即通过我们的应用层代码去维护与若干个数据库系统的连接,并且每个连接都是独立的.我们应用层代码

配置mongodb分片群集(sharding cluster) Sharding cluster介绍 这是一种可以水平扩展的模式,在数据量很大时特给力,实际大规模应用一般会采用这种架构去构建monodb系统. 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server: mongod 实例,用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个relica set承担,防止主机单点故障 Config Server: m

InputFormat主要用于描述输入数据的格式(我们只分析新API,即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat),提供以下两个功能: (1)数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个split,以便确定MapTask个数以及对应的split: (2)为Mapper提供输入数据:读取给定的split的数据,解析成一个个的key/value对,供mapper使用. InputFormat有两个比较重要的方法:(1)List<InputSp

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_218 分治算法是一种很古老但很务实的方法.本意即使将一个较大的整体打碎分成小的局部,这样每个小的局部都不足以对抗大的整体.战国时期,秦国破坏合纵的连横即是一种分而治之的手段:十九世纪,比利时殖民者占领卢旺达, 将卢旺达的种族分为胡图族与图西族,以图进行分裂控制,莫不如是. 21世纪,人们往往会在Leetcode平台上刷分治算法题,但事实上,从工业角度上来看,算法如果不和实际业务场景相结合,算法就永远是虚无缥缈的存在,它只会出现

IP分片是网络上传输IP报文的一种技术手段.IP协议在传输数据包时,将数据报文分为若干分片进行传输,并在目标系统中进行重组.不同的链路类型规定有不同最大长度的链路层数据帧,称为链路层MTU(最大传输单元).常见以太网的MTU为1500,若IP协议在传输数据包时,IP报文长度大于转发接口的MTU,则将数据报文分为若干分片进行传输,分片报文到达接收方时,由接收方完成重组.对于不同的传输层协议,在IP层上,需不需要进行分片是不同的:对于TCP来说,它是尽量避免分片的.因为当在IP层进行了分片后,如果其

什么是分片 分片是指将数据库拆分,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.通过一个名为mongos的路由进程操作,mongos通过配置服务器知道数据和片的对应关系.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,查询则尽量避免跨分片查询. 使用分片的时机: 1,机器的磁盘不够用了.使用分片解决

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

一般在做文件上传的时候,都是通过客户端把要上传的文件上传到服务器,此时上传的文件都在服务器内存,如果上传的是视频等大文件,那么服务器内存就很紧张,而且一般我们都是用flash或者html5做异步上传,如果文件比较大的话,即便是客户端显示文件已经上传了100%,还是会有一个比较长时间的等待,而且当前页面对服务器的请求也会被阻塞. 正常情况下,一般都是在长传完成后,在服务器直接保存. public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片集群(sharded cluster)是一种水平扩展数据库系统性能的方法,能够将数据集分布式存储在不同的分片(shard)上,每个分片只保存数据集的一部分,MongoDB保证各个分片之间不会有重复的数据,所有分片保存的数据之和就是完整的数据集.分片集群将数据集分布式存储,能够将负载分摊到多个分片上,每个分片只负责读写一部分数据,充分利用了各个shard的系统资源,提高数据库系统的吞吐量. 数据集被拆分成数据块(chunk),每个数据块包含多个doc,数

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片是指将collection分散存储到不同的Server中,每个Server只存储collection的一部分,服务分片的所有服务器组成分片集群.分片集群(Sharded Clustered)的服务器分为三中类型:Router(mongos),Config Server 和 Shard(Replica Set 或 Standalone mongod).使用分片集群,不需要使用强大的计算机,就能存储更多的数据,处理更大的负载.分布式数据库系统的设计目的是:

分片(Sharding) 分片就是将数据进行拆分,并将其分别存储在不同的服务器上 MongoDB支持自动分片能够自动处理数据在分片上的分布 MongoDB分片有三种角色 配置服务器:一个单独的mongod进程,主要记录了哪个分片服务器包含了哪些数据的信息,保存的只是数据的分布表,如果配置服务器不可用时,将变为只读,不能进行分片和数据迁移, 配置服务器的1KB空间相当于真实数据的200MB,所以配置服务器不需要太多的资源和配置.但是每个配置服务器都建议部署在不同的物理机上, 配置服务器相当于整个集

分片集群 1.1.概念 分片集群是将数据存储在多台机器上的操作,主要由查询路由mongos.分片.配置服务器组成. ●查询路由根据配置服务器上的元数据将请求分发到相应的分片上,本身不存储集群的元数据,只是缓存在内存中. ●分片用来存储数据块.数据集根据分片键将集合分割为数据块,存储在不同的分片上.在生产环境下,通常一个分片由一个复制集组成. ●配置服务器存储集群的元数据,包括数据与分片的映射关系,配置服务器一旦挂掉,集群将无法工作. 注意: ●当mongos重启时,会从配置服务器读取元数据更新自

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa

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

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

分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在不同的机器上的过程.有事也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机既可以存储更多的数据,处理更大的负载.『MongoDB中的自动分片』MongoDB在分片之前要运行一个路由进程,该进程名为mongos.这个路由器知道多有数据的存放位置,所以应用可以连接它来正常发送请求.mongos对应用隐藏了分片的细节.何时分片?    ·     机器的磁盘不够用了.    ·     单个mon

目录 [TOC] 1.什么是Elashticsearch 1.1 Elashticsearch介绍 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.能够快速搜索数十亿的文件以及PB级的数据,结构化或者非结构化的数据都可以.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些. Elasticsearch使用