1.1 特大快形成 如果用date字段作为片键,集合中date是一个日期字符串,如:year/month/day,也就是说,mongoDB一天创建一个块.因块内所有文档的片键一样,因此这些块是不可拆分的.如果块超出了config.settings中设置的最大块大小,那么均衡器就无法移动这个块了. 这种不可拆分和移动的块就叫做特大快,这种快相当难对付. 1.2 特大快的表现 出现特大快的表现之一是,某分片的大小增长速度要比其他分片快得多.也可使用sh.status()来检查 是否出现了特大快:特大

问题 前一阵有一个数据导出需求,按照各种数据库的使用方法,使用MongoExport方法导出数据,将数据导出到本地文件系统,在导出之后遇到此问题. 此问题和mongoexport的原理有关,我们知道数据是hashed或者ranged存放在不同shardsvr上的,那么既然export需要导出到某一个节点的物理文件系统中,那么势必要进行一次数据传输.在mongodb中,这次数据传输是通过migrate实现的,即把所有其他shardsvr上的数据汇总到本地shardsvr中,再进行export.也就

9.分片(Sharding) Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Shardin

分片 1. 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存放在不同的机器上的过程.有时也用分区(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就可以 存储更多的数据,处理更大的负载. 2. MongoDB支持自动分片(autosharding),可以使数据库架构对应用程序不可见,也可以简化系统管理.对应用程序而言,好像始终在使用一个单机的MongoDB服务器一样.另一方面, mongoDB自动处理数据在分片上的分布,也更容易添加和删除分片技术.

在上一片博客,详细说明了mongodb的分片搭建的详细过程:分片搭建 在这里会说一些分片的维护与操作! 在集群搭建完,我们使用了sh.status()查看分片之后的数据,如下: #连接的是mongos路由 [root@test1 bin]# ./mongo --port mongos> sh.status() --- Sharding Status --- sharding version: { , , , "clusterId" : ObjectId("5be2a93

   分片是指数据拆分 将其分散在不同的机器上的过程,有时候也叫分区来表示这个概念.将数据分散到不同机器上 不需要功能强大的计算机就可以储存更多的数据,处理更大的负载.        几乎所有的数据库都能手动分片 应用程序需要维护与若干不同数据库服务器的连接,每个连接都是独立的 应用程序给I案例不同服务器上不同数据的存储,还管理在合适的数据库上查询的工作,这种方法能够很好的工作,但是难以维护 不如想集群添加节点 或者从集群删除节点都很困难 调整数据分布和负载模式也不轻松.        Mong

故事背景 企业现状 2019年年初,我接到了一个神秘电话,电话那头竟然准确的说出了我的昵称:上海小胖. 我想这事情不简单,就回了句:您好,我是小胖,请问您是? "我就是刚刚加了你微信的 xxx 啊" 哦--他只是把我的微信昵称报出来了-- 随着深入沟通,了解到对方是某央企保密单位的大数据部门技术负责人,因为目前整个集团在进行数字化转型.在决策过程中,遇到了几个阻力. 首先,大部分部门和科室的数据基础还很薄弱,存在数据标准混乱. 数据质量层次不齐.各条块之间数据孤岛化严重等现象,阻碍了数

MongoDB分布式集群架构 看到这里相信你已经掌握了 MongoDB 的大部分基本知识,现在在单机环境下操作 MongoDB 已经不存在问题,但是单机环境只适合学习和开发测试,在实际的生产环境中,MongoDB 基本是以集群的方式工作的.集群的工作方式能够保证在生产遇到故障时及时恢复,保障应用程序正常地运行和数据的安全. 重点介绍 MongoDB 的集群工作方式,以及在集群工作方式下,MongoDB 是如何使用分片和复制的机制来完成对数据的管理和恢复的. MongoDB 有三种集群部署模式,分

一.集群 什么是集群 服务器架构集群:多台服务器组成的响应式大并发,高数据量访问的架构体系. 特点: (1)成本高 (2)能够降低单台服务器的压力,使用流量平均分配到多台服务器 (3)使网站服务架构更加安全稳定 什么是服务器 服务器概念:提供某种或多种服务或者功能的机器(计算机) 服务器软件 提供http/https协议的服务器,网站网页访问的功能 Apache:老牌的服务器软件,功能多切稳定,支持多种配置,lamp nginx:安装简单小巧,并发量高,web服务器,代理服务器,邮箱服务器,ln

MongoDB GridFS GridFS 用于存储和恢复那些超过16M(BSON文件限制)的文件(如:图片.音频.视频等). GridFS 也是文件存储的一种方式,但是它是存储在MonoDB的集合中. GridFS 可以更好的存储大于16M的文件. GridFS 会将大文件对象分割成多个小的chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文档(document)被存储在chunks集合中. GridFS 用两个集合来存储一个文件:fs.files与fs.ch

网上有张图画的很好,搜索有关它的配置文章,google里有几篇英文的,都是依靠haproxy等或别的什么实现,没有纯粹的Graylog+elasticsearch+mongodb集群,项目需要,只有自己摸索一下了,搞好发现其实也很简单. 整个结构大概就是上图样子,nginx的负载均衡可以参考我前面的文章.将后端的web集群换成graylog集群地址就可以了. 下面是4台集群的配置效果图,完成后的效果是随便访问那个IP,都可以访问到所有的日志,节点可以根据需求任意添加,无论graylog,es,还

通常来说,MongoDB会自动处理数据均衡. 1.1 集群分片的块的均衡 注意,均衡器只使用块的数量,而非数据大小,来作为衡量分片间是否均衡的指标. 1.2 均衡器 1.执行所有数据库管理操作前,都应关闭均衡器 >sh.setBalancerState(flase) 均衡器关闭后,系统则不会在进入均衡状态. 到那时给命令不能立即终止正在进行中的均衡过程:迁移过程通常无法立即停止. 2.查看config.locks集合,一查看均衡器过程是否仍在进行中 >db.locks.find({"

1.问题描述 这是一套运行在腾讯云上的MongoDB 3.6版本集群,共5个分片,每片规格是6核16GB. 在压测的过程中,发现第3个分片的CPU使用率长时间高达96%,其它4个分片的CPU使用率都没有超过10%. 2.思考及分析 首先,我查看慢日志,发现大量与postbox相关的query,半个小时内出现9000多次,每次请求平均耗时200ms左右,planSummary为IXSCAN,每次扫描和返回的文档数都很少,锁也很少. planSummary: IXSCAN { serviceUser

too many chunks to print, use verbose if you want to force print 想要看到详细的信息则需要执行: mongos> sh.status({"verbose":1}) 或则 mongos> db.printShardingStatus("vvvv") 或则 mongos> printShardingStatus(db.getSisterDB("config"),1)

1.概念及特点 说明:由于部分语句中$ 符号无法正常显示,使用￥代表 概念 MongoDB是一个基于文档的分布式的开源的NoSQL数据库,文档的结构为BSON形式,每一个文档都有一个唯一的Objectid. 补充:MongoDB是一个分布式文件系统,满足CAP定理,即分布式计算系统不可能同时满足一致性.可用性.分割容忍.一致性是指所有节点在同一时间具有相同数据,可用性是指每个请求不管是成功还是失败都有响应. 特点 ●高性能.高可用.易扩展 ●mongodb是模式自由的(schema-free),

本文整理了一年多以来我常用的MongoDB操作,涉及mongo-shell.pymongo,既有运维层面也有应用层面,内容有浅有深,这也就是我从零到熟练的历程. MongoDB的使用之前也分享过一篇,稍微高阶点:见这里:<MongoDB使用小结> 1.shell登陆和显示 假设在本机上有一个端口为17380的MongoDB服务,假设已经把mongo bin文件加入到系统PATH下. 登陆:mongo --port 17380 显示DB:show dbs 进入某DB:use test_cswuy

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

      在各类系统应用服务端开发中,我们经常会遇到文件存储的问题. 常见的磁盘文件系统,DBMS传统文件流存储.今天我们看一下基于NoSQL数据库MongoDb的存储方案.笔者环境 以CentOS 6.5,MongoDb 2.6.3,  Nginx-1.4.7 为例,您需要了解Linux常用命令. 先来回顾一下MongoDb的内部文件结构 MongoDB在数据存储上按命名空间来划分,一个collection是一个命名空间,一个索引也是一个命名空间 同一个命名空间的数据被分成很多个Extent

最近一年忙碌于数据处理相关的工作,跟MongoDB打交道极多,以下为实践过程中的Q&A,后续会不定期更新补充. 另有<MongoDB使用小结:一些常用操作分享>,注:本文完成时MongoDB的最新版本为MongoDB 2.6. 1.count统计结果错误 这是由于分布式集群正在迁移数据,它导致count结果值错误,需要使用aggregate pipeline来得到正确统计结果,例如: db.collection.aggregate([{$group: {_id: null, count

本文整理了一年多以来我常用的MongoDB操作,涉及mongo-shell.pymongo,既有运维层面也有应用层面,内容有浅有深,这也就是我从零到熟练的历程. MongoDB的使用之前也分享过一篇,稍微高阶点:见这里:<MongoDB使用小结> 1.shell登陆和显示 假设在本机上有一个端口为17380的MongoDB服务,假设已经把mongo bin文件加入到系统PATH下. 登陆:mongo --port 17380 显示DB:show dbs 进入某DB:use test_cswuy