一.设计DB分片与Collection分片 #连接mongos /opt/mongodb/mongodb-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongo  127.0.0.1:27017   #使用admin数据库 use admin   #指定testdb分片生效 db.runCommand( { enablesharding :"dbname"});   #指定数据库里需要分片的集合和片键(片键根据实际情况选择) db.runCommand( { shardcollect

MongoDB会把分片过的集合保存在config.collection集合中,若需要查看分片键,则需要根据该集合进行查找.官方的其他很多分片快捷命令也都处于config库 三种方式 1.去config库中查询 这种办法可以查看分片键信息 db.collections.find({$and:                             [                             {'dropped':{$ne:true}},  // 没有被删除的            

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(即sharding)是将数据拆分至不同数据节点的方式. 1.在mongoDB中提供了自动分片的方式,它会根据数据块(chunk)大小的设定,对片键进行拆分: 2.mongoDB配置分片,要配置三类节点,包括: 2.1 配置节点:存储分片的配置信息,包括由哪些分片.chunk信息等: 2.2 路由节点:配置完分片后,所有的SQL操作都通过该路由节点,由该路由节点路由至不同的数据节点: 2.3 分片节点:即数据节点,存储拆分后的数据:分片节点可以使一个普通的数据节点也可以使一个副本集: 下文记

在上一片博客中我们讲了Mongodb数据库中分片集群的主要原理. 在本篇博客中我们主要讲描写叙述分片集群的搭建过程.配置分片集群主要有两个步骤.第一启动全部须要的mongod和mongos进程. 第二步就是启动一个mongos与集群通信.以下我们一步步来描写叙述集群的搭建过程. 图1-1  MongoDB分片集群中的组件 图 1-2 由实例分片集群构成的进程全貌 备注:以上两者图片均引自于Kyle Banker著 丁雪丰译<MongoDB 实战> 2.1 创建分片文件夹 备注:此处于创建复制集

----------------------------------------复制集---------------------------------------- 一.复制集概述: Mongodb复制集(replica set)由一组Mongod实例(进程)组成,包含一个Primary节点和多个Secondary节点,Mongodb Driver(客户端)的所有数据都写入Primary,Secondary通过oplog来同步Primary的数据,保证主从节点数据的一致性:复制集在完成主从复制

Ps:mongod是mongodb实例,mongos被默认为为mongodb sharding的路由实例. 本文使用的mongodb版本为3.2.9,因此参考网址为:https://docs.mongodb.com/v3.2/sharding/ 此外最后几个部分还引用了https://yq.aliyun.com/articles/60096中的一些问题描述及解决方案. 一.Sharding集群简介 1.数据分片(Shards) 用来保存数据,保证数据的高可用性和一致性.可以是一个单独的mongo

MongoDB的最为自豪的一个特色之一,分片. 参考官方文档: https://docs.mongodb.com/manual/sharding/  单机压力,高频查询CPU,IO 单表压力,百万千万级 放两张分片的描述图: ------------------------------------------------------------------------------------------------------- mongoDB分片,从架构图上.几个概念: mongos: mon

原文地址:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 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

本文介绍分片的思想和MongoDB中的实现方法. 首先须要介绍一些主要的概念. 分片 分片.也叫做分区.是一种经常使用的数据库优化技术.其含义就是将数据拆分,将数据分散到不同机器上的过程.这样就能够使得系统能够存储很多其它的数据,处于更大的负载. 差点儿全部的数据库软件都能够进行手动分片,通过应用程序管理不同server上的不同数据,查询也须要寻找正确的server.这样尽管能够减轻负载,可是却难以维护,比方我们向集群加入节点或者删除节点.都须要相应的调整数据的分布. MongoDB在这一点上做

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

分片是把大型数据集合进行分区成更小的可管理的片的过程. 副本集的每一个成员(仲裁节点除外)都一份数据的完整拷贝! 分片的目的:在节省硬件成本的基础上,提高系统的整体性能.但是却增加了管理和性能的开销. 分片集群中的组件: 几个组件协同工作才可以让分片集群正常工作.当他们正常工作时,这个整体就叫做分片集群. 分片集群是由分片,mongos路由器,配置服务器组成. 一个简单的分片集群,结构如下: 图片中有两个分片: 存储了应用数据.在分片集群中,只有mongos路由器或者系统管理员可以直接连接分片服

MongoDB部署实验系列文章 MongoDB做为NoSQL数据库,最近几年持续升温,越来越多的企业都开始尝试用MongoDB代替原有Database做一些事情.MongoDB也在集群,分片,复制上也有相当不错的的表现.我通过将做各种MongoDB的部署实验进行介绍. 原网址:http://blog.fens.me/mongodb-shard/ 第三篇 MongoDB 自动分片 auto sharding,分为6个部分 初始化文件目录 启动shard节点 配置shard节点 插入数据分片实验 删

https://xiaofandh12.github.io/Mongo-Shard 关于MongoDB MongoDB中的概念与关系型数据库之间的对应: Database --> Database Collection --> Table Document --> Row MongoDB相较于关系型数据库的优势: 简化关系型数据库复杂的关联问题 摆脱关系模型里面的强一致性限制 MongoDB可以做到水平扩展和高可用 学习MongoDB有几个比较重要的方面: CRUD操作 聚合(Aggre

原博文出自于: http://blog.fens.me/category/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/page/4/ 感谢! MongoDB 自动分片 auto sharding MongoDB部署实验系列文章,MongoDB做为NoSQL数据库,最近几年持续升温,越来越多的企业都开始尝试用MongoDB代替原有Database做一些事情.MongoDB也在集群,分片,复制上也有相当不错的的表现.我通过将做各种MongoDB的部署实验进行介绍. 关于作者: 张丹(Co

手动分片的操作 自动分片会带来性能的下降. 所以要合理使用手动分片. 并且配合Tag一起使用. # 对于4个shard的程序, 预先处理的指令1. 加入分片服务器sh.addShard( "192.168.1.60:27017" )sh.addShard( "192.168.1.61:27017" )sh.addShard( "192.168.1.62:27017" )sh.addShard( "192.168.1.63:27017&q

本篇接着上面的四篇继续讲述在window平台下mongodb的分片集群搭建. 在分片集群中也照样能够创建索引,创建索引的方式与在单独数据库中创建索引的方式一样.因此这不再多说.本篇主要聚焦在分片键的选取问题上. 分片键通俗来说就是切割海量数据的标记符. 假设更高效的划分海量数据往往依赖于分片键的选择. 分片键选得不好.应用程序就无法利用分片集群所提供的诸多优势. 在这样的情况下.查询和插入得系能都回显著下降. 一.低效的分片键 1.1 分布差 BSON对象ID是每一个mongodb文档的默认主键

MongoDB之分片集群(Sharding) 一.基本概念 分片(sharding)是一个通过多台机器分配数据的方法.MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作.大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能.例如:高查询率将耗尽CPU的性能.大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力. 应对系统的增长有两个方法:垂直扩展和水平扩展. 垂直扩展的方法是提升单一服务的性能,例如:使用一个更强的CPU,或更多的内存,或提升大量的存储空间.可用技术的局限性将限制单一服务的工作负载.另外

mongodb查看数据库和表的方法比较简单,在为这里推荐使用stats的方法,直观并且详细. 1.查看数据库 db.stats();1输出: { "db" : "sirius", "collections" : 3, "objects" : 5, "avgObjSize" : 55.2, "dataSize" : 276, "storageSize" : 16384,

1) mongodb查看连接数: db.serverStatus().connections; 2) mongodb查看同步时间: db.printSlaveReplicationInfo();  %%查看从服务器上的同步时间 3) mongodb查看oplog分磁盘空间: db.printReplicationInfo();        %%查看oplog分配磁盘空间 4)mongodb 修改数据表名: > db.collection.renameCollection("collect

查看恢复进度 (1)查看进程的活动状态 V$MANAGED_STANDBY视图专用于显示物理Standby数据库相关进程的当前状态,该视图中的列也很有特点,查看进程状态时,通常我们会关注PROCESS.CLIENT_PROCESS.SEQUENC#和STATUS几列,例如: SQL> SELECT PROCESS,CLIENT_PROCESS,SEQUENCE#, STATUS FROM V$MANAGED_STANDBY;     相关说明: PROCESS:进程名称,如ARCH.RFS.MR