集群搭建 只有3台服务器,开始搭建mongodb集群里主要参照的是http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html,端口的设置也是mongos为 20000, config server 为 21000, shard1为 22001 , shard2为22002, shard3为22003.其大体思路为: 在每台服务器上启动config服务 在每台服务器上启动mongos服务,并指定每个mongos服务包含的config服务地址(前一步启

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

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

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

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

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

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

前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法,下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结: MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制.选举机制采用了Bully算法,可以很方便从分布式节点中选出主节点.Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法,主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点.别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争.被其他所有节点接受的节点才能成为主节点.节点按照一些属性来判断谁应该胜出.这个属性可以是一个静态ID,也可以是更新的度

MongoDB 的部署方案有单机部署.复本集(主备)部署.分片部署.复本集与分片混合部署.混合的部署方式如图: 分片集群的构造 (1)mongos :数据路由,和客户端打交道的模块.mongos本身没有任何数据,他也不知道该怎么处理这数据,去找config server (2)config server:所有存.取数据的方式,所有shard节点的信息,分片功能的一些配置信息.可以理解为真实数据的元数据. (3)shard:真正的数据存储位置,以chunk为单位存数据. Mongos本身并不持久化

本文介绍在windows环境下如何搭建一个高可用性的mongodb集群.系统环境为win7,mongodb版本为3.6.3. 本文采用的是分片+副本集的方式搭建集群,将分别介绍如何使用副本集和分片来提高可用性. 一.副本集 mongodb的副本集是维护同一个数据集合的多个mongod进程的集合,提供了数据的冗余,提高了可用性,在某些情况下也可以提高读容量. mongodb官网相关文档:https://docs.mongodb.com/manual/replication/ 1.1副本集结构 副本

刚接触MongoDB,就要用到它的集群,只能硬着头皮短时间去看文档和尝试自行搭建.迁移历史数据更是让人恼火,近100G的数据文件,导入.清理垃圾数据执行的速度蜗牛一样的慢.趁着这个时间,把这几天关于Mongod集群相关的内容整理一下.大概介绍一下MongoDB集群的几种方式:Master-Slave.Relica Set.Sharding,并做简单的演示. 使用集群的目的就是提高可用性.高可用性H.A.(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)-- 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)--配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

转自:http://www.lanceyan.com/tech/mongodb/mongodb_repset1.html 在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展

MongoDB集群跨网络.跨集群数据同步有以下几个方案,此处只是简单介绍,不过详细描述. 1.MongoDB自带的复制方案 优点:实施简单,不需要额外的技术栈 缺点:网络双向可连通. 2.CDC同步方案1 该方案在源集群部署CDC,读取源集群的oplog,将数据写入目标集群. 优点:支持异构同步,即MongoDB集群版本可以不同. 缺点:需要对oplog进行解析:网络抖动时,易丢失数据. 2.CDC同步方案2 该方案在目标集群部署CDC,读取源集群的oplog,将数据写入目标集群. 优点:支持异

mongodb基本命令,mongodb集群原理分析 集合: 1.集合没有固定数据格式. 2. 数据: 时间类型: Date() 当前时间(js时间) new Date() 格林尼治时间(object) ISODate() 格林尼治时间(object) 转换: new Date()/ISODate().toLocaleString() 转为本地时间Date() new Date()/ISODate().valueOf() 转为时间戳 ID: mongodb每个文档必须有一个_id键 默认_id =