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

在了解分片集群之前,务必要先了解复制集技术! 1.1 MongoDB复制集简介 一组Mongodb复制集,就是一组mongod进程,这些进程维护同一个数据集合.复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性,这是生产部署的基础. 1.1.1 复制集的目的 保证数据在生产部署时的冗余和可靠性,通过在不同的机器上保存副本来保证数据的不会因为单点损坏而丢失.能够随时应对数据丢失.机器损坏带来的风险. 换一句话来说,还能提高读取能力,用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方,而且,由不同的服务器为不同的用户提供服

本文简单介绍MongoDB的分片功能,对分片进行了概述,具体的功能详解,后续文章会陆续推出 分片是把数据分配到多个服务器上的一种方式,MongoDB使用分片实现大数据部署以及高吞吐操作. 大数据以及高吞吐量的应用会对单个服务器的容量造成很大的挑战.比如,高频率的查询操作会消耗服务器的CPU,如果数据集大于系统的RAM容量,也会对硬盘的性能造成影响. 应对系统容量增加有两种方式:水平扩展和垂直扩展. 垂直扩容就是增加单个服务器的容量,比如,使用更高性能的CPU,增加RAM容量,或者增加存储容量.但

一 MongoDB分片介绍 1.1 分片 Mongodb另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求. 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据,也可能不足以提供可接受的读写吞吐量.这时,可通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据.即通过分片进行水平扩展. 延伸: 复制与分片的区别:复制时让多台服务器都拥有同样的数据副本,每一台服务器都是其他服务器的镜像,而每一个分片都和其他分片拥有不同的数据子集. 1.2 为什么使用分片 复制所

背景 在如今的互联网环境下,海量数据已随处可见并且还在不断增长,对于如何存储处理海量数据,比较常见的方法有两种: 垂直扩展:通过增加单台服务器的配置,例如使用更强悍的 CPU.更大的内存.更大容量的磁盘,此种方法虽然成本很高,但是实现比较简单,维护起来也比较方便. 水平扩展:通过使用更多配置一般的服务器来共同承担工作负载,此种方法很灵活,可以根据工作负载的大小动态增减服务器的数量,但是实现比较复杂,得有专门的人员来运维. Databases for MongoDB 试用 IBM Cloud 上提

1.1 MongoDB复制集简介 一组Mongodb复制集,就是一组mongod进程,这些进程维护同一个数据集合.复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性,这是生产部署的基础. 1.1.1 复制集的目的 保证数据在生产部署时的冗余和可靠性,通过在不同的机器上保存副本来保证数据的不会因为单点损坏而丢失.能够随时应对数据丢失.机器损坏带来的风险. 换一句话来说,还能提高读取能力,用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方,而且,由不同的服务器为不同的用户提供服务,提高整个系统的负载. 1.1.2 简单介绍

背景: 通过上一篇的 MongoDB 分片的原理.搭建.应用 大致了解了MongoDB分片的安装和一些基本的使用情况,现在来说明下如何管理和优化MongoDB分片的使用. 知识点: 1) 分片的配置和查看 ① 添加分片:sh.addShard("IP:Port")  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40

一.概念: 分片(sharding)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(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).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(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨

分片 在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求. 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据也足以提供可接受的读写吞吐量.这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据. 为什么使用分片 复制所有的写入操作到主节点 延迟的敏感数据会在主节点查询 单个副本集限制在12个节点 当请求量巨大时会出现内存不足. 本地磁盘不足 垂直扩展价格昂贵 MongoDB分片 下图展示了在MongoDB中使用分片集群

环境准备 Linux环境 主机 OS 备注 192.168.32.13 CentOS6.3 64位 普通PC 192.168.71.43 CentOS6.2 64位 服务器,NUMA CPU架构 MongoDB版本:mongodb-linux-x86_64-2.4.1,下载地址:www.mongodb.org/downloads. MongoDB安装:分别在两台机器上安装好mongodb 2.4.1,安装路径都为/url/local/mongodb-2.4.1/ cd /usr/local/sr

搭建mongodb分片 http://gong1208.iteye.com/blog/1622078 Sharding分片概念 这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群. MongoDB 的数据分块称为 chunk.每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块. 要构建一个 MongoDB Sharding C

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的一个数据访问层组件,他主要的作用是SQL解析.路由处理.根据应用的请求的功能解析当前访问的sql判断是在哪个业务数据库

实际环境架构 分别在3台机器运行一个mongod实例(称为mongod shard11,mongod shard12,mongod shard13)组织replica set1,作为cluster的shard1 分别在3台机器运行一个mongod实例(称为mongod shard21,mongod shard22,mongod shard23)组织replica set2,作为cluster的shard2 每台机器运行一个mongod实例,作为3个config server 每台机器运行一个mo

1.分片介绍 分片(sharding)是将数据拆分,将其分散存到不同机器上的过程.MongoDB 支持自动分片,可以使数据库架构对应用程序不可见.对于应用程序来说,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. 请记住:复制是让多台服务器拥有同样的数据副本,每一台服务器都是其他服务器的镜像,而每一个分片都与其他分片拥有不同的数据子集. 通常,分片可以用来: 增加可用的内存 增加可用的磁盘空间 减轻单台服务器的负

Mongodb 分片部署 配置mongodb集群,比如 在3个server上配置 3 shard的Mongodb集群: 架构: 1.每片数据需要3个mongod server,2个为主从数据节点:1个为仲裁节点(arbiter),不存数据. 一共三片,可以做成: (sh1主),(sh2从),(sh3仲裁) (sh2主),(sh3从),(sh1仲裁) (sh3主),(sh1从),(sh2仲裁) 2. 需要3个mongod config server,登录3台机器执行如下 echo 'export

MongoDB分片 为什么需要Sharded cluster? MongoDB目前3大核心优势:『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』,通过json文档来实现灵活模式,通过复制集来保证高可用,通过Sharded cluster来保证可扩展性. 何时使用分片技术 存储容量需求超出单机磁盘容量 活跃的数据集超出单机内存容量,导致很多请求都要从磁盘读取数据,影响性能 写IOPS超出单个MongoDB节点的写服务能力 分片技术,使得集合中的数据分散到多个分片集中.使得MongoDB具备横向的发展

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

概念: MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法,以支持巨大的数据存储和对数据进行存储 优势: 1.减少了每个分片需啊哟处理的请求数,群集可以提高自己的存储容量和吞吐量 2.减少了每个分片存储的数据 三个主要组件: shard:分片服务器,用于存储实际的数据块,由多台服务器组成一个复制集承担,防止主机单点故障 config server:配置服务器,存储整个分片群集的配置信息,包括块信息 routers:前端路由,客户端由此进入,让整个群集看上去像单一数据库 如何部署MongoDB分片群

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,“分片”就用这个来解决这个问题. 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上.在生产环境通常有多mongos作为请求的入口,防止其中一

目录 一.简介 二.分片集群 三.数据分布策略 四.Mongos访问模式 五.Config元数据 六.分片均衡 参考文档 一.简介 MongoDB目前3大核心优势:『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』,通过json文档来实现灵活模式,通过复制集来保证高可用,通过Sharded cluster来保证可扩展性. MongoDB 分片集群Sharded Cluster通过将数据分散存储到多个分片(Shard)上来实现高可扩展性. 当MongoDB复制集遇到下面的业务场景时,你就需要考虑使用S

分片(sharding)是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器(或者说一个集群)上所采用的方法.尽管分片起源于关系型数据库分区,但MongoDB分片完全又是另一回事. 和MySQL分区方案相比,MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情,只要告诉MongoDB要分配数据,它就能自动维护数据在不同服务器之间的均衡. 2.1 MongoDB分片介绍 2.1.1 分片的目的 高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力,大的查询量会将单机的CPU耗尽,大的数据量对单机的存储