默认是64MB,取值范围是1 MB 到 1024 MB. 那改动会造成什么?下表简单总结: chunk size 调节 splitting次数(碎片数) 数据跨shard数目 数据均匀 网络传输次数 migration次数 单次migration 传输量 查询速度 变大 降低 变少 不太均匀 变少 变少 变大 变快 变小 增多 变多 更均匀 变多 变多 变小 变慢 在数据量非常大的情况下,考虑网络带宽,假设发现带宽占满,能够考虑调小chunk size,这样migration造成的传输量会降低

mongodb 集群维护1 简介    谈谈mongodb的集群架构2 常用的维护命令   1 查看状态 sh.status()         1 version        2 shards: 分片集群shard成员        3 balancer: 平衡器的相关状态:运行状态 尝试次数          平衡器 sh.setBalancerState(true) 开启           sh.stopBalancer() 关闭          sh.getBalancerStat

Redis是Remote Dictionary Server的缩写,他本质上一个Key/Value数据库,与Memcached类似的NoSQL型数据库. 1.       redis的数据类型: string:最大上限是1G lists(列表) sets(集合) sort sets(有序集合) hash(哈希表) 2.       特性 ?  持久化 ?  主从同步 ?  高性能 ?  多种API接口 3.       适用场合 ?  取最新的N个数据  list集合 ?  排行榜应用     

概述 recvmsg系统调用在tcp层的实现是tcp_recvmsg函数,该函数完成从接收队列中读取数据复制到用户空间的任务:函数在执行过程中会锁定控制块,避免软中断在tcp层的影响:函数会涉及从接收队列receive_queue,预处理队列prequeue和后备队列backlog中读取数据:其中从prequeue和backlog中读取的数据,还需要经过sk_backlog_rcv回调,该回调的实现为tcp_v4_do_rcv,实际上是先缓存到队列中,然后需要读取的时候,才进入协议栈处理,此时,

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

1问题描述 1.1现场的数据库部署情况 服务器基本情况如下: CPU 20逻辑核,40线程 内存 64 G 硬盘 D盘 :1T SSD E盘:3T SATA F盘:3T SATA 在这台机器上同时部署有postgresql和mongodb数据库.其中postgresql数据库存储入库后的矢量数据,mongodb存储矢量瓦片数据. 生成矢量切片的大致流程为: 查询mongodb数据库,检查哪些切片还未生成: 查询postgresql数据库,根据切片范围进行空间查询: 对第2)步查询结果进行切片处理

去年的笔记 For instance, if a chunk represents a single shard key value, then MongoDB cannot split the chunk even when the chunk exceeds the size at which splits occur. 如果一个chunk只包含一个分片键值,mongodb 就不会split这个chunk,即使这个chunk超过了 chunk需要split时的大小.所以分片键的选择非常重要.

使用mongo shell连到mongos执行命令:AllChunkInfo("dbname.cellname",true) 点击(此处)折叠或打开 AllChunkInfo = function(ns, est){ var chunks = db.getSiblingDB("config").chunks.find({"ns" : ns}).sort({min:1}); //this will return all chunks for the

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

[数据库命令]『命令的工作原理』MongoDB中的命令其实是作为一种特殊类型的查询来实现的,这些查询针对$cmd集合来执行.runCommand仅仅是接受命令文档,执行等价查询,因此,> db.runCommand({"drop" : "test"})这个drop调用实际上是这样的: db.$cmd.findOne({"drop" : "test"})当MongoDB服务器得到查询$cmd集合的请求时,会启动一套特殊的逻

本文来自:http://www.open-open.com/lib/view/open1427078982824.html#_label3 更多信息见官网: http://docs.mongodb.org/manual/release-notes/3.0/ 参考文章: 测试:http://www.mongoing.com/archives/862 http://www.mongoing.com/benchmark_3_0 配置:http://www.mongoing.com/config_3_0

随着mongodb数据量的增多,可能会达到单个节点的存储能力限制,以及application较大的访问量也会导致单个节点无法承担,所以此时需要构建集群环境,并通过sharding方案将整个数据集拆分成多个更小的chunk,并分布在集群中多个mongod节点上,最终达到存储和负载能力扩容.压力分流的作用.在sharding架构中,每个负责存储一部分数据的mongod节点称为shard(分片),shard上分布的数据块称为chunk,collections可以根据“shard key”(称为分片键)

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

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48c95a190102vedr.html 引言 在历经版本号修改(2.8版本直接跳到3.0版本)和11个rc版本之后,MongoDB 3.0于2015年3月3日正式发布.可以毫不夸张的说,该版本的新增特性标志着MongoDB这款典型的NoSQL数据库已经进入了一个全新的发展阶段.本文以下内容会逐个盘点3.0版本的新增特性. 插件式存储引擎API MongoDB 3.0引入了插件式存储引擎API,为第三方的存储引擎厂商加入Mon

目录 一.环境准备 1.部署图 2.模块介绍 3.服务器准备 二.环境变量 1.准备三台集群 2.安装解压 3.配置环境变量 三.集群搭建 1.新建配置目录 2.修改配置文件 3.分发其他节点 4.批量启动 5.创建配置服务器副本集 四.集群测试 1.启动路由服务器客户端 2.插入数据 3.验证主从 5.web控制台(浏览器访问) 1.登陆路由服务器 2.串联路由和分片副本集 3.查看分片服务器的配置 4.数据库的分片设置 5.验证分片 七.高可用验证 1.测试集群的高可用性 2.查看shard

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 最近阅读了TiDB源码的说明文档,跟MongoDB的分片集群做了下简单对比. 首先展示TiDB的整体架构 MongoDB分片集群架构如下: 更加具体点如下: 下面从介绍TiDB组件的角度切入,将其跟MongoDB分片集群做对比. TiDB 集群主要分为三个组件: TiDB Server TiDB Server 负责接收 SQL 请求,处理 SQL 相关的逻辑,并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV

一.主从复制 1)首先主从服务器在启动的时候,分别要设置master.slave选项,对于slave可以启动中设置源,也可以在启动后设置源. 如:主:mongod --dbpath=/data/mongo/master/ --port=2900 --master 从:mongod --dbpath=/data/mongo/slave2 --port=2920 --slave --source=localhost:2900  命令行中指定源 mongod --dbpath=/data/mongo/

目录 1       准备工作... 5 1.1        相关网址... 6 1.1        下载安装... 6 1.1.1         下载:... 6 1.1.2         安装:... 7 1.2        其他工具... 17 1.2.1         robomongo. 17 1.2.2         示例代码... 19 2       基础知识... 20 2.1        数据库... 20 2.2        集合... 20 2.2.1 

MongoDB中集群有三种:主从复制.副本集.分片集群.目前副本集已经替代主从复制架构,成为官方建议采用的架构,而分片集群相较于前两种,更加复杂. 下面是生产环境中常用的分片集群架构: 我们知道,分片集群由三个组件构成: [分片]:官方建议采用副本集,提供数据冗余和高可用,主要存储业务数据. [配置服务器]:官方建议采用副本集,存储集群的元数据.很重要,能够影响集群的使用. [mongos instances]:是应用程序的接口,通过它,应用程序与整个集群是透明的,故一般每个应用服务器对应一个实