故障现象mongodb重启后,等了几十分钟还一直没启动完成,单节点副本集,状态一直处于startup 原因分析查看mongod的错误日志,发现一直处于building index,但根据之前的经验,只有在重做secondary节点的时候才会经常处于building index状态,而这个db是primary节点,于是详细查看了关于这个building index的全部信息 2017-01-05T17:24:59.473+0800 [IndexRebuilder] found 1 index(es

1NoSQL简述 CAP(Consistency,Availabiity,Partitiontolerance)理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个.关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性,但带来的是写性能的下降.MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库,MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高,这在很多大型站点中是可行的.因为MongoDB是非原子性的,所以如果如果应

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

5 安全性 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 Sharding 本章介绍几本的

MongoDB是当前比较流行的文档型数据库,其拥有易使用.易扩展.功能丰富.性能卓越等特性.MongoDB本身就拥有高可用及分区的解决方案,分别为副本集(Replica Set)和分片(sharding),下面我们主要看这两个特性. 1.副本集 有人说MongoDB副本集至少需要三个节点,但其实这句是有问题的,因为副本集中节点最少可以是一台,3.0之前最多12个节点,3.0开始节点数量能够达到50个.但节点数1个或者2个的时候,MongoDB就无法发挥副本集特有的优势,因此我们一般建议节点数大于

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.

MongoDB是10gen团队开发的一款面向文档的NoSQL数据库.最近一年多以来,MongoDB被越来越多的大型网站应用到生产环境中,比较著名的有Foursquare, bit.ly, SourceForge, Boxed等.MongoDB提供了Auto-Sharding功能,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Auto-Sharding能够做到: ·       当各Sharding间负载和数据分布不平衡时,自动rebalancing ·  

简述 为何要分片 减少单机请求数,降低单机负载,提高总负载 减少单机的存储空间,提高总存空间. 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server 即存储实际数据的分片,每个Shard可以是一个mongod实例,也可以是一组mongod实例构成的Replication Set.为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换),MongoDB官方建议每个Shard为一组Re

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

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)

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

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 Cluster,需要三种角色: Shard Server 即存储实际数据的分片,每个Shard 可以是一个mongod 实例,

一.Mongodb的介绍 MongoDB 是一个跨平台的,面向文档的数据库,提供高性能,高可用性和可扩展性方便. MongoDB工作在收集和文件的概念. 数据库 数据库是一个物理容器集合.每个数据库都有自己的一套文件系统上的文件.一个单一的MongoDB服务器通常有多个数据库. 集合 集合是一组MongoDB的文档.它相当于一个RDBMS表.收集存在于一个单一的数据库.集合不执行模式.集合内的文档可以有不同的领域.通常情况下,一个集合中的所有文件是相同或相关的目的. 文档 文档是一组键 - 值对

CentOS-6.5单机实现mongoDB分片 环境:1)CentOS 6.5系统      2)IP:本机3)MongoDB:MongoDB-linux-x86_64-2.6.1 实现:两个副本集shard(shard-a和shard-b),每个副本集shard配置三个实例(主,从和仲裁),三个config server实例和一个mongos路由.最终通过mongos写入的数据均匀分布在两个shard中. 1.安装好CentOS 6.5并配置好IP地址,然后配置/etc/hosts文件,添加本

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

前言 2016年伊始,开始研究NoSql.看了couchdb,cloudant,cassandra,redis.却一直没有看过排行榜第一的mongo,实属不该.近期会花时间研究下mongo.本文是初识mongo的体验.有错误之处,还望指正. Mongo VS cassandra 目前NoSql 排行版前三是Mongo,Cassandra,Redis.Redis 特点明确,key-value 形式,数据不持久化主要用来做缓存.所以这里主要比较Mongo,Cassandra license mong

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

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

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

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

Mongodb 3.x配置说明,本文内容忽略了Enterprise版和一些不常用的配置. 一.配置说明 在Mongod安装包中,包含2个进程启动文件:mongod和mongos:其中mongd是核心基础进程,用来接收读写请求.负责存储实际数据,mongod实例是构成集群的基本单位,比如Replication set.Sharding Cluster.Config Servers等:mongos是Sharding Cluster架构模式中的“路由”进程,即客户端请求访问mongos,然后有mong