一.说明 主要是对字符串的字段进行hash取模 二.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p

1. 修改rule.xml hash分片规则 主要改两个地方: vi rule.xml 分片数量,这里改为3 对应 三个库 hash规则 默认是id列 这里为 PROVINCE 2. reload 加载schema配置文件 reload之前show table 是查不到新表的 连接管理端口 9066 reload 再次show tables 这次能查到了 3. 建表,插入数据 验证路由 create table t_vote(id int,province varchar(100)); inse

实现方式:基于hash算法的分片中,算法内部是把记录分片到一种叫做"bucket"(hash桶)的内部算法结构中的,然后hash桶与实际的分片节点一一对应,从此实现了分片.路由的功能,在这种一般结构中,在需要增加分片数量来横向扩容时,由于分片节点和hash桶之间的一一对应,导致算法根据原先的hash桶个数的进行的路由失效,需要根据新的hash桶数目做数据的再平衡才能再次服务,而一致性hash算法是在内部创建了虚拟桶,并维护了虚拟桶和分片之间的关系,在横向扩展的时候可以通过调整虚拟桶和分

实现方式:其思想和范围取模分片一样,由于日期取模会出现数据热点问题,所以先根据日期分组,再根据时间 hash 使得短期数据分布跟均匀. 优点:避免扩容时的数据迁移,可以在一定程度上避免范围分片的热点问题 缺点:要求日期格式尽量精确,不然达不到局部均匀的目的 配置示例: <tableRule name="sharding-by-range-date-hash"> <rule> <columns>create_time</columns> &

实现方式:该算法类似于十进制的求模运算,但是为二进制的操作,例如,取 id 的二进制低 10 位 与 1111111111 进行 & 运算 优点:这种策略比较灵活,可以均匀分配也可以非均匀分配,各节点的分配比例和容量大小由partitionCount 和 partitionLength两个参数决定 缺点:和取模分片类似. 配置示例: <tableRule name="rule1"> <rule> <columns>id</columns

阅读目录 背景 虚拟桶(virtual buckets) 实现 总结 背景 关于数据分片讨论最多的是一致性hash,然而它并不是分布式设计中的银弹百试百灵. 在数据稳定性要求比较高的场景下它的缺点是不能容忍的. 比如在Redis分布式缓存设计中,使用一致性Hash进行key分片存储,通过虚拟节点最大化降低添加或删除节点带来的影响.这里强调降低二字,即是它还是有影响的,在一般情况下我们还可以接受. 但是某些场景下要求动态扩容无影响就无法满足了. 上次(探索c#之一致性Hash详解)提到过Hash取

1     逻辑架构 1.1     逻辑架构图 1.2     组件说明 一.mongos(query routers):查询路由,负责client的连接,并把任务分给shards,然后收集结果.一个集群可以有多个query routers(replica sets),以分担客户端请求(负载均衡). 二.config server:配置服务器.保存了集群的元数据(比如数据放在哪个shards上),query router通过config server中的配置信息决定把任务分配到哪个shards

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

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

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

一.Mycat分片路由原理 我们先来看下面的一个SQL在Mycat里面是如何执行的: , ); 有3个分片dn1,dn2,dn3, id=5000001这条数据在dn2上,id=10000001这条数据在dn3上. 查询时可能有出现的问题: 1)全部扫描一遍dn1  dn2  dn3,结果导致性能浪费. 2)只扫描某个片.漏掉数据的情况. 总结: 不能多扫——>性能不足 也不能少——>漏掉数据 那么Mycat是如何解决上面的问题的呢? Mycat使用Druid的DruidParser作为分析器

1.分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举 id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则,配置如下: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule&g

一.三节点作用 Shard: 用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担,防止主机单点故障 Config Server: mongod实例,存储了整个 ClusterMetadata,其中包括 chunk信息. Query Routers: 前端路由,客户端由此接入,且让整个集群看上去像单一数据库,前端应用可以透明使用.         二.基础命令 1.为数据库启用分片(test数据库) sh.enableSharding

1.    MongoDB分片+副本集 健壮的集群方案 多个配置服务器 多个mongos服务器  每个片都是副本集 正确设置w 架构图 说明: 1.   此实验环境在一台机器上通过不同port和dbpath实现启动不同的mongod实例 2.   总的9个mongod实例,分别做成shard1.shard2.shard3三组副本集,每组1主2从 3.   Mongos进程的数量不限,建议把mongos配置在每个应用服务器本机上,这样每个应用服务器就与自身的mongos进行通信,如果服务器不工作了

一.使用Ranged Sharding对集合进行分片 从mongo连接到的shell中mongos,使用该sh.shardCollection()方法对集合进行分片. 注意: 必须已为集合所在的数据库启用了分片. 如果集合已包含数据,则必须在使用之前使用该方法在分片键上创建索引 .db.collection.createIndex()shardCollection() 如果集合为空,MongoDB将创建索引作为其中的一部分 sh.shardCollection(). 二.使用hash值对集合进行

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

目前主流大数据存储使用横向扩展(scale out)而非传统数据库纵向扩展(scale up)的方式.因此涉及数据分片.数据路由(routing).数据一致性问题 二级映射关系:key-partition映射,partition-machine映射 首先找到partition(比如hash),然后找machine(路由routing) hash分片方式1:Round Robin 新增一台机器: 需要重新分配数据归属,灵活性差 hash分片方式2:虚拟桶(virtual buckets) hash