在本篇博客中我们主要讨论下博客的管理.因为已经在前面五篇中写了具体的实例,因此这里就不再举例说明. 一.监控 分片集群是整个体系中比較复杂的一块,因此更应该须要监控. 主要命令: serverstatus和currentOp() 二.手动分区 手动分区意思就是手动对线上分片集群的块进行拆分和迁移.一般而言,一个分片写的越多.它越大. movechunk命令在这样的情况下相同有帮助 三.添加一个分片 sh.addShard("computername:port") 使用这样的方式添加容量

分片是横跨多台主机存储数据记录的过程,它是MongoDB针对日益增长的数据需求而采用的解决方案.随着数据的快速增长,单台服务器已经无法满足读写高吞吐量的需求.分片通过水平扩展的方式解决了这个问题.通过分片,你能添加更多的机器到集群中来应对快速增长的数据存储并且满足高吞吐量读写操作. 一.分片介绍 MongoDB使用分片技术来支持大数据集和高吞吐量操作. 1.分片目的 对于单台数据库服务器,庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战.频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源,快

前面几篇文章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移,但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要.一是海量数据如何存储?二是如何高效的读写海量数据?尽管复制集也可以实现读写分析,如在primary节点上写,在secondary节点上读,但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的,因为primary节点到secondary节点间的数据同步会带来一定延迟,而且这种方式也不能处理大量数据.mongoDB从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题,引入了分片机制,实现了海量数据的分

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

1.MongoDB副本集 可以先创建超管用户,然后再关闭服务,创建密钥文件,修改配置文件,启动服务,使用超管用户登录验证,然后创建普通用户 2.MongoDB分片集群 先关闭服务,创建密钥文件,修改配置文件,启动服务,创建超管用户,使用超管用户登录验证,然后创建普通用户 这两者的区别主要是创建的用户账号信息存储的地方不一样,导致创建超管用户的先后顺序不一样 另外有关MongoDB分片集群中创建超管用户有如下限制: 使用localhost地址登录的才能创建超管用户(提示:相当于一个后门,只能在 a

上面的(http://www.cnblogs.com/guoyuanwei/p/3565088.html)介绍了部署了一个默认的分片集群,对mongoDB的分片集群有了大概的认识,到目前为止我们还没有在集群上建立其它数据库,mongoDB的分片是基于集合(表)来进行的,因此要对一个集合分片,必须先使其所在的数据库支持分片.如何使一个集合分片?如何选择分片用到的片键?平衡器如何使chunks块在片中迁移?分片的读写情况怎么样?接下来将探讨这些问题. 使集合分片 (1)连接到上面所配置集群中的mon

连接到router所在的MongoDB Shell  我本机端口设置在50000上 mongo --port 接下来的流程和普通数据库添加用户权限一样 db.createUser({user:"username",pwd: "pwd",roles: [ { role: "rolename", db: "dbname" },{ role: "rolename2", db: "dbname2"

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

一.分片 MongoDB使用分片技术来支持大数据集和高吞吐量操作. 1.分片目的 对于单台数据库服务器,庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战.频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源,快速的数据增长也会让硬盘存储无能为力,最终内存无法满足数据需要导致大量的I/O,主机负载严重.为了解决这种问题,mongodb系统主要采用分片技术. 2.MongoDB中的分片集群 分片:一种数据库体系结构,按键范围对数据进行分区,并在两个或多个数据库实例之间分配数据.分片可实现水平缩放.

在上一篇文章中,我们基本了解了分片的概念,本文将着手实践,进行分片集群的搭建 首先我们再来了解一下分片集群的架构,分片集群由三部分构成: mongos:查询路由,在客户端程序和分片之间提供接口.本次实验部署2个mongos实例 config:配置服务器存储集群的元数据,元数据反映分片集群的内所有数据和组件的状态和组织方式,元数据包含每个分片上的块列表以及定义块的范围.从3.4版本开始,已弃用镜像服务器用作配置服务器(SCCC),config Server必须部署为副本集架构(CSRS).本次实验

简单的在Docker上快速部署MongoDB分片集群 前言 文中使用的环境如下 OS:CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) Docker:Docker version 18.06.1-ce, build e68fc7a docker image中的MongoDB :v4.0.4 第一步:拉取镜像 docker pull mongo 执行 docker images 得到如下结果,证明镜像已经拉取完毕 [root@VM_0_7_centos ~]# docker

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

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

本篇接着上面的四篇继续讲述在window平台下mongodb的分片集群搭建. 在分片集群中也照样能够创建索引,创建索引的方式与在单独数据库中创建索引的方式一样.因此这不再多说.本篇主要聚焦在分片键的选取问题上. 分片键通俗来说就是切割海量数据的标记符. 假设更高效的划分海量数据往往依赖于分片键的选择. 分片键选得不好.应用程序就无法利用分片集群所提供的诸多优势. 在这样的情况下.查询和插入得系能都回显著下降. 一.低效的分片键 1.1 分布差 BSON对象ID是每一个mongodb文档的默认主键

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片是指将collection分散存储到不同的Server中,每个Server只存储collection的一部分,服务分片的所有服务器组成分片集群.分片集群(Sharded Clustered)的服务器分为三中类型:Router(mongos),Config Server 和 Shard(Replica Set 或 Standalone mongod).使用分片集群,不需要使用强大的计算机,就能存储更多的数据,处理更大的负载.分布式数据库系统的设计目的是:

分片集群 1.1.概念 分片集群是将数据存储在多台机器上的操作,主要由查询路由mongos.分片.配置服务器组成. ●查询路由根据配置服务器上的元数据将请求分发到相应的分片上,本身不存储集群的元数据,只是缓存在内存中. ●分片用来存储数据块.数据集根据分片键将集合分割为数据块,存储在不同的分片上.在生产环境下,通常一个分片由一个复制集组成. ●配置服务器存储集群的元数据,包括数据与分片的映射关系,配置服务器一旦挂掉,集群将无法工作. 注意: ●当mongos重启时,会从配置服务器读取元数据更新自

一.概述 分片是一种在多台机器上分配数据的方法.MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作.有两种解决系统增长的方法:垂直扩展和水平扩展. 垂直扩展涉及增加单个服务器的容量,例如使用更强大的CPU,增加更多RAM或增加存储空间量等.介于硬件成本和硬件性能单机器能支持的并发访问和存储容量是有限的.因此,垂直扩展是存在最大上限的. 水平扩展包括将系统数据集和负载分配到多个服务器上,添加额外的服务器以根据需要增加容量.尽管单台机器的整体速度或容量可能并不高,但每台机器可处理整个工作负

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

本博客先简单介绍mongodb入门以及单实例以及mongodb的主从(主从官网是不提倡用的,原因后续介绍),副本集,分片. 第一:nosql介绍: 数据库分为关系型数据库与非关系型数据库,及具代表性的关系型数据库:mysql ,非关系型数据库:mongodb. 今天就先单说mongodb,后续博客会有相关mysql的知识 1:数据量大.可以避免mysql中的单表过大,超过存储量级(我第一家公司的dba经常喊今天晚上又要拆这个库,分那个表的) 2:高扩展性:没有关系特性,易于横向扩展,摆脱了以往的

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.实现分片集群时,MongoDB 引入 Config Server 来存储集群的元数据,引入 mongos 作为应用访问的入口,mongos 从 Config Server 读取路由信息,并将请求路由到后端对应的 Shard 上. 使用分片集群时你需要知道的 用户访问 mongos 跟访问单个 mongod 类似 所有 mongos 是对等关系,用户访问分片集群可通过任意一个或多

前面的文章介绍了Mongodb的安装使用,在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式(主从复制),一种是 Replica Sets 模式(副本集). Mongodb一共有三种集群搭建的方式: Replica Set(副本集). Sharding(切片) Master-Slaver(主从)[目前已不推荐使用了!!!] 其中,Sharding集群也是三种集群中最复杂的. 副本集比起主从可以实现故障转移!!非常使用! mongoDB目前已不推荐使用主从模式,取