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,也可能不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中使用分片集群结构分布:

上图中主要有如下所述三个主要组件:

  • 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。

分片实例

分片结构端口分布如下:

Shard Server 1:27020
Shard Server 2:27021
Shard Server 3:27022
Shard Server 4:27023
Config Server :27100
Route Process:40000

步骤一:启动Shard Server

[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s0
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s1
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s2
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s3
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/log
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27020 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s0 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s0.log --logappend --fork
....
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27023 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s3 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s3.log --logappend --fork

步骤二: 启动Config Server

[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/config
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27100 --dbpath=/www/mongoDB/shard/config --logpath=/www/mongoDB/shard/log/config.log --logappend --fork

注意:这里我们完全可以像启动普通mongodb服务一样启动,不需要添加--shardsvr和configsvr参数。因为这两个参数的作用就是改变启动端口的,所以我们自行指定了端口就可以。

步骤三: 启动Route Process

/usr/local/mongoDB/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:27100 --fork --logpath=/www/mongoDB/shard/log/route.log --chunkSize 500

mongos启动参数中,chunkSize这一项是用来指定chunk的大小的,单位是MB,默认大小为200MB.

步骤四: 配置Sharding

接下来,我们使用MongoDB Shell登录到mongos,添加Shard节点

[root@100 shard]# /usr/local/mongoDB/bin/mongo admin --port 40000
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 127.0.0.1:40000/admin
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27020" })
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
......
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27029" })
{ "shardAdded" : "shard0009", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ enablesharding:"test" }) #设置分片存储的数据库
{ "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ shardcollection: "test.log", key: { id:1,time:1}})
{ "collectionsharded" : "test.log", "ok" : 1 }

步骤五: 程序代码内无需太大更改,直接按照连接普通的mongo数据库那样,将数据库连接接入接口40000

MongoDB分片 --- MongoDB基础用法(六)的更多相关文章

  1. MongoDB基础教程系列--第九篇 MongoDB 分片

    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 Mongo ...

  2. MongoDB简介---MongoDB基础用法(一)

    Mongo MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. MongoDB 将数据存储为一 ...

  3. Mongodb命令 --- MongoDB基础用法(二)

    Mongodb命令 数据库操作 创建数据库 MongoDB 创建数据库的语法格式如下: use DATABASE_NAME 如果数据库不存在,则创建数据库,否则切换到指定数据库. 删除数据库 Mong ...

  4. mongodb分片集群

    第一章 1.mongodb 分片集群解释和目的 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. 第二章 1. ...

  5. MongoDB分片集群-Sharded Cluster

    分片概念 分片(sharding)是一种跨多台机器分布数据的方法, MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署. 换句话说:分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在 ...

  6. 基于C#的MongoDB数据库开发应用(1)--MongoDB数据库的基础知识和使用

    在花了不少时间研究学习了MongoDB数据库的相关知识,以及利用C#对MongoDB数据库的封装.测试应用后,决定花一些时间来总结一下最近的研究心得,把这个数据库的应用单独作为一个系列来介绍,希望从各 ...

  7. MongoDB 分片管理(不定时更新)

    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 ...

  8. MongoDB 分片的原理、搭建、应用

    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 ...

  9. (转)MongoDB分片实战 集群搭建

    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 Mo ...

随机推荐

  1. 企业面试中关于MYSQL重点的28道面试题解答

      问题1:char.varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的.如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能. 问题2: TRUNCATE和DELETE的区别是什么? ...

  2. Processing 网格纹理制作(棋盘格)使用pixel() set()像素点绘制方式

    接上 我们趁热打铁,紧接上一回的棋盘格绘制,来挖掘一些不同绘制思路,使用pixel()函数来绘画.这是一个以每个像素点作为对象来绘制的思路,而不是以图形的方式来填充.这就改变了绘画思路.实际上,Pro ...

  3. XSS平台简单使用

    XSS常用语句及编码绕过 XSS常用的测试语句有: <script>alert(1)</script> <img src=x onerror=alert(1)> & ...

  4. shiro安全框架和spring整合

    上干货......... 整合spring的配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans ...

  5. sping cloud入门

    可以参考原文 https://www.cnblogs.com/sam-uncle/archive/2018/04/25/8943471.html 注册服务 https://www.cnblogs.co ...

  6. JVM内存模型不再是秘密

    前言 上篇文章我们一起了解了jvm虚拟机类的加载机制,而且是以一种纯大白话进行的一场闲聊,相信小伙伴们应该印象深刻,感兴趣的小伙伴可以重温一下上一篇文章大白话谈JVM的类加载机制. 当jvm加载了类后 ...

  7. Neo4j---性能优化

    不会项目管理的研发不是好loder(^_^ ^_^),开个玩笑,目的是想说项目管理很重要,研发同胞们需要重视.重视.重视(重要的事情说三遍).随着项目业务扩展,不再是停留在基本某一业务范围,海量数据接 ...

  8. Spring Cloud系列(二):Eureka应用详解

    一.注册中心 1.注册中心演变过程 2.注册中心必备功能 ① 服务的上线 ② 服务的下线 ③ 服务的剔除 ④ 服务的查询 ⑤ 注册中心HA ⑥ 注册中心节点数据同步 ⑦ 服务信息的存储,比如mysql ...

  9. springboot利用redis做缓存

    首先 配置redis redis: password: 123456 host: 127.0.0.1 port: 6379 #103.249.252.109:10086 expireSeconds: ...

  10. Mybatis中进行批量更新(updateBatch)

    更新多条数据,每条数据都不一样 背景描述:通常如果需要一次更新多条数据有两个方式,(1)在业务代码中循环遍历逐条更新.(2)一次性更新所有数据(更准确的说是一条sql语句来更新所有数据,逐条更新的操作 ...