通常来说,MongoDB会自动处理数据均衡. 1.1 集群分片的块的均衡 注意,均衡器只使用块的数量,而非数据大小,来作为衡量分片间是否均衡的指标. 1.2 均衡器 1.执行所有数据库管理操作前,都应关闭均衡器 >sh.setBalancerState(flase) 均衡器关闭后,系统则不会在进入均衡状态. 到那时给命令不能立即终止正在进行中的均衡过程:迁移过程通常无法立即停止. 2.查看config.locks集合,一查看均衡器过程是否仍在进行中 >db.locks.find({"

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) 分片的配置和查看 ① 添加分片:sh.addShard("IP:Port")  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40

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,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨

在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是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,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一个数据访问层组件,他主要的作用是SQL解析.路由处理.根据应用的请求的功能解析当前访问的sql判断是在哪个业务数据库

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

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

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

分片是MongoDB的扩展方式,通过分片能够增加更多的机器来用对不断增加的负载和数据,还不影响应用. 1.分片简介    分片是指将数据拆分,将其分散存在不同机器上的过程.有时也叫分区.将数据分散在不同的机器上,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.    使用几乎所有数据库软件都能进行手动分片,应用需要维护与若干不同数据库服务器的连接,每个连接还是完全独立的.应用程序管理不同服务器上的不同数据,存储查村都需要在正确的服务器上进行.这种方法可以很好的工作,但是也   难

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

数据分区 MongoDB中数据的分片是以集合为基本单位的,集合中的数据通过 片键 被分成多部分. 片键 对集合进行分片时,你需要选择一个 片键 , shard key 是每条记录都必须包含的,且建立了索引的单个字段或复合字段,MongoDB按照片键将数据划分到不同的 数据块 中,并将 数据块 均衡地分布到所有分片中.为了按照片键划分数据块,MongoDB使用 基于范围的分片方式 或者 基于哈希的分片方式. 以范围为基础的分片 对于 基于范围的分片 ,MongoDB按照片键的范围把数据分成不同部分

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,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差

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. MongoDB sharding cluster(分片集群)是MongoDB提供的数据在线水平扩展方案,包括Router(mongos).Shard和Config Server三种组件,分别提供查询服务.分片服务和配置服务三种功能,其中Config Server 存储分片集群的元数据,元数据保存在config和admin两个数据库中,mongos 是业务/Driver访问分片集群的入口,节点本身不保存数据

一 前期准备 1.1 组件说明 MongoDB分片群集包含以下组件: shard:每个分片是分片数据的子集.从MongoDB 3.6开始,必须将分片部署为副本集. mongos:mongos充当查询路由器,提供客户端应用程序和分片集群之间的接口. config servers:配置服务器存储群集的元数据和配置设置.从MongoDB 3.4开始,必须将配置服务器部署为副本集(CSRS). 注意:mongos不需创建复制集,config不需指定主副节点及仲裁节点,但是要创建复制集. 1.2 组件规划

一 MongoDB分片介绍 1.1 分片 Mongodb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,可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.即通过分片进行水平扩展. 延伸: 复制与分片的区别:复制时让多台服务器都拥有同样的数据副本,每一台服务器都是其他服务器的镜像,而每一个分片都和其他分片拥有不同的数据子集. 1.2 为什么使用分片 复制所

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,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨

分片是MongoDB的扩展方式,通过分片能够增加更多的机器来用对不断增加的负载和数据,还不影响应用. 1.分片简介 分片是指将数据拆分,将其分散存在不同机器上的过程.有时也叫分区.将数据分散在不同的机器上,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. 使用几乎所有数据库软件都能进行手动分片,应用需要维护与若干不同数据库服务器的连接,每个连接还是完全 独立的.应用程序管理不同服务器上的不同数据,存储查村都需要在正确的服务器上进行.这种方法可以很好的工作,但是也 难以维护,比如

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

一.角色说明 要构建一个MongoDB分片集群,需要三个角色: shard server  即存储实际数据得分片,每个shard 可以是一个Mongod实例,也可以是一组mongod实例构成得Replica Set(也就是以前博客里说明的复制集).为了实现每个shard内部的auto-failover,MongoDB官方建议每个shard 为一组Replica set. Config Server  为了将一个特定的collection存储在多个shard中,需要为该collection指定一个

前文我们聊到了mongodb的副本集以及配置副本集,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13953598.html:今天我们来聊下mongodb的分片: 1.什么是分片?为什么要分片? 我们知道数据库服务器一般出现瓶颈是在磁盘io上,或者高并发网络io,又或者单台server的cpu.内存等等一系列原因:于是,为了解决这些瓶颈问题,我们就必须扩展服务器性能:通常扩展服务器有向上扩展和向外扩展:所谓向上扩展就是给服务器加更大的磁盘,使用更大更好的内