可以很明显可以看到我们这个集合的数据严重分布不均匀. 一共有8个分片,面对这个情况我首先想到的是手动拆分数据块,但这不是解决此问题的根本办法. 造成此次生产事故的首要原因就是片键选择上的问题,由于片键选择失误,在数据量级不大的时候数据看起来还是很健康的,但随着数据量的暴涨,问题就慢慢浮出了水面,我们使用的组合片键并不是无规律的,片键内容是线性增长的,这就导致了数据的不正常聚集.由于数据分布不均匀,我们有两个分片的磁盘使用率接近80%,数据还在持续增长,这个问题必须尽快解决. 涉及到此次事故的集合

In sharded clusters, if you do not use the _id field as the shard key, then your application must ensure the uniqueness of the values in the _id field to prevent errors. This is most-often done by using a standard auto-generated ObjectId. 在分片中,也要保证ob

随着移动互联网的发展,大量的非结构化数据随之产生,不仅对数据库存储大数据提出了新的要求,同时对于查询数据和进行大数据分析也提出了苛刻的要求,这些显然是单服务器处理能力无法满足的,自然建立一个集群是不可避免的.集群的复杂性大家众所周知,而MongoDB的优势之一正式可以帮助我们解决这些问题. 分片(sharding) 分片是MongoDB提供的一种机制,其可以将大型的集合分割保存到不同的服务器上.与其他的分区方案相比,MongoDB几乎能自动为我们完成所有事情.只要我们进行简单的配置,并告诉Mon

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

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

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 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

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.Sharding分片技术 1.分片概述 当数据量比较大的时候,我们需要把数分片运行在不同的机器中,以降低CPU.内存和Io的压力,Sharding就是数据库分片技术. MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分,数据库主要由俩种方式做Sharding:垂直扩展和横向切分. 垂直扩展的方式就是进行集群扩展,添加更多的CPU,内存,磁盘空间等. 横向切分则是通过数据分片的方式,通过集群统一提供服务: 二.MongoDB分片架构原理 (1)MongoDB的Sharding架构 其中,

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储存更多的数据,处理更多的负载. 具有大型数据集或高吞吐量应用程序的数据库系统可以会挑战单个服务器的容量.例如,高查询率会耗尽服务器的CPU容量.工作集大小大于系统的

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

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

概念: MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法,以支持巨大的数据存储和对数据进行存储 优势: 1.减少了每个分片需啊哟处理的请求数,群集可以提高自己的存储容量和吞吐量 2.减少了每个分片存储的数据 三个主要组件: shard:分片服务器,用于存储实际的数据块,由多台服务器组成一个复制集承担,防止主机单点故障 config server:配置服务器,存储整个分片群集的配置信息,包括块信息 routers:前端路由,客户端由此进入,让整个群集看上去像单一数据库 如何部署MongoDB分片群

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

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

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

在部门服务器搭建MongoDB分片集群,记录整个操作过程,朋友们也可以参考. 计划如下: 用5台机器搭建,IP分别为:192.168.58.5.192.168.58.6.192.168.58.8.192.168.58.9.192.168.58.10.分为两个分片,每个分片下有一个primary,一个secondary,一个仲裁.在其中三台启动config server和mongos. shard1:58.5.58.6.58.10(仲裁) shard2:58.8.58.9.58.10(仲裁) co

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

配置mongodb分片群集(sharding cluster) Sharding cluster介绍 这是一种可以水平扩展的模式,在数据量很大时特给力,实际大规模应用一般会采用这种架构去构建monodb系统. 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server: mongod 实例,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relica set承担,防止主机单点故障 Config Server: m