转自:http://www.ha97.com/4580.html 本文图片来自Ricky Ho的博文MongoDB构架(MongoDB Architecture),这是个一听就感觉很宽泛的话题,但是作者在文章中确实对MongoDB由内至外的架构进行了剖析.本文截取了其文章中的几张重点架构示意图片进行简单描述.希望对大家有用. MongoDB数据文件内部结构 MongoDB在数据存储上按命名空间来划分,一个collection是一个命名空间,一个索引也是一个命名空间 同一个命名空间的数据被分成很多

mongodb  搭建集群(分片+副本集) 一.搭建结构图: 二.搭建步骤:

MongoDB动态建表方案(官方原生驱动) 需求前提:表名动态,表结构静态,库固定 1.导入相关依赖 <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongodb-driver</artifactId> <version>3.11.2</version> </dependency> <dependency> <groupId&g

业务需求及设计见前文:基于 MongoDB 动态字段设计的探索 根据专业计算各科平均分 (总分.最高分.最低分) public Object avg(String major){ Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation( Aggregation.unwind("courseList"), Aggregation.match(Criteria.where("major").is(major)), Agg

版本:mongodb3.4 ; 分片: 工作顺序:router=>config=>shards 一,配置config: 3.4中config必须为replSet.下面配置两个config. mongod --configsvr -dbpath= ..   -logpath=..   replSet=myConfig -port=3001 --fork;   mongod --configsvr -dbpath=..    -logpaht=..  replSet=myConfig  -port

最近在做通用模板标准示例项目,在使用  spring data jpa  Mongodb 的时候,动态查询会代入 _class条件. 为什么这么做其实也很好理解,写入数据库的数据中是有这个字段的.接受的查询条件类也是有这个数据的.所以就尽可能的匹配了. 但是实际我们很少情况下需要这样的.一个集合中写入不通的数据格式的情况非常少.通常都是每个集合对应一个固定的实体类. 先百度了一个,发现居然有人在方法生命周期上自己加动作来处理.感觉肯定不应该是这样的,看源码和官方文档,果然是可以有地方直接设置的.

Mongodb 两种集群方式 复制集 通常是一主一从,一主多从 mongodb的复制至少需要两个节点.其中一个是主节点,负责处理客户端请求,其余的都是从节点,负责复制主节点上的数据. mongodb各个节点常见的搭配方式为:一主一从.一主多从. 主节点记录在其上的所有操作oplog,从节点定期轮询主节点获取这些操作,然后对自己的数据副本执行这些操作,从而保证从节点的数据与主节点一致. 副本集特征: N 个节点的集群 任何节点可作为主节点 所有写入操作都在主节点上 自动故障转移 自动恢复 分片 在

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

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.有事也用分区(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既可以存储更多的数据,处理更大的负载.『MongoDB中的自动分片』MongoDB在分片之前要运行一个路由进程,该进程名为mongos.这个路由器知道多有数据的存放位置,所以应用可以连接它来正常发送请求.mongos对应用隐藏了分片的细节.何时分片?    ·     机器的磁盘不够用了.    ·     单个mon

概述 shard 分片 就是 把不同的数据分在不同的server 模型 当中:     用户对mongodb的操作都是向mongs请求的     configsvr 用于保存,某条数据保存在哪个shard的上 怎样使用分片 先启动2个节点作为shard mongd --dbpath ~/db/mongo1/databse --logpath ~/db/mongo1/log/mongo.log --port 27017 --fork --smallfiles mongd --dbpath ~/db

水平分片实例分布图: mongodb sharding 服务器架构   1. 添加mongdb两个shared实例 # mkdir -p /home/m17 //home/m18 /home/m20 /home/mlog ./bin/mongod --dbpath /home/m17 --logpath /home/mlog/m17.log --fork --port --smallfiles ./bin/mongod --dbpath /home/m18 --logpath /home/mlo

在mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,跟sql server的表分区类似,我们知道当数据量达到T级别的时候,我们的磁盘,内存就吃不消了,针对这样的场景我们该如何应对. 一:分片 mongodb采用将集合进行拆分,然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案. 下面我对这张图解释一下: 人脸:代表客户端,客户端肯定说,你数据库分片不分片跟我没关系,我叫你干啥就干啥,没什么好商量的. mongos:首先我们要了解"片键"的概念,也就是说拆分集合的依据是什么?按照什么键值进行拆分

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

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.

------------------------------1.安装MongoDB...... ------------------------------2.准备好文件夹 --config:配置文件夹mkdir F:\work\MongoDB\mongodb\data\mongodb\config20001mkdir F:\work\MongoDB\mongodb\data\mongodb\config20002mkdir F:\work\MongoDB\mongodb\data\mongod

#连接mongos /opt/mongodb/mongodb-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongo  127.0.0.1:27017   #使用admin数据库 use admin   #指定testdb分片生效 db.runCommand( { enablesharding :"dbname"});   #指定数据库里需要分片的集合和片键(片键根据实际情况选择) db.runCommand( { shardcollection : "dbname.col

   分片是指数据拆分 将其分散在不同的机器上的过程,有时候也叫分区来表示这个概念.将数据分散到不同机器上 不需要功能强大的计算机就可以储存更多的数据,处理更大的负载.        几乎所有的数据库都能手动分片 应用程序需要维护与若干不同数据库服务器的连接,每个连接都是独立的 应用程序给I案例不同服务器上不同数据的存储,还管理在合适的数据库上查询的工作,这种方法能够很好的工作,但是难以维护 不如想集群添加节点 或者从集群删除节点都很困难 调整数据分布和负载模式也不轻松.        Mong

机器角色分配和拓扑环境如下: -------------------配置副本集s1-------------------------------1.创建目录在s1h1上创建如下目录[root@node3 db]# mkdir -p /db/s1/conf[root@node3 db]# mkdir -p /db/s1/data[root@node3 db]# mkdir -p /db/s1/log 在在s1h2上创建如下目录[root@node4 db]# mkdir -p /db/s1/con

三台服务器 192.168.1.40/41/42 安装包 mongodb-linux-x86_64-amazon2-4.0.1.tgz 服务规划  服务器40  服务器41  服务器42  mongos  mongos  mongos  config server  config server  config server  shard server1 主节点  shard server1副节点  shard server1仲裁  shard server2 仲裁  shard server2 

原文地址:https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/7344005.html 相关概念 先来看一张图: 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

写在前面的话 上一节的复制集也就是主从能够解决我们高可用和数据安全性问题,但是无法解决我们的性能瓶颈问题.所以针对性能瓶颈,我们需要采用分布式架构,也就是分片集群,sharding cluster! 架构说明 架构规划: 我们这里准备了 4 台虚拟机:192.168.200.101-104 在分片集群中,mongodb 包含以下三个角色:mongos(router),config server,shard. mongos 节点:用于服务连接,不存数据,有点像路由器. config server