一.设计DB分片与Collection分片 #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( { shardcollect

mongodb副本集加分片集群搭建网上资料有很多.粘贴一个写的比较好的.副本集加分片搭建 对于搭建好的mongodb副本集加分片集群,为了安全,启动安全认证,使用账号密码登录. 默认的mongodb是不设置认证的.只要ip和端口正确就能连接,这样是不安全的.mongodb官网上也说,为了能保障mongodb的安全可以做以下几个步骤: 1.使用新的端口,默认的27017端口如果一旦知道了ip就能连接上,不太安全 2.设置mongodb的网络环境,最好将mongodb部署到公司服务器内网,这样外网是

MongoDB会把分片过的集合保存在config.collection集合中,若需要查看分片键,则需要根据该集合进行查找.官方的其他很多分片快捷命令也都处于config库 三种方式 1.去config库中查询 这种办法可以查看分片键信息 db.collections.find({$and:                             [                             {'dropped':{$ne:true}},  // 没有被删除的            

最近云上用户用户遇到一个 sharding 集群性能问题的疑惑,比较有代表性,简单分享一下 测试配置 mongos x 2.shard x 3 测试1:集合不开启分片,批量 insert 导入数据,每个 batch 100 个文档 测试2:集合开启分片,随机生成 shardKey,chunk 已提前 split 好,能确保写入均分到3个shard 测试结果 测试1:单个 shard cpu 跑满,insert qps 在 6w 左右 测试2:3个 shard cpu 跑满,insert qps

分片(Sharding) 分片就是将数据进行拆分,并将其分别存储在不同的服务器上 MongoDB支持自动分片能够自动处理数据在分片上的分布 MongoDB分片有三种角色 配置服务器:一个单独的mongod进程,主要记录了哪个分片服务器包含了哪些数据的信息,保存的只是数据的分布表,如果配置服务器不可用时,将变为只读,不能进行分片和数据迁移, 配置服务器的1KB空间相当于真实数据的200MB,所以配置服务器不需要太多的资源和配置.但是每个配置服务器都建议部署在不同的物理机上, 配置服务器相当于整个集

分片 1. 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存放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 存储更多的数据,处理更大的负载. 2. MongoDB支持自动分片(autosharding),可以使数据库架构对应用程序不可见,也可以简化系统管理.对应用程序而言,好像始终在使用一个单机的MongoDB服务器一样.另一方面, mongoDB自动处理数据在分片上的分布,也更容易添加和删除分片技术.

1.分片的原理概述 分片就是把数据分成块,再把块存储到不同的服务器上,mongodb的分片是自动分片的,当用户发送读写数据请求的时候,先经过mongos这个路由层,mongos路由层去配置服务器请求分片的信息,再来判断这个请求应该去那一台服务器上读写数据. 2.分片的条件 1):服务器磁盘不够的时候 2):服务器出现写瓶颈的时候 3):想将大量数据放在内存中提高性能 3.分片中的角色,有三种: 1):配置服务器:存放分片信息,分片的数据与片的关系 2):mongos路由:是一个路由进程,把所有对

(一)分片的由来随着系统的业务量越来越大,业务系统往往会出现这样一些特点: 高吞吐量 高并发 超大规模的数据量 高并发的业务可能会耗尽服务器的CPU,高吞吐量.超大规模的数据量也会带来内存.磁盘的压力. 对于这类问题,解决系统增长的方法有2种:垂直扩展和水平扩展. 垂直扩展主要是增加单个服务器的资源.例如:使用增强大的CPU.增加更多的内存.使用固态硬盘等. 水平扩展主要是增加服务器.虽然单台服务器的整体速度或者容量都比较低,但如果每台服务器只处理工作量的一部分,则与单台服务器相比,可以提供更多

复制集 MongoDB复制集RS(ReplicationSet): 基本构成是1主2从的结构,自带互相监控投票机制(Raft(MongoDB)Paxos(mysql MGR 用的是变种)) 如果发生主库宕机, 复制集内部会进行投票选举,选择一个新的主库替代原有主库对外提供服务.同时复制集会自动通知.客户端程序, 主库已经发生切换了, 应用就会连接到新的主库; 4.png 配置Replication Set 1 . 单台配置多实例 // 多套目录 su - mongod mkdir -p /mon

总的 1:在3台独立服务器上,分别运行 27017,27018,27019实例, 互为副本集,形成3套repl set 2: 在3台服务器上,各配置config server, 运行27020端口上 3: 配置mongos ./bin/mongos --port 30000 \ --dbconfig 192.168.1.201:27020,192.168.1.202:27020,192.168.1.203:27020 4:连接路由器 ./bin/mongo --port 30000 5: 添加r

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

MongoDB 分布式操作——分片操作 描述: 像其它分布式数据库一样,MongoDB同样支持分布式操作,且MongoDB将分布式已经集成到数据库中,其分布式体系如下图所示: 所谓的片,其实就是一个单独的MongoDB进程,它可以运行在不同的节点上,也可以运行在同一节点但监听不同的端口.同一个集合的数据可能在每个片中都存储的有数据,但它们在逻辑上整合成一个整体.分片的依据往往是根据表中的某一列或者是集合中的某一 组属性.且分片是系统自动的,但是分片的依据需要用户自己指定,分片的依据称之为“片键”

MongoDB查询更新操作语句命令大全 查询操作 1.条件操作符 <, <=, >, >= 这个操作符就不用多解释了,最常用也是最简单的db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > valuedb.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < valuedb.coll

要在真实环境中实现MongoDB分片至少需要四台服务器做分片集群服务器,其中包含两个Shard分片副本集(每个包含两个副本节点及一个仲裁节点).一个配置副本集(三个副本节点,配置不需要仲裁节点),其中Shard的副本节点必须拥有单独的服务器,通常一个Shard副本集由3个以上副本节点组成更好,奇数个副本节点不需要额外配置仲裁节点.因为仲裁节点和配置节点不需要耗费很多的资源,可以与其他进程共享一台服务器. 当然了,对于平时学习而言,配置那么多服务器是不现实的,用VM虚拟机也不现实,毕竟MongoD

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

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

mongodb在存储大数据时,对查询的字段需要添加索引,我测试的是阿里云30多万的数据量,不加索引查询已经到8秒,而添加索引之后是毫秒级! 为集合加索引 mongodb支持内嵌属性添加索引 db.agencyTotal.createIndex({"occurDate ":1}); 添加唯一索引 db.agencyTotal.createIndex({"code ":1},{"unique":1}); createIndex建立索引时的参数 bac

一.创建DB 1.查看DB >show dbs 2.创建DB >use mydb 3.查看当前DB >db 4.删除DB >use mydb >db.dropDatabase() 二.创建集合 1.查看DB的集合 >show collections 2.创建集合 db.createCollection(name, options) > db.createCollection("mycollection") 3.重命名集合 MongoDB Ent

MongoDB 副本集+分片 认证方式搭建 参考资料: https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/7344005.htmlhttps://jorwen-fang.iteye.com/blog/2031756https://www.cnblogs.com/bjx2020/p/9350232.htmlhttps://www.jb51.net/article/161315.htmhttps://blog.51cto.com/beigai/1751381 环境规划: 服务器

分布式数据库计算涉及到分布式事务.数据分布.数据收敛计算等等要求 分布式数据库能实现高安全.高性能.高可用等特征,当然也带来了高成本(固定成本及运营成本),我们通过MongoDB及MySQL Cluster从实现上来分析其中的设计思路,用以抽象我们在设计数据库时,可以引用的部分设计方法,应用于我们的生产系统 首先说说关系及非关系数据库的特征 MySQL的Innodb及Cluster拥有完整的ACID属性 A 原子性 整个事务将作为一个整体,要么完成,要么回滚 C 一致性 事务开始之前和事务结束以

1. 分片概念 分片是指跨机器拆分数据的过程,有时也会用术语分区.MongoDB既可以手工分片,也支持自动分片 2. 理解集群组件 分片的目标之一是由多个分片组成的集群对应用程序来说就像是一台服务器.为了此实现,需要在分片前面运行一个或多个称为mongos的路由进程.mongos维护着一个"目录",指明了哪个分片包含哪些数据. 应用程序可以正常连接到此路由器并发出请求.路由服务器哪些数据在哪些分片上,可以将请求转发到适当的分片.如果有对请求的响应,路由服务器会收集他们,并在必要时进行合