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

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.

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”

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的自动分片: test库分片配置: db.shards.find(){ "_id" : "shard0000", "host" : "127.0.0.1:29017", "state" : 1 }{ "_id" : "shard0001", "host" : "127.0.0.1:29018", "sta

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

MongoDB中使用分片集群结构分布: 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. Shard 分片服,实例存储实际数据: 一个片区应该分布在不同机

(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

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

前面几篇文章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移,但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要.一是海量数据如何存储?二是如何高效的读写海量数据?尽管复制集也可以实现读写分析,如在primary节点上写,在secondary节点上读,但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的,因为primary节点到secondary节点间的数据同步会带来一定延迟,而且这种方式也不能处理大量数据.mongoDB从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题,引入了分片机制,实现了海量数据的分

#linux 网络优化1. 文件中/etc/sysctl.conf, 加入net.core.somaxconn = 2048fs.file-max = 2000000fs.nr_open = 2000000net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535 hard nofile 1000000 soft nofile 1000000 2. 文件/etc/security/limits.conf中加入: hard nproc 1000000 hard nproc

MongoDB是10gen团队开发的一款面向文档的NoSQL数据库.最近一年多以来,MongoDB被越来越多的大型网站应用到生产环境中,比较著名的有Foursquare, bit.ly, SourceForge, Boxed等.MongoDB提供了Auto-Sharding功能,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群. MongoDB的Auto-Sharding能够做到: ·       当各Sharding间负载和数据分布不平衡时,自动rebalancing ·  

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 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

机器:10.165.38.68    10.165.38.72 部署包:mongodb-linux-x86_64-rhel55-3.0.2.tgz(百度云盘下载地址:http://pan.baidu.com/s/1jIQAGlw 密码:l7pf) 部署结构: 10.165.38.68上部署配置服务.路由服务.和分片服务 10.165.38.72上部署分片服务 下面开始分服务器讲解部署的过程: 第一台服务器:10.165.38.68 第一步:上传上面的部署包到linux服务器上 第二步:解压缩该文

MongoDB的Shard集群来说,添加一个分片很简单,AddShard就可以了. 但是缩减集群(删除分片)这种一般很少用到.由于曙光的某服务器又挂了,所以我们送修之前必须把它上面的数据自动迁移到其他Shard上. 1.执行RemoveShard命令 1 db.runCommand( { removeshard: "your_shard_name" } ) 2   3 { msg : "draining started successfully" , state:

非docker部署 为了避免过分冗余,并且在主节点挂了,还能顺利自动提升,所以加入仲裁节点 为什么要用docker部署,因为之前直接在虚拟机启动10个mongod 进程.多线程并发测试的时候,mongo的进程经常会挂掉. 所以这次使用docker部署测试 之前用的是7200转的固态硬盘 这次用nvme 的固态硬盘,性能是飞跃提升,使用批量插入,每次插入100个文档 ,每个文档里面有内嵌又内嵌文档1=10个文档, 算上内嵌总数相当于关系型数据库5000W数据量,总耗时130秒,而且非常稳定,未见异

Docker方式部署 为了避免过分冗余,并且在主节点挂了,还能顺利自动提升,所以加入仲裁节点 mongodb版本: 环境:一台虚拟机 三个configsvr 副本: 端口为 27020,27021,27022 两个分片: shard1:-> 三个副本,端口为 27010,27011,27012 shard2:-> 三个副本,端口为 27013,27014,27015 一个路由:mongos -> 端口为 27023 前置条件: 创建数据存储文件的目录 mkdir /usr/local/m

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 本地磁盘不够大 当请求量巨大时会出现内存不足. 垂直扩展价格昂贵(内存.磁盘.cpu) 实现分片 分片结构图如下: 实现分片需要3部分: 路由服务器mongos:客户端由此接入,根据分片依据,将数据写入到不