sharding设计须考虑的几个因素 Sharding Key的选择           在片键的选择上,最好是能够在字段中选择混合型的片键,大范围的递增健.和随机分布的健组合,如按月份递增.按用户名随机. 递增的sharding key                 优点:数据文件移动相对较少:                 缺点:对于不断写入的业务,会造成最后一个分片变成写热点,导致最后的一块分片chunk数量比其他的多,最终chunk不断移动: 随机的sharding key    

(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

在上一篇文章中,我们基本了解了分片的概念,本文将着手实践,进行分片集群的搭建 首先我们再来了解一下分片集群的架构,分片集群由三部分构成: mongos:查询路由,在客户端程序和分片之间提供接口.本次实验部署2个mongos实例 config:配置服务器存储集群的元数据,元数据反映分片集群的内所有数据和组件的状态和组织方式,元数据包含每个分片上的块列表以及定义块的范围.从3.4版本开始,已弃用镜像服务器用作配置服务器(SCCC),config Server必须部署为副本集架构(CSRS).本次实验

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

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

Ps:mongod是mongodb实例,mongos被默认为为mongodb sharding的路由实例. 本文使用的mongodb版本为3.2.9,因此参考网址为:https://docs.mongodb.com/v3.2/sharding/ 此外最后几个部分还引用了https://yq.aliyun.com/articles/60096中的一些问题描述及解决方案. 一.Sharding集群简介 1.数据分片(Shards) 用来保存数据,保证数据的高可用性和一致性.可以是一个单独的mongo

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 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

1:启动三个实例 mongod -f /home/mongodb/db27017/mongodb27017.conf mongod -f /home/mongodb/db27018/mongodb27018.conf mongod -f /home/mongodb/db27019/mongodb27019.conf 配置文件如下: verbose = true #日志信息 vvvv = true #日志的级别 logpath=/home/mongodb/db27019/log/mongodb.l

MongoDB Sharding 机制分析 MongoDB 是一种流行的非关系型数据库.作为一种文档型数据库,除了有无 schema 的灵活的数据结构,支持复杂.丰富的查询功能外,MongoDB 还自带了相当强大的 sharding 功能. 要说 MongoDB 的 sharding,首先说说什么是 sharding.所谓 sharding 就是将数据水平切分到不同的物理节点.这里着重点有两个, 一个是水平切分,另一个是物理节点.一般我们说数据库的分库分表有两种类型.一种是水平划分,比如按用户

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sharding集群由以下3个服务组成: Shards  Server: 每个shard由一个或多个mongod进程组成,用于存储数据 Config  Server: 用于存储集群的Metadata信息,包括每个Shard的信息和chunks信息 Route   Server: 用于提供路由服务,由Client连接,使整个Cluster看起来像单个DB服务器 另外,Chunks是指MongoDB中一段连续的数据块,默认大小是200M,一个Chunk位于其中一台Shard服务器上

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:

mongodb查看数据库和表的方法比较简单,在为这里推荐使用stats的方法,直观并且详细. 1.查看数据库 db.stats();1输出: { "db" : "sirius", "collections" : 3, "objects" : 5, "avgObjSize" : 55.2, "dataSize" : 276, "storageSize" : 16384,

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