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

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片集群(sharded cluster)是一种水平扩展数据库系统性能的方法,能够将数据集分布式存储在不同的分片(shard)上,每个分片只保存数据集的一部分,MongoDB保证各个分片之间不会有重复的数据,所有分片保存的数据之和就是完整的数据集.分片集群将数据集分布式存储,能够将负载分摊到多个分片上,每个分片只负责读写一部分数据,充分利用了各个shard的系统资源,提高数据库系统的吞吐量. 数据集被拆分成数据块(chunk),每个数据块包含多个doc,数

分片集群 1.1.概念 分片集群是将数据存储在多台机器上的操作,主要由查询路由mongos.分片.配置服务器组成. ●查询路由根据配置服务器上的元数据将请求分发到相应的分片上,本身不存储集群的元数据,只是缓存在内存中. ●分片用来存储数据块.数据集根据分片键将集合分割为数据块,存储在不同的分片上.在生产环境下,通常一个分片由一个复制集组成. ●配置服务器存储集群的元数据,包括数据与分片的映射关系,配置服务器一旦挂掉,集群将无法工作. 注意: ●当mongos重启时,会从配置服务器读取元数据更新自

背景: 通过上一篇的 MongoDB 分片的原理.搭建.应用 大致了解了MongoDB分片的安装和一些基本的使用情况,现在来说明下如何管理和优化MongoDB分片的使用. 知识点: 1) 分片的配置和查看 ① 添加分片:sh.addShard("IP:Port")  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40

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

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

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.

环境准备 Linux环境 主机 OS 备注 192.168.32.13 CentOS6.3 64位 普通PC 192.168.71.43 CentOS6.2 64位 服务器,NUMA CPU架构 MongoDB版本:mongodb-linux-x86_64-2.4.1,下载地址:www.mongodb.org/downloads. MongoDB安装:分别在两台机器上安装好mongodb 2.4.1,安装路径都为/url/local/mongodb-2.4.1/ cd /usr/local/sr

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:

1.分片介绍 分片(sharding)是将数据拆分,将其分散存到不同机器上的过程.MongoDB 支持自动分片,可以使数据库架构对应用程序不可见.对于应用程序来说,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. 请记住:复制是让多台服务器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,而每一个分片都与其他分片拥有不同的数据子集. 通常,分片可以用来: 增加可用的内存 增加可用的磁盘空间 减轻单台服务器的负

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

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

①列出所有的Shard db.runCommand({“listshards”:1}); ②查看分片信息 db.printShardingStatus(); ③判断是否分片 db.runCommand({isdbgrid:1}); 返回ok为1的就是分片 ④查看集群信息摘要 sh.status()命令可以查看分片.数据库和分片集合的摘要信息,如果块的数量少的话,还会给出块的信息,否则它只给出集合的片键,以及每个分片的块数. ⑤查看连接统计 可使用connPoolStats命令来查看mongos和

目录 一.环境准备 1.部署图 2.模块介绍 3.服务器准备 二.环境变量 1.准备三台集群 2.安装解压 3.配置环境变量 三.集群搭建 1.新建配置目录 2.修改配置文件 3.分发其他节点 4.批量启动 5.创建配置服务器副本集 四.集群测试 1.启动路由服务器客户端 2.插入数据 3.验证主从 5.web控制台(浏览器访问) 1.登陆路由服务器 2.串联路由和分片副本集 3.查看分片服务器的配置 4.数据库的分片设置 5.验证分片 七.高可用验证 1.测试集群的高可用性 2.查看shard

一.三节点作用 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.         二.基础命令 1.为数据库启用分片(test数据库) sh.enableSharding

本文介绍分片的思想和MongoDB中的实现方法. 首先须要介绍一些主要的概念. 分片 分片.也叫做分区.是一种经常使用的数据库优化技术.其含义就是将数据拆分,将数据分散到不同机器上的过程.这样就能够使得系统能够存储很多其它的数据,处于更大的负载. 差点儿全部的数据库软件都能够进行手动分片,通过应用程序管理不同server上的不同数据,查询也须要寻找正确的server.这样尽管能够减轻负载,可是却难以维护,比方我们向集群加入节点或者删除节点.都须要相应的调整数据的分布. MongoDB在这一点上做

在上一片博客,详细说明了mongodb的分片搭建的详细过程:分片搭建 在这里会说一些分片的维护与操作! 在集群搭建完,我们使用了sh.status()查看分片之后的数据,如下: #连接的是mongos路由 [root@test1 bin]# ./mongo --port mongos> sh.status() --- Sharding Status --- sharding version: { , , , "clusterId" : ObjectId("5be2a93

MongoDB部署实验系列文章 MongoDB做为NoSQL数据库,最近几年持续升温,越来越多的企业都开始尝试用MongoDB代替原有Database做一些事情.MongoDB也在集群,分片,复制上也有相当不错的的表现.我通过将做各种MongoDB的部署实验进行介绍. 原网址:http://blog.fens.me/mongodb-shard/ 第三篇 MongoDB 自动分片 auto sharding,分为6个部分 初始化文件目录 启动shard节点 配置shard节点 插入数据分片实验 删

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