本文介绍在windows环境下如何搭建一个高可用性的mongodb集群.系统环境为win7,mongodb版本为3.6.3. 本文采用的是分片+副本集的方式搭建集群,将分别介绍如何使用副本集和分片来提高可用性. 一.副本集 mongodb的副本集是维护同一个数据集合的多个mongod进程的集合,提供了数据的冗余,提高了可用性,在某些情况下也可以提高读容量. mongodb官网相关文档:https://docs.mongodb.com/manual/replication/ 1.1副本集结构 副本

搭建mongodb集群(副本集+分片) 转载自:http://blog.csdn.net/bluejoe2000/article/details/41323051 完整的搭建mongodb集群(副本集+分片)的例子... 准备四台机器,分别是bluejoe1,bluejoe2,bluejoe3,以及bluejoe0 副本集及分片策略确定如下: 将创建3个副本集,命名为shard1,shard2,shard3: 以上3个副本集作为3个分片: 每个副本集包含3个副本(主.辅1.辅2): 副本分开存储

MongoDB 是目前在 NoSQL 市场上非常受欢迎的一个数据库,本文介绍如何使用 Azure PowerShell 和 Azure CLI 在 Azure 虚拟机上搭建单节点 MongoDB(测试使用)和包含主从复制以及分片集群的多节点 MongoDB(生产环境使用). 准备步骤 如果你选择 Azure PowerShell 方式搭建 MongoDB,那么请按如何安装和配置 Azure PowerShell中的说明在本地计算机上安装 Azure PowerShell.然后打开 Azure P

Mongodb的集群方式的搭建有三种:Replica Set / Sharding / Master-Slaver.这里只说明最简单的集群搭建方式(Replica Set) Replica Set Mongodb(M)表示主节点,Mongodb(S)表示备节点,Mongodb(A)表示仲裁节点.主备节点存储数据,仲裁节点不存储数据.客户端同时连接主节点与备节点,不连接仲裁节点. 默认设置下,主节点提供所有增删查改服务,备节点不提供任何服务.但是可以通过设置使备节点提供查询服务,这样就可以减少主节

先上几个用到的yaml文件,以后有时间了再更新,我是借鉴的https://blog.csdn.net/zeroctu/article/details/71082168,本人按照上面的搭建,是可行的,不过一定要注意搭建的mongodb版本,不要选3.2,如果要用 sharding,一定要选用3.4以上版本,不然分片无效. systemLog: destination: file path: "/usr/local/mongodb/instance/mongos/log/mongos.log&quo

下载RPM安装包# wget -c -r -N -np -nd -L -nH https://repo.mongodb.org/yum/redhat/7/mongodb-org/stable/x86_64/RPMS/ 安装MongoDB # rpm -ivh mongodb-org-* 开启防火墙 # firewall-cmd --permanent --add-port=27017/tcp # firewall-cmd --reload 启动MongoDB # mongod mongod在没有

配置文件采用yaml方式来配置 生产中取消了仲裁者的角色,因为仲裁者也不会存储数据,只是起到选举的作用,线上为了保证数据安全,每份数据都会配置两个副本集,也就是每份数据存储了三份. 优化配置,采用五台集群 使用非root账户搭建mongodb集群.  环境准备 系统系统 centos7.4五台服务器:192.168.0.31/32/33/34/35安装包: 服务器规划 端口分配: mongos:20000 config:21000 shard1:27001 shard2:27002 shard3

集群搭建 只有3台服务器,开始搭建mongodb集群里主要参照的是http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html,端口的设置也是mongos为 20000, config server 为 21000, shard1为 22001 , shard2为22002, shard3为22003.其大体思路为: 在每台服务器上启动config服务 在每台服务器上启动mongos服务,并指定每个mongos服务包含的config服务地址(前一步启

mongodb集群性能优化 在前面两篇文章,我们介绍了如何去搭建mongodb集群,这篇文章我们将介绍如何去优化mongodb的各项配置,以达到最优的效果. 警告 不做任何的优化,集群搭建完成之后,使用命令连接mongodb终端,一般会遇到以下的警告信息: 如何你是用的是我最新一版集群搭建的脚本,估计警告会少几个,因为里面已经做了一些优化 2017-08-16T18:33:42.985+0800 I STORAGE [initandlisten] ** WARNING: Using the XF

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中最像关系数据库的.支持类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引.本文介绍了如何使用Docker搭建MongoDB集群. 本文我会向大家介绍如何使用Docker部署一个MongoDB集群,具体如下: 2.6.5版本的MongoDB 有3个节点的副本集(Replica set) 身份验证 持久化数据到本地文件系统 首先要准备三个运行的Docker服务器,这意味着你

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片是指将collection分散存储到不同的Server中,每个Server只存储collection的一部分,服务分片的所有服务器组成分片集群.分片集群(Sharded Clustered)的服务器分为三中类型:Router(mongos),Config Server 和 Shard(Replica Set 或 Standalone mongod).使用分片集群,不需要使用强大的计算机,就能存储更多的数据,处理更大的负载.分布式数据库系统的设计目的是:

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

MongoDB分布式集群 MongDB分布式集群能够对数据进行备份,提高数据安全性,以及提高集群提高读写服务的能力和数据存储能力.主要通过副本集(replica)对数据进行备份,通过分片(sharding)对大的数据进行分割,分布式存储在不同节点上. 副本集(replica) 副本集由若干台服务器组成,分为三种角色:主服务器.副服务器.仲裁服务器.根据集群搭建的需求,仲裁服务器不是必需的.主服务器提供主要的对外读写的功能,副服务器作为备份.当主服务器不可用时,其余服务器根据投票选出一个新的主服务

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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