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

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

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 最近阅读了TiDB源码的说明文档,跟MongoDB的分片集群做了下简单对比. 首先展示TiDB的整体架构 MongoDB分片集群架构如下: 更加具体点如下: 下面从介绍TiDB组件的角度切入,将其跟MongoDB分片集群做对比. TiDB 集群主要分为三个组件: TiDB Server TiDB Server 负责接收 SQL 请求,处理 SQL 相关的逻辑,并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV

背景 在如今的互联网环境下,海量数据已随处可见并且还在不断增长,对于如何存储处理海量数据,比较常见的方法有两种: 垂直扩展:通过增加单台服务器的配置,例如使用更强悍的 CPU.更大的内存.更大容量的磁盘,此种方法虽然成本很高,但是实现比较简单,维护起来也比较方便. 水平扩展:通过使用更多配置一般的服务器来共同承担工作负载,此种方法很灵活,可以根据工作负载的大小动态增减服务器的数量,但是实现比较复杂,得有专门的人员来运维. Databases for MongoDB 试用 IBM Cloud 上提

1. MongoDB常见的部署架构 * 单机版 * 复制集 * 分片集群 2. 为什么要使用分片集群 * 数据容量日益增大,访问性能日渐下降,怎么破? * 新品上线异常火爆,如何支撑更多用户并发? * 单库已有10TB数据,恢复需要1-2天,如何加速? * 地理分布数据3. 分片如何解决问题? 银行交易表单内10亿笔资料超负荷运转,交易号 0-1,000,000,000 把数据分成两两半,放到两个库里. 交易号:0-500,000,000 交易号:500,000,001-1,000,000,00

第一章 1.mongodb 分片集群解释和目的 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. 第二章 1.实验环境 centos7  3台服务器 192.168.1.195 2G内存 192.168.1.196 2G内存 192.168.1.197 2G内存 2.初始化环境(三台都操作) yum -y install ntp systemctl enable ntpd systemctl start n

在部门服务器搭建MongoDB分片集群,记录整个操作过程,朋友们也可以参考. 计划如下: 用5台机器搭建,IP分别为:192.168.58.5.192.168.58.6.192.168.58.8.192.168.58.9.192.168.58.10.分为两个分片,每个分片下有一个primary,一个secondary,一个仲裁.在其中三台启动config server和mongos. shard1:58.5.58.6.58.10(仲裁) shard2:58.8.58.9.58.10(仲裁) co

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. MongoDB sharding cluster(分片集群)是MongoDB提供的数据在线水平扩展方案,包括Router(mongos).Shard和Config Server三种组件,分别提供查询服务.分片服务和配置服务三种功能,其中Config Server 存储分片集群的元数据,元数据保存在config和admin两个数据库中,mongos 是业务/Driver访问分片集群的入口,节点本身不保存数据

简单的在Docker上快速部署MongoDB分片集群 前言 文中使用的环境如下 OS:CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) Docker:Docker version 18.06.1-ce, build e68fc7a docker image中的MongoDB :v4.0.4 第一步:拉取镜像 docker pull mongo 执行 docker images 得到如下结果,证明镜像已经拉取完毕 [root@VM_0_7_centos ~]# docker

一.角色说明 要构建一个MongoDB分片集群,需要三个角色: shard server  即存储实际数据得分片,每个shard 可以是一个Mongod实例,也可以是一组mongod实例构成得Replica Set(也就是以前博客里说明的复制集).为了实现每个shard内部的auto-failover,MongoDB官方建议每个shard 为一组Replica set. Config Server  为了将一个特定的collection存储在多个shard中,需要为该collection指定一个

前文我们聊到了mongodb的副本集以及配置副本集,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13953598.html:今天我们来聊下mongodb的分片: 1.什么是分片?为什么要分片? 我们知道数据库服务器一般出现瓶颈是在磁盘io上,或者高并发网络io,又或者单台server的cpu.内存等等一系列原因:于是,为了解决这些瓶颈问题,我们就必须扩展服务器性能:通常扩展服务器有向上扩展和向外扩展:所谓向上扩展就是给服务器加更大的磁盘,使用更大更好的内

随着技术的发展,目前数据库系统对于海量数据的存储和高效访问海量数据要求越来越高,MongoDB分片机制就是为了解决海量数据的存储和高效海量数据访问而生. MongoDB分片集群由mongos路由进程(轻量级且非持久化进程).复制集组成的片shards(分片一般基于复制集故障转移和冗余备份功能).一组配置服务器(存储元数据信息,一般冗余3台)构成. 一.部署MongoDB分片集群 mongod参数可以通过"mongod --help"查看. mongos参数可以通过"mongo

在本篇博客中我们主要讲描述分片集群的搭建过程.配置分片集群主要有两个步骤,第一启动所有需要的mongod和mongos进程.第二步就是启动一个mongos与集群通信.下面我们一步步来描述集群的搭建过程. 图1-1  MongoDB分片集群中的组件 图 1-2 由实例分片集群构成的进程全貌 备注:以上两者图片均引自于Kyle Banker著 丁雪丰译<MongoDB 实战> 2.1 创建分片目录 备注:此处于创建复制集类似,详细请查看博客:http://blog.csdn.net/sxb0841

分片概念 分片(sharding)是一种跨多台机器分布数据的方法, MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署. 换句话说:分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存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储存更多的数据,处理更多的负载. 具有大型数据集或高吞吐量应用程序的数据库系统可以会挑战单个服务器的容量.例如,高查询率会耗尽服务器的CPU容量.工作集大小大于系统的

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

1.1 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务,提高整个系统的负载. 1.1.2 简单介绍

从mongodb 3.0开始,mongorestore还原的时候,需要一个运行着的实例.早期的版本没有这个要求. 1.为每个分片部署一个复制集 (1)复制集中的每个成员启动一个mongod mongod --dbpath /mdb/data/s11 --logpath /mdb/mlog/s11.log --fork --port 27017 --replSet s1 --smallfiles & mongod --dbpath /mdb/data/s12 --logpath /mdb/mlog

一.概述 分片是一种在多台机器上分配数据的方法.MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作.有两种解决系统增长的方法:垂直扩展和水平扩展. 垂直扩展涉及增加单个服务器的容量,例如使用更强大的CPU,增加更多RAM或增加存储空间量等.介于硬件成本和硬件性能单机器能支持的并发访问和存储容量是有限的.因此,垂直扩展是存在最大上限的. 水平扩展包括将系统数据集和负载分配到多个服务器上,添加额外的服务器以根据需要增加容量.尽管单台机器的整体速度或容量可能并不高,但每台机器可处理整个工作负

本博客先简单介绍mongodb入门以及单实例以及mongodb的主从(主从官网是不提倡用的,原因后续介绍),副本集,分片. 第一:nosql介绍: 数据库分为关系型数据库与非关系型数据库,及具代表性的关系型数据库:mysql ,非关系型数据库:mongodb. 今天就先单说mongodb,后续博客会有相关mysql的知识 1:数据量大.可以避免mysql中的单表过大,超过存储量级(我第一家公司的dba经常喊今天晚上又要拆这个库,分那个表的) 2:高扩展性:没有关系特性,易于横向扩展,摆脱了以往的

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? 1. 复制所有的写入操作到主节点    2. 延迟的敏感数据会在主节点查询    3. 单个副本集限制在12个节点    4. 当请求量巨大时会出现内存不足.    5. 本地磁盘不足    6. 垂

机器IP为192.168.58.11,计划在上面新建两个分片并添加到原有分片集群中. 实施如下: 1.58.11创建mongodb文件夹 mkdir -p /opt/mongodb cd  /opt/mongodb 2.58.11下载mongodb的安装程序包 wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.4.8.tgz tar xvzf mongodb-linux-x86_64-2.4.8.tgz 3.58.11.58.