MongoDB集群设置集合分片生效

#连接mongos

/opt/mongodb/mongodb-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongo  127.0.0.1:27017

#使用admin数据库

user admin

#指定testdb分片生效

db.runCommand( { enablesharding :"库名"});

#指定数据库里需要分片的集合和片键

db.runCommand( { shardcollection : "库名.表名",key : {_id: 1} } )

时间： 2024-10-12 07:22:11

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linux下Mongodb集群搭建：分片+副本集

三台服务器 192.168.1.40/41/42 安装包 mongodb-linux-x86_64-amazon2-4.0.1.tgz 服务规划  服务器40  服务器41  服务器42  mongos  mongos  mongos  config server  config server  config server  shard server1 主节点  shard server1副节点  shard server1仲裁  shard server2 仲裁  shard server2 

Mongodb集群架构之分片架构

本文介绍了热门的NoSQL数据库Mongodb的分片架构模式的相关概念以及分片环境搭建方法.分片就是在分布式数据架构中常见的Sharding这个词.Mongodb分片的方式包括范围分片.哈希分片和标签分片三种. 1.分片相关概念 Mongodb分片是什么? 分片即sharding.在Mongodb中,一个集合可以根据特定的规则将其数据分成几个不同的部分,然后每个组成部分分布在不同的Mongodb服务器上.在查询时,自动从这些组成部分中查询并给给出汇总结果. 分片跟副本集是不同的概念. 分片后,每

搭建高可用mongodb集群（四）—— 分片（经典）

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

搭建高可用mongodb集群—— 分片

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

搭建高可用mongodb集群（四）—— 分片

转载自LANCEYAN.COM 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

搭建高可用MongoDB集群（四）：分片

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

【转】搭建高可用mongodb集群（四）—— 分片

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

[转]搭建高可用mongodb集群（四）—— 分片

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

高可用mongodb集群的学习记录(四mongodb分片集群搭建)

无论oracle还是mysql数据库都有分区的概念,即同一张表物理上不在同一台机器上,有效缓解了表都集中存在一台机器的压力.当然,mongodb也有类似的机制,即是分片.具体理论知识大家可以参考网上文档,我这里只记录下具体操作步骤 参考网络上一个图.我选用的是2个副本集+1个仲裁.实际上我这里分片集群需要3个mongos,3个config server,数据分片3个shard server,对应着还有3个副本,3个仲裁节点,总共需要15个实例.因为我资源确实紧张,又不想影响实验效果.冥思苦想了一