MongoDB Sharding学习理论篇

8台机器,4个分片及其各自之间的角色分配: 注意:上表中颜色相同的代表在同一台服务器上,其实也可以每个成员单放一台机器,但是比如像arbiter(仲裁节点),configserver(配置服务器),mongos(路由)本身消耗资源不是很大,可以复用,但是一台服务器最好只运行一个mongod.所以我们采用的一台服务器只运行了一个mongod和1至2个其他组成员,注意,一台服务器上不要运行同一组的多个成员,这样就起不到冗余的作用了. //shard1 10.10.6.48 10.10.6.46 su

这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分别存储在sharding的各个节点上,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的数据分块成为chunk,每个chunk都是Collection中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是200MB,超出则生成新的数据块. 要构建一个MongoDB Sharding Cluster需要以下三个角色: Shard Server 即存储实际数据的分片,每个Shard可以使一个mongod实例,也可以使一组mongo

04 数据库分片的概念及mongodb sharding的实现 配置环境: node1: 192.168.1.121 CentOS release 6.7 node2: 192.168.1.122 CentOS release 6.7 node3: 192.168.1.123 CentOS release 6.7 [[email protected] ~]# vim /etc/hosts 添加 192.168.1.121   node1 192.168.1.122   node2 192.168

Mongodb Sharding 介绍 Sharding in MongoDB 分片组建: Shards(建议用Replica).Query Routers.Config Servers. Shards store the data. To provide high availability and dataconsistency, in a production sharded cluster, each shard is a replica set [1].For more informat

mongod --port 10001 --logpath cluster/log/shard1.log --logappend --shardsvr -dbpath cluster/data/shard1 --directoryperdb --rest mongod --port 10002 --logpath cluster/log/shard2.log --logappend --shardsvr -dbpath cluster/data/shard2 --directoryperdb -

最近一直在用mongodb,有时候会需要用到统计,在网上查了一些资料,最适合用的就是用aggregate,以下介绍一下自己运用的心得.. 别人写过的我就不过多描述了,大家一搜能搜索到N多一样的,我写一下我的总结. 基础知识 请大家自行查找更多,以下是关键文档. 操作符介绍: $project:包含.排除.重命名和显示字段 $match:查询,需要同find()一样的参数 $limit:限制结果数量 $skip:忽略结果的数量 $sort:按照给定的字段排序结果 $group:按照给定表达式组合结

MongoDB Sharding Cluster 第1章 分片技术简述: sharding是MongoDB用来将大型集合分割高不同服务器上所采用的方法,尽管分片起源于关系型数据库分区,但MongoDB分片完全又是另一回事 和mysql分区方案相比,MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情,只要告诉MongoDB要分配数据,它就能自动维护数据在不同的服务器之间的均衡 1.1 分片的目的: ?  垂直扩展:增加更多的cpu和存储资源来扩展容量,也属于硬件扩展 ?  水平扩展:将数据集分布

第1章 分片技术简述: sharding是MongoDB用来将大型集合分割高不同服务器上所采用的方法,尽管分片起源于关系型数据库分区,但MongoDB分片完全又是另一回事 和mysql分区方案相比,MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情,只要告诉MongoDB要分配数据,它就能自动维护数据在不同的服务器之间的均衡 1.1 分片的目的: ?  垂直扩展:增加更多的cpu和存储资源来扩展容量,也属于硬件扩展 ?  水平扩展:将数据集分布在多个服务器上,水平扩展即分片 1.2 分片设计思

1.简介 这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式的MongoDB集群. 那么首先我们应该理解何为分片(sharding)以及它的基本工作模式. 2.什么是分片 分片(sharding)是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器(或者说一个集群)上所采用的方法,尽管分片起源于关系型数据库分区,但它(像MongoDB大部分方面一样)完全是另外一回事. 和你可能使用过的任何分区方案相比,MongoD