分片(sharding)是一个通过多台机器分配数据的方法。MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作。大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能。例如:高查询率将耗尽CPU的性能。大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力。
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MongoDB是一种可水平扩展的文档数据库,通过分片来实现水平扩展。分片是将数据库分成多个部分的过程,每个部分都被称为一个分片(shard),这些分片可以存储在不同的服务器上。
Mongodb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。
考虑这样一个场景,有个数据量有10多亿数据的设备库,里面存放了注册的设备的信息,并且设备数据还可能会递增,然后业务集群需要对指定条件的设备群发信息,那么如何才能高效的来处理这个问题那?
上一篇介绍了 mongo 的三种部署方式,「单点、主从、副本集」三种部署方式,今天就跟大家聊聊最后一种「分片集群」的方式,分片集群也是 mongo 能够作为万亿级别数据库的核心魅力所在,也有一句话说到:
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在生产环境中,通常情况使用副本集就够了(使用配置文件部署副本集可跳转:5.x 副本集部署,使用命令行部署副本集可参考这篇文章)。除非容量非常大,并发访问非常高,副本集已经无法正常提供服务时,才建议考虑使用分片。这一节内容就来聊聊 MongoDB 分片。
本文档回答了有关分片的常见问题。或者可以参考手册的分片章节,其提供了 分片的概述,包括如下细节:
到目前为止,你都是把MongoDB当做一台服务器在用,每个mongod实例都包含应用程序数据的完整副本。就算使用了复制,每个副本也都是完整克隆了其他副本的数据。对于大多数应用程序而言,在一台服务器上保存完整数据集是完全可以接受的。但随着数据量的增长,以及应用程序对读写吞吐量的要求越来越高,普通服务器渐渐显得捉襟见肘了。尤其是这些服务器可能无法分配足够的内存,或者没有足够的CPU核数来有效处理工作负荷。除此之外,随着数据量的增长,要在一块磁盘或者一组RAID阵列上保存和管理备份如此大规模的数据集也变得不太现实。如果还想继续使用普通硬件或者虚拟硬件来托管数据库,那么这对这类问题的解决方案就是将数据库分布到多台服务器上,这种方法称之为分片。
mongodb是最常用的nosql数据库,以下记录如何搭建高可用mongodb集群(分片+副本)
·为什么MongoDB会记录这么多“Connection Accepted”事件?
Meteor默认使用MongoDB作为数据库,虽然它正对Mongo进行了封装,但当应用扩大后,对于MongoDB性能调优的了解也是必不可少的。本文来自OneAPM,教给你使用MongoDB所需要了解的8个方面。 应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写,旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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功能最丰富,最像关系数据库的。 本文针对实时监控 MongoD
本文主要介绍了如何基于MongoDB搭建高可用集群,包括集群的搭建步骤、配置文件参数解析、集群的监控方式以及如何提高集群的可用性。通过实际例子讲解了如何快速搭建一个高可用的MongoDB集群。
在开始部署MongoDB分片集群之前,需要在每台服务器上安装MongoDB。您可以按照MongoDB官方文档提供的指南来安装MongoDB。这里提供一个简单的步骤:
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection(集合,类似MySql的表)、Document(文档,类似MySQL的行)组成,每个Document都是一个类JSON结构BSON结构数据。 MongoDB 的核心特性是:No Schema、高可用、分布式(可平行扩展),另外MongoDB自带数据压缩功能,使得同样的数据存储所需的资源更少。
在前两章节中,我们详细讲解了如何手动配置启动MongoDB。然而,现在有许多不同的工具可以帮助我们更方便地启动和创建MongoDB数据库。因此,今天我将介绍一个名为mtools的开源项目,它可以帮助我们更轻松地启动MongoDB。
主从复制和副本集区别 主从集群和制本集最大的区别就是副本集没有固定的“主节点";整个集群会选出一个主节点当其挂掉后,又在剩下的从节点中选中其他节点为"主节点"。副本集总有一个活跃点(主primary和一 个或多个备份节点(从secondary)。
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键?2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
本文来自vivo官网商城开发团队,主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
先启动配置服务器和分片服务器,后启动路由实例启动路由实例:(mongo1,mongo2,mongo3)
随着公司业务发展和用户规模的增多,很多项目都在打造自己的评论功能,而评论的业务形态基本类似。当时各项目都是各自设计实现,存在较多重复的工作量;并且不同业务之间数据存在孤岛,很难产生联系。因此我们决定打造一款公司级的评论业务中台,为各业务方提供评论业务的快速接入能力。在经过对各大主流 APP 评论业务的竞品分析,我们发现大部分评论的业务形态都具备评论、回复、二次回复、点赞等功能。
MongoDB是一个面向文档的数据库,它以BSON(Binary JSON)格式存储数据。与关系型数据库不同,MongoDB没有固定的表结构,允许存储不同结构和类型的数据。这使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据,如日志、社交媒体数据等。
MongoDB是一种支持多语言面向文档的NOSql数据库,它不支持事务操作(4.2版本开始支持跨文档分布式事务)。什么是面向文档?简单说就是使用类JSON的数据结构——BSON(Binary JSON)来存储数据。使用这种数据结构的好处显而易见,关联信息可以直接内嵌在同一个文档中,不必像关系型数据库那样还需要建立多张表,并建立外键关联,因此大大提升了我们写入数据的效率(前端传回的JSON数据可以直接存入,不必转换为对象),也能灵活的增减字段。如论坛文章,如果用关系型数据库存储,我们需要建立文章表和评论表等,而MongoDB直接存到一个文档里去就可以了,查询也非常方便。
单个节点的MongoDB实例,具备MongoDB基本的功能和服务能力,不过缺乏数据冗余和高可用,以及横向扩展的能力,一般很少在实际生产环境中使用。
Posted on 29 三月, 2014 by lanceyan | 104 Replies
本来今天应该是MYSQL的文字,不过最近搞的MONGO比较多,测试MGR 的集群出了问题正在解决,所以今天和明天都是MONGODB 的文字
导语 | 腾讯云MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景,为了更好地为客户提供服务,腾讯数据库团队对MongoDB进行升级,诞生了青胜于蓝的腾讯云MongoDB 4.2版本,并且已经正式在腾讯云发布啦,让我们一起来看看新版有哪些亮点吧~ 一、 CMongo 介绍 MongoDB作为时下最流行的nosql数据库,是一款集高性能、分布式、易扩展等特性为一身的文档型数据库,同时其易用性和功能丰富程度是其他同类产品所不能比拟的。 CMongo是腾讯云数据库联合团队基于开源Mongo
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库mongodb负责人,负责数万亿级数据量文档数据库mongodb内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。
---- 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
MongoDB 是一款 NoSQL 数据,通常用来存储非结构化数据,我们的产品中也有用到,例如:一些文件存储在 MongoDB 的 GridFS 中。
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:
mongod --dbpath=d://path/mongodb_ds/mongodb_config --port 1234
摘要:本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
由两种角色构成: (1)主(Master) 可读可写,当数据有修改的时候,会将oplog同步到所有连接的salve上去。 (2)从(Slave) 只读不可写,自动从Master同步数据。 特别的,对于Mongodb来说,并不推荐使用Master-Slave架构,因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复,推荐使用Replica Set,后面会有介绍,除非Replica的节点数超过50,才需要使用Master-Slave架构,正常情况是不可能用那么多节点的。 还有一点,Master-Slave不支持链式结构,Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构,Slave可以连接Slave,成为Slave的Slave。
线上某MongoDB集群存储影响公司收入流水的核心数据,本文分享该集群为何多个索引串行后台会引起集群抖动,并且部分节点出现了连接数耗光等问题。同时通过本案例,给出时延敏感业务该最优方式添加索引,做到对业务最小化影响或者无影响。
由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余,达到高可用的目的。 比如冗余的交换机,冗余的路由器等
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文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解,帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常,实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分:
一、MongoDB分片介绍 一般的像小型企业和业务量不是太大的集群架构,我们使用MongoDB分片就可以足够满足业务需求,或者随着业务的不断增长我们多做些副本集也是可以解决问题,多搞几个主从就可以了。还有一种情况是,类似于腾讯或者阿里有着庞大的集群以及业务量和数据量,不可能一个库分成多个库,其实MongoDB也有这种功能叫做分片,也就是今天所用到的!如下: 分片就是将数据库进行拆分,将大型集合分隔到不同服务器上。比如,本来100G的数据,可以分割成10份存储到10台服务器上,这样每台机器只有10G的数据。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统,也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统(RDBMS)的表和固定模式,而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。
MongoDB复制集RS(ReplicationSet): 基本构成是1主2从的结构,自带互相监控投票机制(Raft(MongoDB)Paxos(mysql MGR 用的是变种))
95道MongoDB面试题(含答案),1万字详细解析!
MongoDB 是由 C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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