分片集群中的分片集合 MongoDB 中 分片集群有专门推荐的模式，例如 分片集合 它是一种基于分片键的逻辑对文档进行分组，分片键的选择对分片是非常重要的，分片键一旦确定，MongoDB 对数据的分片对应用是透明的 mongodb 分片中，有一个概念叫做数据块，默认一个数据块是 64 M ，这个也是可以配置的 他在 mongodb 中的 地位是这个样子的： mongos 会将数据发送到 数据块中，实际上是 1 个 shard 分片对应多个数据块，也可以不对应数据块 例如上图，当一个数据块变大的时候，就会分成 2 个，慢慢的若数据块的数量多到一定的程度，就会发生快的迁移，识别和处理这个事情，都是平衡器进行处理的 且原来复制的副本也会被删掉，此处 mogos 发送的数据，就会往新的一边进行发送 统一将上述涉及到的知识点梳理一下： 上述说到的分片集合，是因为数据量会越来越大，那么分片就会随之发生切割，和迁移的动作， 迁移的目的还是为了分片在集群中均匀分布，所以数据块会发生迁移，一般是在集群中分片相差 8 个分块的时候，就会触发数据块迁移的动作 今天就到这里，学习所得，若有偏差，还请斧正 欢迎点赞，关注，收藏 朋友们
相比非分片集合,分片集合主要利用分片键能够实现负载均衡,如分片策略设计不合理、查询不带分片键等都会导致集群性能低，那么分片集群规划必须与业务相结合，才能最大化集群都性能. 那么分片方式如何设计？ MongoDB中支持范围与哈希分片方式,范围分片能够更有利于基于分片键的范围查询,哈希分片更有利于基于分片键等值查询以及均衡写入.不管是那种方式都需要规划合理的分片键. 好的分片键通常满足如下特征: 1、分片键基数高、低频率 2、写请求能够均衡分布 3、大部分查询路由到目标分片而非广播 【注意事项】 1、非空集合的分片键需要预先创建索引,否则无法将非分片集合转成分片集合 ， 此操作不可逆,分片集合不能转成非分片集合 2、非分片集合转成分片,根据采用chunk size以及文档平均大小来决定非分片集合 最大值,例如分片键平均是64字节时采用默认64M chunk,支持最大 4.4版本支持插入不带分片键的文档,分片键对应值为null.4.4版本之前必须 带完整的分片键. 6、非分片转换成分片集合,mongo使用writeConcern是majority级别.
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Q：你们redis怎么做的分布式 A：我们公司redis用的murmurHash做的分片； Q：讲讲murmurHash的原理呗 A：额……这块没有深入了解过（真TM掉分） 哈希算法简单来说就是将一个元素映射成另一个元素
分片就是一种把数据分布在多台机器上的方法。mongodb使用分片来支持大数据量、高吞吐量的布署。 一个分片集群的结构见图： ? shard server：用于存储实际的数据块，每个分片存储部分分片数据，每个分片都可以布署成其他分片的副本集(replica set)。 已经分片的数据，分片键不可更改。 分片键必须加上索引。 分片键的选择对分片的性能、效率和可扩展性都有着重要影响。分片键和索引也会影响集群的分片策略。 3. 分片键索引 分片键必须有索引，索引可以是分片键上的索引，当分片键是索引前缀时，也可以是复合索引。 如果你的数据模型要求分片键上的值单调变化，考虑使用Hashed Sharding分片策略，见下面介绍。 8. 分片策略 mongodb有两种分片策略，分片策略是根据分片键的选择来定的： 1.
this.sharedSize=1*1024*1024;//分片大小 1MB //查询api该文件上传剩余所需片 let {fileSize}=await this. 是前端所要上传的文件 已经上传的文件大小== 需要上传的文件 return alert("该文件已全部上传"); //向上取整，计算出所需上传片数 （文件大小 - 已经上传的大小/ 分片的大小 this.completedCount;/// 已经上传的大小 let end=Math.min(this.file.size,start+this.sharedSize);/// 从数组中取一个数值,当是最后一个分片的数据 < 一个分片的 let length=end-start;/// 需要上传的文件大小。
分片 分片（Patitioning）就是将数据拆分到多个Redis实例的过程，这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部分。 分片场景 常见的分片方式: 1、按照范围分片 2、哈希分片，例如一致性哈希 常见的分片的实现： ①客户端分片 ②通过代分片，比如：twemproxy ③查询路由：就是发送查询到一个随机实例，这个实例会保证转发你的查询到正确的节点 ，redis集群在客户端的帮助下，实现了查询路由的一种混合形式，请求不是直接从redis实例转发到另一个实例，而是客户端收到重定向到正确的节点 ④在服务端进行分片，Redis采用哈希槽（hash slot ）的方式在服务器端进行分片： Redis集群有16384个哈希槽，使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽 Redis分片的缺点 1、不支持涉及多建的操作，如mget，如果所操作的健都在同一个节点 ，就正常执行，否则会提示报错 2、分片的粒度是健，因此每个键对应的值不要太大 3、数据备份会比较麻烦，备份数据时你需要聚合多个实例和主机的持久化文件 4、扩容的处理比较麻烦 5、故障的恢复的处理会比较麻烦
21000", "configVersion" : 1 } ], "ok" : 1 } configs:PRIMARY> exit bye 三台机器分片配置 /s 00:00 shard3.conf 100% 269 282.0KB/s 00:00 启动分片配置 mongod]# mongos -f /etc/mongod/mongos.conf [root@db3 mongod]# mongos -f /etc/mongod/mongos.conf #把所有的分片和路由器串联
分片 分片（Patitioning）就是将数据拆分到多个Redis实例的过程，这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部分。 分片场景 ? 常见的分片方式: 1、按照范围分片 2、哈希分片，例如一致性哈希 常见的分片的实现： ①客户端分片 ②通过代分片，比如：twemproxy ③查询路由：就是发送查询到一个随机实例，这个实例会保证转发你的查询到正确的节点 ，redis集群在客户端的帮助下，实现了查询路由的一种混合形式，请求不是直接从redis实例转发到另一个实例，而是客户端收到重定向到正确的节点 ④在服务端进行分片，Redis采用哈希槽（hash slot ）的方式在服务器端进行分片： Redis集群有16384个哈希槽，使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽 Redis分片的缺点 1、不支持涉及多建的操作，如mget，如果所操作的健都在同一个节点 ，就正常执行，否则会提示报错 2、分片的粒度是健，因此每个键对应的值不要太大 3、数据备份会比较麻烦，备份数据时你需要聚合多个实例和主机的持久化文件 4、扩容的处理比较麻烦 5、故障的恢复的处理会比较麻烦
mongodb移除分片删除分片上数据库和添加分片 2018年01月12日 19:09:23 冰雪Love齐迹 阅读数 5369更多 分类专栏： mongodb学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 本文链接：https://blog.csdn.net/liqi_q/article/details/79047361 首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况，需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如 testdb，删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 ? "draining" : true状态，该状态下不但该分片没用删除成功，而且还影响接下来删除其他分片操作，遇到该状态再执行一次removeshard即可，最好就是删除分片时一直重复执行删除命令，直到state 另外：在删除分片的时有可能整个过程出现无限"draining" : true状态，等多久还是这样，而且分片上面的块一个都没有移动到别的分片，解决办法是：在config的config数据库的shard集合中找到该分片的信息
mongodb移除分片删除分片上数据库和添加分片 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/liqi_q/article/details/79047361 首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况，需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如 testdb，删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 ? "draining" : true状态，该状态下不但该分片没用删除成功，而且还影响接下来删除其他分片操作，遇到该状态再执行一次removeshard即可，最好就是删除分片时一直重复执行删除命令，直到state 另外：在删除分片的时有可能整个过程出现无限"draining" : true状态，等多久还是这样，而且分片上面的块一个都没有移动到别的分片，解决办法是：在config的config数据库的shard集合中找到该分片的信息
有的小伙伴不理解分片和副本集的差异，一言以蔽之：副本集上每个备份节点存储的数据都是相同的，分片上存储的数据则是不同的。好了，本文我们就先来看看分片环境的搭建。 ，Mongos在启动时会去访问配置服务器，它将从配置服务器中获取数据的存储信息，Mongos我将启动在如下服务器上： 192.168.248.128:30000 最后需要三个分片实例，三个分片依然运行在三台服务器上 然后在三台服务器上分别执行如下命令启动分片： mongod -f /opt/mongodb/bin/mongodb.conf 添加分片 上面三个步骤完成之后，我们就进入到mongos的shell命令行了 version: { } shards: databases: shards表示分片服务器，目前还没有，databases表示分片的库，目前也还没有，接下来我们通过如下命令添加分片服务器： sh.addShard 接下来我们来设置集合的分片，首先执行如下命令表示给某个数据库分片： sh.enableSharding("sang") 对集合分片时，需要选择一个片键，片键实际上就是集合中的一个键，MongoDB将根据这个片键来拆分数据
简述 为何要分片 减少单机请求数，降低单机负载，提高总负载 减少单机的存储空间，提高总存空间。 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard Server 即存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个 意思是当这个分片中插入的数据大于1M时开始进行数据转移 步骤四: 配置Sharding # 我们使用MongoDB Shell登录到mongos，添加Shard节点 . { "ok" : 1 } > db.runCommand({ shardcollection: "test.users", key: { id:1 }}) # 设置分片的集合名称。 开销,解决这种开销的方法,就是手动预先分片; 手动预先分片 以shop.user表为例 sh.shardCollection(‘shop.user’,{userid:1}); # user表用userid
前言 上一篇我们说了ShardingSphere的读写分离，使用读写分离能够减轻单库的读写操作，从而提升数据库的吞吐量，但是当数据库中表的数据量到达一定数量时，我们可能就会需要进行分片了， 分片又分为垂直分片和水平分片 ，就是根据它来进行分片，sharding-algorithms是分片算法，我们可以通过SPI来实现自己的分片算法，接口是StandardShardingAlgorithm， 如下我们使用的是INLINE 基于行表达式的分片算法，algorithm-expression是分片表达式，ShardingSphere底层会进行解析表达式，然后分片到对应的数据表上面， 我们的表达式是document_$->{year 分片算法 ShardingSphere的分片算法有多种，我们也可以自己实现一套分片算法，通过SPI，分片算法的顶层接口是ShardingAlgorithm，目前实现了多种算法。 BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm: 基于分片边界的范围分片算法 VolumeBasedRangeShardingAlgorithm: 基于分片容量的范围分片算法
问题场景： 记一次ES离线快照数据恢复过程 客户需要将云上ES中的数据恢复到本地集群，但是恢复到本地后，索引分片显示未分片状态，数据不可用。 二、数据恢复分片未分片怎么解决？ 在快照在本地恢复后，查看索引状态，显示所有分片未分片，通过GET _cluster/allocation/explain 查看分片为何报错？ image.png 我们可以发现以下原因： 分片未分片的原因为集群索引中有设置分片过滤原则，恢复到本地集群后，发现本地索引规则设置不匹配，导致数据无法正常分片。 那么知道了原因，我们就来在本地集群改一下索引分片策略，我们针对索引取消分片策略：如下图： image.png 然后，我们再来看此索引分片的效果，结果无效 image.png 那么取消本地集群的索引分片设置 再次查阅官方文档，终于得到如下信息： image.png 那么以上得意思是： 跨集群恢复快照时，如果源集群有设置分片过滤规则，新得目标集群也要有相应得分片设置。否则，索引分片将无法正常运行。
hash 一个重要的特征是需要不同输入产生不同输出，但是在分片算法里，是需要多个值映射到一个分片节点上。 hash 分片 理解了散列表的基本特点，再来看看分布式数据库的 hash 分片。 hash 分片设计的要点： 1. 固定的数据映射到固定的节点 / 槽位 2. 数据分布均匀 3. 方便扩容 当分片填充满的时候，需要扩容使总数据量在总分片之间再次达到数据均匀分布状态，扩容需要用 hash 函数重新映射旧值到新的分片。 4. 取模 hash，举个最简单的例子就能明白：分片数设置为 2，要把数据均匀分布在这 2 个分片上，直接对分片 key 取模 2，这样模值为 0 的数据落在分片 1，模值为 2 的数据落在分片 2。 比如上面的 2 分片数据，如果增加到 3 分片，原来分片 1 上的数据只有 1/3 的数据可以保留不动，另外 2/3 的数据都需要挪到新的分片上，分片 2 也是如此。
MongoDB 分片管理 Mongodb版本：3.6 一、分片概念 1.数据块 块也叫区间，可能存在一分片一区间和一分片多区间两种情况。 一分片一区间：数据不会在片之间自动移动来保持分片的数据的均匀性，需要手动拆分分片来移动数据。 比如当前的集合在某个分片上面还没有数据那么不会在该分片上创建集合。所以如果某个分片存在分片的集合，那么必须将集合的数据移走或者将集合删除，否则该分片无法删除。 三、分片管理 1.添加分片 ? 2.删除分片 先当前分片对应数据库挪到其它的分片上。
过去很多小伙伴喜欢把分片写在应用逻辑中。你可能会把所有的姓的首字母A到D的放在一个分片上（节点），把姓的首字母E到G的放到另外一个分片上。 如果单独使用分片技术的话，分片对于数据丢失后的恢复并没有什么保障。尽管分片的数据是在不同的机器上，但一个节点数据丢失了或者出现了故障会让分片数据不可用。 （小编说：分片的数据都是独一份，丢了或者出现故障，自然就不能访问了）。不过也有个好消息就是分片后的数据如果丢了，其它的机器分片的数据还是能够访问的，只是那一个故障机器的数据不可用了而已。 尽管有了“聚合”结构之后分片变得容易了许多，但我们也不能草率而轻易的踏出这步（决定分片是个谨慎的事情） 。 总之从一个单独的节点迁移成多节点的分片终究是个复杂的活，so tricky啊。我们听到过有的团队迁移到分片的过程中遇到了麻烦，因为她们决定分片的时间太晚了。当产品都上线了，数据库却不能访问了。
# Redis分片集群 分片集群是将多个Redis主从结构联合起来，每个主从结构具有一个主实例和多个从实例。 Redis的分片集群可以在数据量不断增大的情况下进行水平扩容，将键值放在指定的实例中，以此来降低系统对单主节点的依赖，从而提高Redis服务的读写性能。分片集群的结构图如下。 # 分片集群的作用 主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。 使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征： 集群中有多个master，每个master保存不同数据 每个master都可以有多个slave节点 master之间通过ping监测彼此健康状态 客户端请求可以访问集群任意节点
文章目录 分片集群 分片部署架构 分片工作机制 分片 集群平衡器 集群的读与写架构 片键选择策略 小结 分片集群 上一章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移，但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要 MongoDB 从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题，引入了分片机制，实现了海量数据的分布式存储与高效的读写分离。 复制集中的每个成员是一个mongod实例，但在分片部署上，每一个片可能就是一个复制集。 上面谈到了分片的优点，但分片的使用会使数据库系统变得复杂。什么时候使用分片也是需要考虑的问题。
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