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MongoDB 分片篇

作者:互联网

MongoDB 分片篇(五)

mongodb3.x
原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000011335033

发布于 2017-09-24 约 6 分钟

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。在关系型数据库中,当一个表太大(超过几亿行数据)时,我们也有分表的做法,和这里的分片是类似的概念。

术语

示例

环境搭建

启动两台mongodb服务器(2701727018),一台配置服务器(27019)和一个路由服务(27020);

注意: Mongodb3.4版本开始要求配置服务器要是复制集

// 启动分片服务器,注意要加 --shardsvr
./bin/mongod --dbpath shard1/data --logpath shard1/log/0924.log --fork --port 27017 --shardsvr
./bin/mongod --dbpath shard2/data --logpath shard2/log/0924.log --fork --port 27018 --shardsvr

// 配置服务器, 注意要加 --configsvr
./bin/mongod --dbpath shard_router_server/data --logpath shard_router_server/log/0924.log --fork --port 27019 --configsvr --replSet config

// 启动路由服务
./bin/mongos --port 27020 --configdb config/localhost:27019 --logpath shard_router/log/0924.log --fork

进入路由服务,注册参与分片的节点

mongos> use admin
mongos> db.runCommand({"addshard" : "192.168.1.168:27017"});
mongos> db.runCommand({"addshard" : "192.168.1.168:27018"});

查看分片信息

mongos> sh.status()

查看分片成员

mongos> db.runCommand({listshards: 1})
// 或切换到 config 数据库,查看 shards 集合
mongos> use config
mongos> db.shards.find()

删除分片

mongos> db.runCommand({"removeshard":"192.168.1.168:27017"})

此时后台会自动开启分片数据库的数据迁移;然后需要手动迁移未开启分片数据库的数据;

手动迁移命令,可以参考

mongos> db.runCommand({ movePrimary: "school", to: "192.168.1.168:27018" })

开启分片

如果对应的数据库没有开启分片功能,则通过路由服务新增数据,是会报错的;

笔者开启school数据库的分片功能;

mongos> db.runCommand({"enablesharding" : "school"});
// 或
mongos> sh.enableSharding("school")

那么,如果 school 数据库下的集合没有开启分片功能,那么所有对school数据库下集合的操作都会在school数据库所在的分片上执行;

查看已经在片系统上的数据库列表:

mongos> db.databases.find()

集合开启分片
school数据库下的demo集合开启分片功能;

mongos> sh.shardCollection("school.demo", {"name":1})

开启分片的集合,是以 chunks(块) 为单位;块(chunk)是由多个doc组成的一个分组,在某个索引字段(片键)上是连续的,每个chunk的片键是有一定范围的。块的默认大小是 64 MB。有些chunk会非常大,包含的doc数量非常多,但是,在MongoDB看来,仍然是一个chunk,和没有任何doc的空chunk没有区别。均衡分发保证每个shardchunk数量是大致相同的。因此,片键的选择直接影响分片的好坏。

测试分片效果

因为chunk默认大小是 64 MB(取值范围是 1 MB 到 1024 MB), 不方便查看效果(chunk数目差异较大时的拆分与平衡);

修改chunk块的大小:

mongos> use config
mongos> db.settings.save( { _id:"chunksize", value: 1 } )

此时批量向school数据库下的 demo插入 60W 条数据

mongos> use school
mongos> for(i=0;i<600000;i++){ db.demo.insert({"uid":i,"name":"zhanjindong"+i,"age":13,"data":new Date()}); }

通过命令sh.status(),可以实时查看各片上的chunk数目多少;

标签:school,MongoDB,数据库,db,mongos,分片,chunk
来源: https://www.cnblogs.com/qzdd/p/12363381.html