MongoDB 自动分片 auto sharding
MongoDB部署实验系列文章,MongoDB做为NoSQL数据库,最近几年持续升温,越来越多的企业都开始尝试用MongoDB代替原有Database做一
MongoDB部署实验系列文章,MongoDB做为NoSQL数据库,最近几年持续升温,越来越多的企业都开始尝试用MongoDB代替原有Database做一些事情。MongoDB也在集群,分片,,复制上也有相当不错的的表现。我通过将做各种MongoDB的部署实验进行介绍。
第三篇 MongoDB 自动分片 auto sharding,分为6个部分
1.初始化文件目录
2.启动shard节点
3.配置shard节点
4.插入数据分片实验
5.删除主分片
6.重置主分片
系统环境介绍:
Ubuntu 12.04. LTS 64bit Server
1. 初始化文件目录
创建目录
config1,config2,config3是配置节点
shard1,shard2,shard3是分片节点
~ pwd
/home/conan/dbs
~ mkdir config1 config2 config3 shard1 shard2 shard3
conan@u1:~/dbs$ ls -l
drwxrwxr-x 3 conan conan 4096 May 31 11:27 config1
drwxrwxr-x 3 conan conan 4096 May 31 11:27 config2
drwxrwxr-x 3 conan conan 4096 May 31 11:27 config3
drwxrwxr-x 3 conan conan 4096 May 31 11:28 shard1
drwxrwxr-x 3 conan conan 4096 May 31 11:29 shard2
drwxrwxr-x 3 conan conan 4096 May 31 11:29 shard3
2. 启动shard节点
启动config节点
~ mongod --dbpath /home/conan/dbs/config1 --port 20001 --nojournal --fork --logpath /home/conan/dbs/config1.log
~ mongod --dbpath /home/conan/dbs/config2 --port 20002 --nojournal --fork --logpath /home/conan/dbs/config2.log
~ mongod --dbpath /home/conan/dbs/config3 --port 20003 --nojournal --fork --logpath /home/conan/dbs/config3.log
启动mongos节点
~ mongos --configdb localhost:20001,localhost:20002,localhost:20003 --port 30001 --fork --logpath /home/conan/dbs/mongos1.log
~ mongos --configdb localhost:20001,localhost:20002,localhost:20003 --port 30002 --fork --logpath /home/conan/dbs/mongos2.log
启动shard节点
~ mongod --dbpath /home/conan/dbs/shard1 --port 10001 --nojournal --fork --logpath /home/conan/dbs/shard1.log
~ mongod --dbpath /home/conan/dbs/shard2 --port 10002 --nojournal --fork --logpath /home/conan/dbs/shard2.log
~ mongod --dbpath /home/conan/dbs/shard3 --port 10003 --nojournal --fork --logpath /home/conan/dbs/shard3.log
查看端口
~ netstat -nlt
Active Internet connections (only servers)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State
tcp 0 0 0.0.0.0:21003 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:10001 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:30001 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:10002 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:30002 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:10003 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:11001 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:31001 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:11002 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:31002 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:11003 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:20001 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:20002 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:20003 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:21001 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 0 0.0.0.0:21002 0.0.0.0:* LISTEN
tcp6 0 0 :::22 :::* LISTEN
3. 配置shard节点
连接mongos1,在mongos中添加分片:
~ mongo localhost:30001/admin
MongoDB shell version: 2.4.3
connecting to: localhost:30001/admin
mongos> db.runCommand({addshard : "localhost:10001", allowLocal : true})
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({addshard : "localhost:10002", allowLocal : true})
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({addshard : "localhost:10003", allowLocal : true})
{ "shardAdded" : "shard0002", "ok" : 1 }
错误的语法:(MongoDB2.0.4已经不支持此语法)
mongos> db.runCommand({addshard : "shard1/localhost:10001,localhost:10002",name:"s1", allowLocal : true})
{
"ok" : 0,
"errmsg" : "couldn't connect to new shard socket exception [CONNECT_ERROR] for shard1/localhost:10001,localhost:10002"
}
查看分片信息
mongos> db.runCommand({listshards:1})
{
"shards" : [
{
"_id" : "shard0000",
"host" : "localhost:10001"
},
{
"_id" : "shard0001",
"host" : "localhost:10002"
},
{
"_id" : "shard0002",
"host" : "localhost:10003"
}
],
"ok" : 1
}
启用数据库分片:fensme
mongos> db.runCommand({"enablesharding" : "fensme"})
{ "ok" : 1 }

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Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

L'article discute de l'utilisation de l'instruction ALTER TABLE de MySQL pour modifier les tables, notamment en ajoutant / abandon les colonnes, en renommant des tables / colonnes et en modifiant les types de données de colonne.

La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

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