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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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
