############################### 主从开始 ########################################## 最简单主从 http://www.codefrom.com/paper/MongoDB学习札记第六篇之主从复制 mongod --master --dbpath /opt/mongo1/ --port 10000 mongod --sl
  分片是数据跨多台机器存储,MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。具有大型数据集或高吞吐量应用程序的数据库系统可能会挑战单个服务器的容量。例如,高查询率会耗尽服务器的CPU容量。工作集大小大于系统的RAM会强调磁盘驱动器的I / O容量。有两种解决系统增长的方法:垂直和水平缩放。垂直扩展涉及增加单个服务器的容量,例如使用更强大的CPU,添加更多R
分片(sharding) 是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程。将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载。基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干分片节点里,每个片只负责总数据的一部分 ,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移)。config节点管理一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配
原创 2022-07-13 22:22:45
92阅读
MongoDB 有三种集群部署模式,分别为主从复制(Master-Slaver)、副本集(Replica Set)和分片(Sharding)模式。Master-Slaver 是一种主从副本的模式,目前已经不推荐使用。Replica Set 模式取代了 Master-Slaver 模式,是一种互为主从的关系。Replica Set 将数据复制多份保存,不同服务器保存同一份数据,在出现故障时自动切换,
  配置mongodb分片群集(sharding cluster)   Sharding cluster介绍 这是一种可以水平扩展的模式,在数据量很大时特给力,实际大规模应用一般会采用这种架构去构建monodb系统。  要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server: mongod 实例,用于存储实际
转载 精选 2012-05-20 20:40:54
1171阅读
1点赞
MongoDB集群搭建搭建之前先了解一下MongoDB分片群集主要有如下三个组件:Shard:分片服务器,用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server 角色可以由几台服务器组成一个Replica Set 承担,防止主机单点故障。Config Server:配置服务器,存储了整个分片群集的配置信息,其中包括chunk信息。Routers:前端路由,客户端由此接入,且让整个群集看
系统环境准备 # yum install numactl -y # systemctl disable firewalld # systemctl stop firewalld # cat >> /etc/security/limits.conf << EOF mongod soft nofile
原创 2023-08-18 09:05:00
80阅读
概述MongoDB的Shard集群来说,添加一个分片很简单,AddShard就可以了。 但是缩减集群(删除分片)这种一般很少用到,但是有些场景,必须把它上面的数据自动迁移到其他Shard上。Mongodb关闭表的分片过程: 导出带有sharding 的集合, 删除集合 ,导入集合。导出集合/usr/local/mongodb/bin/mongodump --host 127.0.0.1:30000
转载 2023-08-30 06:45:45
84阅读
概述​ 为解决mongodb在replica set每个从节点上面的数据库均是对数据库的全量拷贝,从节点压力在高并发大数据量的场景下存在很大挑战,同时考虑到后期mongodb集群的在数据压力巨大时的扩展性,应对海量数据引出了分片机制。什么是分片分片是将数据库进行拆分,将其分散在不同的机器上的过程,无需功能强大的服务器就可以存储更多的数据,处理更大的负载,在总数据中,将集合切成小块,将这些块分散
原创 2023-03-09 15:18:55
296阅读
目录简介1. 副本集1.1 MongoDB选举的原理1.2 复制过程2. 分片技术2.1 角色2.2 分片的片键2.3 片键分类环境介绍1.获取软件包2.创建路由、配置、分片等的相关目录与文件3. 配置服务器部署mongodb4. 配置复本集5. 分片服务部署6. 将分片配置为复制集7. 路由服务部署8. 启动分片功能9.实现分片功能10. 启用数据库分片并进行测试11. 查看分片验证11. 副本
目录简介MongoDB中的分片集群部署分片集群部署结构规划下载解压安装包配置config servers副本集建立3个shard复制集shard1复制集shard2复制集shard3复制集配置mongos(路由)测试分片集群其他简介分片是一种用于在多台计算机之间分配数据的方法。MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。具有大数据集或高吞吐量应用程序的数据库系统可能会挑战单
# 实现Docker Mongo集群教程 ## 1. 整体流程 ```mermaid journey title Docker Mongo集群搭建流程 section 准备工作 开发者 准备Docker环境 小白 下载Docker并安装 section 搭建Mongo集群 开发者 创建Docker网络 开发
原创 3月前
13阅读
使用docker-compose首先需要先安装 dockerdocker-compose1、linux安装部署docker# step 0:卸载旧版本 没有装的可以直接跳过 sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common \ docker-latest docker-latest-logrotate
mongo集群分片如何添加认证密码? 1.首先配置好集群参考“重点实战mongodb3.0.5Relica Sets+sharding集群”  2.登录到其中一个monogs,然后添加一个用户$ mongo 172.28.19.237:60005use admindb.createUser({ user: 'root', pwd:'123456', roles:['r
原创 2016-03-15 17:01:16
10000+阅读
Kubernetes(简称K8s)是一种开源的容器编排平台,用于自动化应用程序的部署、扩展和管理。它可以帮助我们更高效地管理、编排和运行容器化的应用程序。MongoDB是一个流行的文档型数据库,具有分布式、强一致性和高可扩展性的特点。在Kubernetes上搭建分片MongoDB集群可以实现数据的高可用和水平扩展。 本文将详细介绍如何在Kubernetes上搭建分片MongoDB集群,并提供相应
原创 7月前
25阅读
## 如何实现Mongo分片集群架构图 作为一名经验丰富的开发者,我将会指导你如何实现Mongo分片集群架构图。首先,我们需要了解整个流程,然后逐步进行操作。 ### 流程步骤 以下是实现Mongo分片集群架构图的步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 部署配置分片服务器 | | 2 | 启动config服务器 | | 3 | 启动分片服务器 | | 4
一、 集群的三个组件:mongos(query routers):查询路由,负责client的连接,并把任务分配给shards,然后收集结果。config server:配置服务器,保存了集群的元数据信息,查询路由通过配置服务器的配置信息决定把任务分配+到哪个shards上。shards server:分片,存储数据和执行计算。二、 集群架构图:三、 集群的IP及端口规划:服务192.168.14
 一. 概念简单描述1. MongoDB分片集群包含组件: mongos,configserver,shardding分片2. Mongos:路由服务是Sharded cluster的访问入口,本身不存储数据(1) 负载处理客户端连接;(2) 负责集群数据的分片3. Configserver: 配置服务器,存储所有数据库元信息(路由、分片)的配置。mongos本身没有物理存储分片服务
副本集实现了网站的安全备份和故障的无缝转移,但是并不能实现数据的大容量存储,毕竟物理硬件是有极限的,这个时候就需要做分布式部署,把数据保存到其他机器上。Mongodb的分片技术就很完美的实现了这个需求。 理解Mongodb的分片技术即Sharding架构      什么是Sharding?说白了就是把海量数据水平扩展的集群系统,数据分表存
转载 2023-08-25 22:18:15
125阅读
创建自定义网络sudo docker network create my-consul获取consul镜像sudo docker search consul sudo docker pull consul创建consul服务器sudo docker run -d --name node1 -h node1 --net my-consul consul agent -server -bootstra
转载 2023-08-22 16:14:46
20阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5