# 列出分片信息 mongos> use admin mongos> db.runCommand( { listshards : 1 } ) { "shards" : [ { "_id" : "shard1", "host" : "sh1/127.0.0.1:28021,127.0.0.1:2802
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2017-08-08 15:13:00
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分片用户管理 不通过mongos连接分片 通过mongos创建的用户无法直接登录shard，必须单独给shard创建自己的用户 用户创建规则 连接分片 /data/tianyiyun/mongodb-linux-x86_64-amazon-3.6.2/bin/mongo --port 20001 集
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2023-08-18 11:32:22
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查看mongo集群是否开启了balancemongos>sh.getBalancerState()true查看是否正在有数据的迁移mongos>sh.isBalancerRunning()false设置balance时间窗口mongos>useconfigswitchedtodbconfigmongos>db.settings.update({_id:"balancer"}
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2021-04-19 14:19:04
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更新configserver信息 1.登录一个configserver节点,查看configserver信息 直接修改原来的数据会报错 2.查看rs的帮助命令 rs帮助命令 /data/mongod/package/mongodb-linux-x86_64-amazon-3.6.2/bin/mong
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2023-08-18 11:35:52
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前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法，下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结： MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制。选举机制采用了Bully算法，可以很方便从分布式节点中选出主节点。Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法，主要思想是集群的每个成员都可以声
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2022-01-17 11:50:36
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前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法，下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结： MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制。
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2021-08-19 14:20:00
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前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法，下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结： MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制。选举机制采用了Bully算法，可以很方便从分布式节点中选出主节点。Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法，主要思想是集群的每个成员都可以声 ...
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2021-08-19 14:20:00
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前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法，下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结： MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制。选举机制采用了Bully算法，可以很方便从分布式节点中选出主节点。Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法，主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点。别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争。被
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2021-04-13 09:14:47
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什么是MongoDB分片MongoDB分片是指将数据库拆分成多份，把它们分散到不同的机器上，从而实现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多的请求。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块，这些块分散到若干分片里面，每个分片只负责总数据的一部分。对于应用程序来说，不必知道哪个分片对应哪些数据，甚至不需要知道数据已经被分片。当应用程序查询数据时，只需要连接一个前置路由即可。这个前
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2023-07-27 22:04:20
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# MongoDB 分片集群 分片
## 简介
MongoDB是一个开源的、基于分布式文件存储的数据库系统。它以高性能、易扩展和开发友好性而闻名。在大规模数据存储方面，MongoDB通过分片（Sharding）技术解决了传统数据库的瓶颈问题。本文将介绍MongoDB分片集群的基本概念和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 分片集群概述
在MongoDB中，分片集群是指将大规模数据分布在多
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2024-01-05 08:24:27
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备份1. 禁用均衡器（balancer process）使用mongo 链接到mongos, 然后在config数据库上运行sh.stopBalancer()use config
sh.stopBalancer()2. 锁定每个副本集的secondary member在每个分片集群上Lock副本集的secondary member, 以及config server 副本集中的一个secondary
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2023-10-20 20:24:02
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分片的目的高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力,大的查询量会将单机的CPU耗尽,大的数据量对单机的存储压力较大,最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上.为了解决这些问题,有两个基本的方法:纵向扩展和分片.分片为应对高吞吐量与大数据量提供了方法.使用分片减少了每个分片需要处理的请求数,因此,通过水平扩展,集群可以提高自己的存储容量和吞吐量.举例来说,当插入一条数据时,应用只需
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2024-02-02 09:00:58
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MongoDB集群搭建-分片一.场景：1，机器的磁盘不够用了。使用分片解决磁盘空间的问题。 2，单个mongod已经不能满足写数据的性能要求。通过分片让写压力分散到各个分片上面，使用分片服务器自身的资源。 3，想把大量数据放到内存里提高性能。和上面一样，通过分片使用分片服务器自身的资源。 二.搭建步骤：1.准备服务器： 2.分片服务配置：【sharding】上面准备的服务器有三
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2023-08-02 13:52:30
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一、简介分片（sharding）是MongoDB用来将大型集合水平分割到不同服务器（或者复制集）上所采用的方法。 不需要功能强大的大型计算机就可以存储更多的数据，处理更大的负载。 分片集群由以下3个服务组成：Shards Server: 每个shard由一个或多个mongod进程组成，用于存储数据。Router Server: 数据库集群的请求入口，所有请求都通过Router(mongos)进行协
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2023-08-04 23:17:32
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随着技术的发展，目前数据库系统对于海量数据的存储和高效访问海量数据要求越来越高，MongoDB分片机制就是为了解决海量数据的存储和高效海量数据访问而生。 MongoDB分片集群由mongos路由进程（轻量级且非持久化进程）、复制集组成的片shards（分片一般基于复制集故障转移和冗余备份功能）、一组配置服务器（存储元数据信息，一般冗余3台）构成。一、部署MongoDB分片集群mongod参数可以通
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2024-02-01 12:51:06
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Mongo官网——Sharding官方介绍Sharding（分片） is a method for distributing data across multiple machines. MongoDB uses sharding to support deployments with very large data sets and high throughput operations.个人理解
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2023-08-06 23:15:47
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前言 分片技术是解决如今大数据量，高吞吐量的数据库应用对传统关系型单机数据库造成巨大压力的有效手段，mongodb不同于mysql等数据库需要依赖第三方中间件来实现sharding，增加架构复杂度和运维难度，mongodb内建分片技术，并且已经做到相当高的自动化
架构模型由图可知mongodb分片集群由三部分组成mongos,config servers,shard nodes环境准备I
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2023-11-18 14:48:09
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如果MongoDB仅仅是一个文档型的数据库，那就没有什么亮点了，然而MongoDB最大优点在于读扩展，热备份，故障恢复以及自动分片（写扩展）。这节系列结束篇就把这些功能介绍一下。备份复制实现了数据库备份的同时，实现了读写分离，又实现了读操作的负载均衡，即一台主写服务器，多台从属备份和读服务器，并且支持备份和读的集群扩展。其中Replica Sets方式又支持故障切换，当主服务器down掉后会投票选
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2023-10-30 19:41:05
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在本篇博客中我们主要讨论下博客的管理。因为已经在前面五篇中写了具体的实例，因此这里就不再举例说明。 一、监控 分片集群是整个体系中比較复杂的一块，因此更应该须要监控。主要命令： serverstatus和currentOp()二、手动分区 手动分区意思就是手动对线上分片集群的块进行拆分和迁移。一般而言，一个分片写的越多。它越大。 movechunk命令在这
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2024-06-30 05:27:17
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文章目录1. 概念2. 分片集群的组件3. 搭建分片集群3.1 分片（存储）节点副本集的创建3.1.1 第一套副本集3.1.1.1 配置主节点3.1.1.2 配置副本节点3.1.1.3 配置仲裁节点3.1.1.4 配置副本集3.1.2 第二套副本集3.1.2.1 配置主节点3.1.2.2 配置副本节点3.1.2.3 配置仲裁节点3.1.2.4 配置副本集3.2 配置节点副本集的搭建3.2.1 配
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2023-08-07 20:19:18
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