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【整理】mongodb分库

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mongodb 分库

mongodb 分库分表

mongodb设计,要不要“分表”? – 知乎

“mongo有集群的功能,自动帮你分库分表。对你来说分库分表是透明的。”

“其实在该不该分表,分库上,mongo和传统的关系型数据库思维基本一致。

例如:

当你表的索引大到不能完全加载或快速地加载到内存的时候,你能不分表吗?

当你库内容大到一台DB撑不下的时候,你能不分库吗?

所以我认为,分表主要还是看单表的性能可以支撑得起来吗? 不行就分表。

具体如何判断单表是否能支撑的起来?

你可以预测下1~2年内业务可能会达到的最高的量。然后根据你预计的量做下DB压测。”

Mongo分库方案选型 – CSDN博客

mongodb 单表亿级数据的拆分方案 | 三月沙

Mongodb高级篇-Replication & Sharding – 简书

此处的复制集,貌似不是自己目前关心的 分库

mongodb架构mongodb分片集群与简易搭建方案—ttlsa教程系列之mongodb(六) – 运维生存时间

分片集群,也不是要关心的。

“mongodb支持自动分片,集群自动的切分数据,做负载均衡。避免上面的分片管理难度。

分片适用场景:

1. 服务器磁盘不够用

2. 单个mongod不能满足日益频繁写请求

3. 将大量数据存放于内存中提高性能”

MongoDB Sharding 机制分析 | 神仙的仙居

“所谓 sharding 就是将数据水平切分到不同的物理节点。这里着重点有两个,

  •  一个是水平切分,

  • 另一个是物理节点。

    • 而物理节点,主要是和如 mysql 等提供的表分区区分。表分区虽然也对数据进行了划分,但是这些分区仍然是在同一个物理节点上。”

一般我们说数据库的分库分表有两种类型。

  • 一种是水平划分,比如按用户 id 取模,按余数划分用户的数据,如博客文章等;

    • sharding 指的是水平划分。

  • 另一种是垂直划分,比如把用户信息放一个节点,把文章放另一个节点,甚至可以把文章标题基本信息放一个节点,正文放另一个节点。

sharding

n. 分片;分区

replica set=复制集

Mongo分库方案选型 – CSDN博客

“2.1 分库要自己代码实现

需要自己代码中实现根据不同的context访问不同的数据库,即实现根据分库的key,路由到不同的物理库上。”

mongodb 单表亿级数据的拆分方案 | 三月沙

微服务MySQL分库分表数据到MongoDB同步方案 | torry’s blog

mongodb还有分表的必要吗? – SegmentFault

“mongodb自带了autosharding,那么还有必要分表吗,加入一张表过亿级别?

意思是不用分表,自动sharding?

对,sharding是比分表更强(大部分场景下)的水平扩展方式。”

MongoDB分表与分片选择的一次实践 – CSDN博客

MongoDB在58同城百亿量级数据下的应用实践

【总结】

MongoDB这个来源英文单词“humongous”

humongous:巨大的、奇大无比的

从MongoDB单词本身可以看出它的目标是提供海量数据的存储以及管理能力

MongoDB具备较好的扩展性以及高可用性

在数据复制方面,支持两种方式:

  • Master-Slaver(主从)

  • Replica-Set(副本集)

MongoDB特点:

  • NoSQL,Free Schema

  • 丰富的查询支持

  • 较多类型的索引支持

  • Auto-Sharding

库级Sharding

MongoDB集群部署:Sharding+Replica-Set的部署方式

  • Shard Server节点(存储节点,采用了Replica-Set的复制方式)

  • Config Server节点(配置节点)

  • Router Server(路由节点、Arbiter Server(投票节点)

MongoDB三要素:

  • 数据库(DataBase)

  • 集合(Collection)

  • 文档(Document)

分别对应RDBMS(比如MySQL)三要素:

  • 数据库(DataBase)

  • 表(Table)

  • 行(Row)

MongoDB集群有多种方式可以监控:

  • mongosniff

  • mongostat

  • mongotop

  • db.xxoostatus

  • web控制台监控

  • MMS

  • 第三方监控

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