Nosql-Datenbanken und ihre Fähigkeit, Daten automatisch zu teilen

Nosql-Datenbanken können Daten automatisch auf mehrere Server verteilen, um die Last zu verteilen und die Leistung zu verbessern. Dazu werden die Daten in kleinere Teile, sogenannte Shards, aufgeteilt und diese Shards dann auf die Server verteilt. Nosql-Datenbanken können Daten automatisch auf mehrere Server verteilen, um die Last zu verteilen und die Leistung zu verbessern.

Wenn ein Shard zu groß oder gerichteter ist, kann er automatisch geteilt werden. Aufgrund der Auto -Sharding-Funktion wird das Programm nicht überlastet, wodurch Zeit für andere Aufgaben wie Datenplatzierung und Datenabruf frei wird.

Die Dokumente einer MongoDB-Sammlung werden mithilfe des Shard-Schlüssels auf Shards verteilt. MongoDB teilt Daten in Chunks auf, indem es sie in nicht überlappende Bereiche von Schlüsselwerten unterteilt. Als Teil der Bemühungen von MongoDB, diese Chunks zu verteilen, versucht es, sie gleichmäßig auf die Shards des Clusters zu verteilen.

Kann Nosql auf mehrere Server verteilt werden?

Ja, NoSQL-Datenbanken können auf mehrere Server verteilt werden. Dies ermöglicht eine erhöhte Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der Daten.

Es kann auch die Sicherheit des Systems verbessern, indem es Redundanz bereitstellt.

Durch Clustering werden Daten auf mehrere Server verteilt und können als unabhängige Quelle genutzt werden.
Warum werden Daten über mehrere Server übertragen?
Für das System ist es vorteilhaft, die Last auf mehrere Server zu verteilen, um die Gesamtleistung zu verbessern.

Unterstützt Mongodb Auto Sharding?

MongoDB unterstützt Auto-Sharding, was bedeutet, dass Daten automatisch auf mehrere Server verteilt werden. Dies macht es einfach, das System zu skalieren, wenn weitere Server hinzugefügt werden.

Eine Aufzeichnung wird in Stücke geteilt, während sie vom Rest einer Sammlung oder Tabelle getrennt und auf mehrere Maschinen verteilt werden, die als Shards bezeichnet werden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie innerhalb weniger Minuten einen Sharding-Cluster in einer Entwicklungsumgebung einrichten und ausführen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie einen geeigneten Shard-Schlüssel auswählen und sicherstellen, dass MongoDB-Dokumente beim Schreiben gleichmäßig auf Shards verteilt werden. Dieses Tutorial geht auf die vier MongoDB-Server ein, die einen Sharding-Cluster bilden. Wenn Sie mongo-config-Befehle ausführen, werden Sie feststellen, dass der blaue Hintergrund verwendet wird. Alle Befehle, die auf dem Server mit den meisten Ressourcen ausgeführt werden, erscheinen mit rotem Hintergrund, während die auf anderen Servern ausgeführten Befehle mit grünem oder grünem Hintergrund angezeigt werden. Weitere Informationen zur Funktionsweise dieser Rollen finden Sie unter Grundlegendes zur Sharding-Topologie von MongoDB.

In MongoDB 3.6 müssen sowohl einzelne Shards als auch Konfigurationsserver als Replikate konfiguriert werden. Das Vorhandensein mehrerer Replikatsätze mit mehreren Mitgliedern ist vorteilhaft, um Ihre Daten sicher und verfügbar zu halten. Die Komplexität der Sharding-Architektur wird jedoch stark erhöht. Der folgende Artikel beschreibt, wie Sie einen Sharding-Cluster so schnell wie möglich einrichten und ausführen. Wenn Sie die Authentifizierung auf Ihrer MongoDB-Instanz aktiviert haben, benötigen Sie nur eine Kennwortauthentifizierung. Um die besten Ergebnisse in diesem Tutorial zu erzielen, sollten Sie den Sicherheitsblock in Ihrer mongod.conf-Datei deaktivieren. Fügen Sie als Nächstes den Wert configsvr zur clusterRole-Direktive hinzu.

Infolgedessen wird MongoDB für das Hosten dieses Servers auf dem Sharded-Cluster verantwortlich sein. Der Replikatsatzname und die Rolle eines Sharding-Clusters werden von MongoDB gelesen, wenn es in seiner laufenden Konfiguration ausgeführt wird. Der erste Satz von Replikaten wird auf den Konfigurationsservern in einem Sharding-Cluster erstellt. In diesem Schritt können Sie die Konfiguration für beide einzelnen Shards replizieren. Wenn Sie MongoDB auf MongoDB-shard1 verwenden, kopieren Sie die Konfigurationsdateien nach MongoDB-shard1 und MongoDB-shard1. Das Ergebnis ist, dass jede MongoDB-Instanz über eine Reihe von Servern verfügt, die als Shards dienen. Bevor Shards verwendet werden können, müssen sie über die Mongo-Shell initiiert werden.

Dieses Handbuch soll Sie bei der Konfiguration und Ausführung eines Sharding-Clusters mit einem Konfigurationsserver und zwei Shard-Servern unterstützen. Es ist für den Einsatz in einer Produktionsumgebung ungeeignet. Der erste und der zweite Replikatsatz, Mongo-Shard1 und Mongo-Shard2, sind beide Einzelknoten-Replikate. Einer der beiden Shards fordert Sie mit einem Namen auf, während der andere Sie mit einem Namen auffordert. In beiden MongoDB-Shells kann die Methode thers.status() verwendet werden, um sicherzustellen, dass jeder Replikatsatz ordnungsgemäß konfiguriert wurde. Diese Komponenten müssen über einen Mongos-Abfragerouter mit einem Sharded-Cluster verknüpft werden. Es ist für die Verwaltung des Konfigurationsservers und die Kommunikation mit den Shard-Servern zuständig.

Nachdem der mongos-Befehl ausgeführt wurde, können Sie dem Sharding-Cluster mithilfe von mongo_shardip Shards hinzufügen: mongo_shardip ist die IP-Adresse des Servers, auf dem mongo-shard1 ausgeführt wird. Wenn Sie diesen Befehl verwenden, sehen Sie eine leere Liste verbundener Shards im Shards-Schlüssel. Mit der Methode sh.status() können Sie überprüfen, ob sich der Abfragerouter im selben Verzeichnis wie der Konfigurationsserver befindet. Wenn für MongoDB-Datenbanken Sharding aktiviert ist, können sie Daten nur auf die gleiche Weise speichern wie in anderen Datenbanken. Als Grundlage für diesen Leitfaden dient eine Sammlung von Dokumenten aus einigen der bevölkerungsreichsten Städte der Welt. Die folgende Methode kann verwendet werden, um das Sharding für eine Datenbank zu aktivieren: enableSharding() Der Befehl gibt eine Fehlermeldung zurück: sobald er ausgeführt wird. Wenn Sie die Datenbank so konfigurieren, dass sie dies zulässt, können Sie jetzt zulassen, dass die Sammlung von Städten partitioniert wird.

Indem Sie dieser Anleitung folgen, erfahren Sie, wie Sie einen funktionierenden MongoDB-Shard-Cluster erstellen. Die Städtesammlung in der Bevölkerungsdatenbank wird in ein Länderfeld partitioniert, in dem der Shard-Schlüssel verwendet wird. Danach können mit folgendem Befehl 20 Dokumente eingefügt werden: many. Die Ausgabe ähnelt der typischen Ausgabe von MongoDB, da sie sich genau wie eine normale MongoDB-Datenbank verhält. Es ist garantiert, dass jeder Shard verwendet werden muss, um die Abfrage durchzuführen, wenn Sie alle Dokumente aus der Städtesammlung abrufen möchten. MongoDB gibt die Liste der teilnehmenden Shards an der Auswertung zurück, indem es den Shards-Schlüssel verwendet. Wenn Sie das Kontinentfeld abfragen, das nicht den gesuchten Shard-Schlüssel enthält, müssen Sie möglicherweise einen Vergleich durchführen. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie die Konfigurationsserver und einzelnen Shards von MongoDB konfigurieren und sie alle zu einem verteilten MongoDB-Cluster verbinden. Sie haben auch den Mongos-Abfragerouter verwendet, um den Shard zu automatisieren, die Datenpartitionierung einzuführen, Abfragen für die Datenbank durchzuführen und Metriken zu überwachen.

Daten werden durch diesen Vorgang des Einsteckens zwischen mehreren Hosts verteilt. Eine MongoDB-Instanz kann große Datensätze in kleine Datensätze aufteilen, um Sharding zu erreichen. Mit dieser Funktion können Sie Ihre Datenbank nahtlos skalieren, wenn Ihre Anwendungen über die Möglichkeiten eines einzelnen Servers hinauswachsen, ohne Ihre Anwendung noch komplexer zu machen.
Mit Hilfe von MongoDB ist es einfach, Ihre Datenbank zu skalieren, ohne die Komplexität Ihrer Anwendung zu erhöhen. Mit MongoDB können Sie Ihre Datenbank skalieren, ohne die Komplexität Ihrer Anwendungen zu erhöhen, was möglich ist, wenn Ihre Anwendungen wachsen. Mit dem Sharding von MongoDB können Sie Ihre Datenbank skalieren, ohne Ihre Anwendungen komplexer zu machen.

Die Grundlagen des Mongodb-Sharding

Shauling wird durch die Aufteilung von Daten in Shards ermöglicht. Wenn ein Knoten Daten an einem einzigen Ort speichert, ist ein Shard der Teil dieser Daten, die an einem einzigen Ort gespeichert sind. Jeder Shard wird dann an einen Datenknoten im System gesendet und verteilt. Wenn ein Lese- oder Schreibvorgang auf einem Shard ausgeführt wird, besteht der erste Schritt darin, sicherzustellen, dass Daten auf dem Datenknoten vorhanden sind. Die Operation wird durchgeführt, solange sich der Zustand nicht ändert. Wenn die Daten nicht mehr vorhanden sind, werden sie auf dem Datenknoten gespeichert und ein neuer Shard-Index wird generiert. In MongoDB wurde es so konzipiert, dass es sowohl flexibel als auch einfach zu verwenden ist. Das Shard-Management-Tool ermöglicht Ihnen das einfache Erstellen, Löschen und Verschieben von Daten in einer einzigen Sitzung. Mithilfe des Shard-Index können Sie innerhalb von Sekunden nach Daten für einen Shard suchen und darauf zugreifen. Zusätzlich zum Replikatsatz-Feature von MongoDB enthält die Datenbank auch ein sekundäres Replikatsatz-Feature, das ein Replikat der Daten-Shards von einem anderen MongoDB-Knoten speichert. Dadurch funktioniert das System auch dann weiter, wenn einer der Datenknoten ausfällt. Die MongoDB-Autoshred-Methode ist eine Methode zum automatischen Aufteilen eines Datensatzes in Shards und deren Verteilung auf mehrere Datenknoten. Durch die Aufteilung größerer Datensätze in kleinere Blöcke können mehrere Datenknoten sie in größeren Mengen speichern, wodurch die Speicherkapazität des Systems erhöht wird.

Benötigen Nosql-Datenbanken Sharding?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von der jeweiligen NoSQL-Datenbank und ihrer Verwendung abhängt. Im Allgemeinen kann Sharding erforderlich sein, wenn die Datenbank für Anwendungen mit hohem Datenverkehr verwendet wird oder wenn erwartet wird, dass sie sehr groß wird. Einige NoSQL-Datenbanken sind jedoch von Anfang an horizontal skalierbar und benötigen möglicherweise kein Sharding. Letztendlich ist es am besten, die Dokumentation oder den Support für die jeweilige Datenbank zu konsultieren, um festzustellen, ob Sharding erforderlich oder empfohlen ist.

Datenbank-Sharding kann verwendet werden, um große Datensätze effektiv zu verwalten und zu skalieren. Ein einzelnes logisches Dataset wird in mehrere Datenbanken aufgeteilt, und diese Datenbanken werden dann auf mehrere Computer verteilt. Wenn eine Abfrage durchgeführt wird, ist wahrscheinlich nur eine kleine Anzahl von Computern beteiligt. Database Sharding ist sowohl in SQL- als auch in NoSQL-Datenbanken möglich. Infolgedessen hat Sharding eine Shared-Nothing-Architektur. Ein Mitglied einer Klinge ist sich anderer Mitglieder einer Klinge nicht bewusst. Es muss zwei Dinge ausbalancieren: partitionsübergreifende Abfragen reduzieren und die Last durch Sharding mit der richtigen Granularität gleichmäßig verteilen.

Der Datentyp des Shard-Schlüssels muss ganzzahlig sein, um effizient zu sein. Ein Server kann mehrere Shards gleichzeitig hosten. Wenn die Last auf einem Server steigt, kann es notwendig sein, ihn zu trennen. Der Proxy jedes Shards kann zusätzlich zu Caching und Überwachung Caching- und Überwachungsaktivitäten durchführen. Die Hauptvorteile von Sharding sind horizontale Skalierung, verbesserte Leistung und erhöhte Verfügbarkeit. Shards können zum Bereitstellen von Cloud-Diensten verwendet werden. Das Upgrade kann auf einem einzelnen Shard getestet werden, bevor es an alle verteilt wird.

Kundentransaktionen können an Orten durchgeführt werden, an denen behördliche Anforderungen gelten und an denen sich die Shards befinden. Gute Optionen sind SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL und Citus. RDS ist ein Dienst, mit dem Sie fragmentierte Datenbanken erstellen und bereitstellen können. Sowohl die Replikation als auch das subkontinentale Sharding können gleichzeitig durchgeführt werden. Anhand der CPU- und Speicherauslastung sowie der Lese-/Schreibleistung können Sie bestimmen, wie effizient alle Shards sind. Wenn Hotspot-Bereiche vorhanden sind, sollte ein Nachschärfen in Betracht gezogen werden. Der Begriff „Shard“ scheint seinen Ursprung im Massively Multiplayer Online Game Ultima Online zu haben, da er häufig in Computer- und Speicherkontexten verwendet wird.

Ingenieure bei Facebook entwickeln eine NoSQL-Datenbank namens Cassandra. Mit Bigtable von Google können Petabytes an Daten auf handelsüblichen Servern gespeichert werden. Vitess wurde von einem Team in YouTube entwickelt, um Skalierbarkeitsprobleme in seiner Datenbank zu lösen. Routing-Logik kann mithilfe von Vitess aus dem Anwendungscode entfernt werden.

Mit Hilfe von Sharding können große Datenmengen verarbeitet werden. Die gebräuchlichste Methode zum Aufteilen eines Datensatzes in Shards ist die Verwendung eines Drittanbieters. Die Möglichkeit, Daten aus SQL- und NoSQL-Datenbanken abzurufen, ist äußerst nützlich. SQL ist eine etablierte und bekannte Datenbanktechnologie. NoSQL-Datenbanken sind schnell und zuverlässig, was sie zu einer attraktiven Option für große Datenbanken macht.
Mit Sharding ist es einfach, große Datensätze zu verwalten. SQL- und NoSQL-Datenbanken können davon profitieren, indem sie die Leistung einer Datenbank damit verbessern.

Die Vorteile von Sharding

Daten werden mit der Sharding-Methode auf mehrere Computer verteilt. STreeving ist ein wichtiges Feature in MongoDB-Bereitstellungen, die dicht mit großen Datensätzen gepackt sind und Operationen mit großem Durchsatz erfordern. Datenbanksysteme mit großen Datensätzen oder Anwendungen mit großem Durchsatz können viel Platz auf einem einzelnen Server verbrauchen. Ein Datensatz, der nicht in einer einzigen Datenbank gespeichert werden kann, erfordert den Sharding-Prozess . Falls Sie Ihre Meinung ändern müssen, speichern Sie diese Antwort. Jeder Knoten in Cassandra ist nur dafür verantwortlich, eine Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge einer Teilmenge zu halten einer Teilmenge einer Teilmenge einer Cassandra-Skalierung ermöglicht es ihr, Daten horizontal zu verarbeiten, was nützlich ist, wenn Daten über mehrere Knoten verteilt sind.

Sharding in der Nosql-Datenbank

In einer fragmentierten Nosql-Datenbank werden Daten auf mehrere Server verteilt, wobei jeder Server eine Teilmenge der Daten enthält. Dieser Ansatz kann die Leistung verbessern, indem Daten auf mehrere Server verteilt werden können, die dann parallel abgefragt werden können.

Um eine maximale Skalierbarkeit zu erreichen, müssen große Datasets in kleinere partitioniert und auf mehrere Domänen verteilt werden. Durch die Partitionierung von Daten können sie auf mehrere Knoten verteilt werden, was eine bessere Ausführung über sie hinweg ermöglicht. Die Partitionierung ist nur eine Komponente einer Datenbank, und wenn wir sicherstellen können, dass jeder Knoten am Reichtum teilhat, kann jede Partition als ihr eigenes Rechenzentrum fungieren. Daten können mithilfe der schlüsselbasierten Datenverteilung auf mehrere Partitionen partitioniert werden. Da alle Daten in einem einzigen Dateisystem gespeichert werden, kann eine E-Commerce-Anwendung das Auslesen aller Daten innerhalb eines Tages oder stündlich erfordern. Dieses Problem kann vermieden werden, indem für jeden Zeitstempel ein Schlüssel mit Präfix als Partitionsname definiert wird. Sobald jeder Partition ein Satz von Schlüssel-Hashes (und nicht ein Satz von Schlüsseln) zugewiesen wurde, werden alle Schlüssel innerhalb dieses Satzes auf dieser Partition gespeichert.

Durch die Verwendung von Hashing auf Schlüsseln werden Hot Spots reduziert, aber nicht vollständig eliminiert. Es besteht die Tendenz, Schlüssel über mehrere Partitionen zu verteilen und nicht nur einzeln. Wenn die Lese- und Schreibprozesse verknüpft sind, folgen alle Anforderungen weiterhin demselben Pfad zu derselben Partition. In vielen Fällen verwenden Datensysteme Hotkeys, um verzerrte Workloads auszugleichen.

Auto-Sharding in Mongodb

Die Auto-Sharding-Funktion von Mongodb ermöglicht eine horizontale Skalierbarkeit Ihrer Datenbank, indem Daten automatisch auf mehrere Shards verteilt werden. Dadurch kann Ihre Datenbank in Größe und Durchsatz wachsen, ohne dass Shards manuell konfiguriert und verwaltet werden müssen.

Die Sharding-Technologie von MongoDB ist ideal für Bereitstellungen mit großen Datensätzen und hohem Durchsatz. Das Senden von Daten über mehrere Computer mit wahlfreiem Zugriff wird als Sampling bezeichnet. Es sind nur wenige zusätzliche Server erforderlich, um die Kapazität der Bereitstellung vollständig zu erweitern. Steigende Infrastruktur- und Wartungskosten während des Einsatzes werden durch gesteigerte Effizienz kompensiert. In den Versionen 4.2 und früher müssen die Schlüsselfelder für eine fragmentierte Sammlung in jedem Dokument vorhanden sein. Wenn Sie über eine Sammlung verfügen, können Sie sie mit dem Schlüsselsatz von MongoDB 5.0 neu erstellen. Abhängig vom Schlüssel und seinem Sicherungsindex müssen Sie möglicherweise Ihre Sharding-Strategie ändern .

Wenn MongoDB 4.4 veröffentlicht wird, wird ein abgesicherter Lesevorgang aktiviert, um Latenzen zu reduzieren. Jeder Shard in einem Cluster kann eine Teilmenge der Clusterdaten in einer separaten Instanz speichern, wodurch Daten über die Cluster verteilt werden können. Wenn der Datensatz wächst, steigt die Speicherkapazität des Clusters. Da die Sammlung fragmentiert wurde, gibt es keine Methode zum Entzerren einer Sammlung. MongoDB bietet zwei Sharding-Strategien für die Verteilung von Daten zwischen Sharding-Clustern. Ein Hash des Werts eines Hash-Schlüsselfelds wird verwendet, um den Wert eines Hash-Schlüsselfelds zu berechnen. Mit bereichsbasiertem Sharding kann eine größere Anzahl von Broadcast-Vorgängen über einen Cluster hinweg ausgeführt werden.

Schlecht angesehene Shard-Schlüssel können zu einer ungleichmäßigen Datenverteilung führen, einige Vorteile des Shardings untergraben und Leistungsengpässe verursachen. Beginnend mit MongoDB 4.0.3 und der Konfiguration von Zonen und Zonenbereichen können Sie Zonen und Zonenbereiche erstellen, bevor Sie eine leere oder nicht vorhandene Sammlung fragmentieren. Der folgende Befehl generiert die Sortierung: /jira/ Bei der Auswahl eines Shard-Schlüssels ist es wichtig, die Möglichkeit der Verwendung zukünftiger Zonen zu berücksichtigen. Weitere Informationen zur Funktionsweise von Sharding mit Aggregationen finden Sie im E-Book Praktische MongoDB-Aggregationen.

Replikation vs. Sharding

Das Konzept der Replikation kann als eine Duplizierung des Datensatzes betrachtet werden, während das Konzept des Sharding das Aufteilen des Datensatzes in einzelne Teile beinhaltet. Durch die Verwendung von Sharding können Sie Ihre Sammlung in mehrere Teile aufteilen. Wenn Sie Ihre Datenbank replizieren, generieren Sie Imager Ihres Datensatzes.

In beiden Fällen kann ein Replikations- und ein Sharding-System aufgebaut werden, um Hochverfügbarkeit (HA) zu ermöglichen. Ein einzelner Server kann Datensätze speichern, was eine schnellere Reaktionszeit beim Lesen und Schreiben von Anfragen ermöglicht. Wenn der gesamte Datensatz repliziert wird, kopieren ihn mehrere Server. Die verbleibenden Server im Cluster übernehmen, wenn ein Server ausfällt oder offline geht. Das Datenbanksystem MongoDB ist ein dokumentenbasiertes System, das mit relationalen Datenbanken konkurriert. Der Umstieg auf dieses System ist relativ einfach, da Aufbau und Konfiguration denen von MySQL ähneln. In diesem Tutorial gehen wir darauf ein, wie benutzergenerierte Kommentare mit MongoDB gespeichert und angezeigt werden.

Was ist der Unterschied zwischen Partitionierung und Sharding?

Data Sharding und Data Partitioning beinhalten beide das Aufteilen massiver Datensätze in kleinere Fragmente. Während Sharding bedeutet, dass die Daten auf mehrere Computer verteilt werden, ist es nicht dasselbe wie eine Partition. Das Ziel der Partitionierung besteht darin, Teilmengen von Daten in einer Datenbankinstanz zu gruppieren.

Die Vorteile von Sharding

Wenn eine Datenbank die Größe eines Datensatzes nicht bewältigen kann, kann sie daher in kleinere Teilmengen partitioniert und mithilfe von Sharding auf verschiedene Knoten verteilt werden. Da das Dataset auf einer größeren Anzahl von Computern gespeichert wird, kann es mit der Datenmenge und dem Datenverkehr skaliert werden.

Was ist der Unterschied zwischen Redis-Replikation und Sharding?

Partitionierung, auch bekannt als Datenaufteilung, ist der Prozess der Aufteilung von Daten nach Schlüssel; während die Replikation, auch bekannt als Spiegelung, der Prozess des Kopierens aller Daten ist. Eine gängige Sharding-Methode verbessert die Leistung, indem sie die Arbeitsspeicher- und Hit-Last auf allen Ressourcen gleichzeitig reduziert. Die Replikation von Lesevorgängen ermöglicht eine hohe Verfügbarkeit von Lesevorgängen.

Indizierung vs. Sharding: Was ist das Beste für Ihre Datenbank?

Die Datenverteilung wird durch zwei Methoden erschwert: Indizierung und Sharding. Das Verweisen auf eine Tabelle kann zu einer besseren Leistung beitragen, während Sharding dazu beitragen kann, eine Datenbank zu skalieren.
Wenn Sie nach bestimmten Werten in einer Tabelle suchen, ist es vorteilhaft, sie zu indizieren. Wenn Sie nach allen Bestellungen suchen möchten, die zwischen dem 1. Mai 2017 und dem 2. Mai 2017 aufgegeben wurden, können Sie einen Suchindex verwenden.
Die Datenbankskalierung kann durch Ziehen der Datenbank erfolgen. Das Speichern einer Tabelle bedeutet, sie auf mehreren Maschinen in mehrere Abschnitte zu unterteilen. Dadurch kann auf die Tabelle einfacher zugegriffen werden, indem nach darin enthaltenen Daten gesucht wird.
Darüber hinaus kann Sharding dazu beitragen, die Datenbankleistung im Allgemeinen zu verbessern. Wenn eine Tabelle in kleinere Teile unterteilt wird, kann dies die Datenmenge reduzieren, die von der Datenbank verarbeitet werden muss. Dies kann helfen, die Gesamtgeschwindigkeit der Datenbank zu verbessern.

Was ist ein Vorteil von Sharding?

Wenn Sie Sharding verwenden, können Sie Ihre Datenbank skalieren, um dank erhöhtem Lese-/Schreibdurchsatz, Speicherkapazität und Hochverfügbarkeit eine viel größere Last zu bewältigen.

Die Sicherheitsrisiken von Sharding

Trotz der Tatsache, dass es mehrere Lösungen für dieses Sicherheitsproblem gibt, wie z. B. das Erfordernis einer Zwei-Faktor-Authentifizierung und das Verschlüsseln von Daten, gibt es immer noch Anlass zur Sorge. Die Verwendung zufälliger Photonen im Kontext von HTML könnte dieses Risiko theoretisch verringern, indem mehrere Photonen ohne Verbindung erzeugt werden. Bis es mehr Beweise dafür gibt, dass Sharding das Sicherheitsrisiko reduziert, ist es am besten, auf Nummer sicher zu gehen und Daten getrennt zu halten.

Zusätzliche Daten-Sharding-Ressourcen Verteiltes Sql-Sharding

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie weitgehend von den spezifischen Anforderungen der SQL-Sharding-Implementierung abhängt. Einige allgemeine Ressourcen, die für zusätzliches Daten-Sharding verwendet werden können, sind jedoch: Festplattenspeicher, CPU-Ressourcen und Arbeitsspeicher. Im Allgemeinen kann jede Ressource, die zur Verteilung von Daten auf mehrere Server verwendet werden kann, für zusätzliches Daten-Sharding verwendet werden.

Die Skalierbarkeit der Datenbank kann auf zwei Arten erreicht werden. Beim Datenbank-Sharding wird eine Datenbank basierend auf der Anzahl der darin enthaltenen Tabellendatensätze in kleinere Blöcke unterteilt. Die einzelnen Tabellen können in einer einfachen Implementierung in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Dieser Leitfaden erklärt, wie Datenbank-Sharding funktioniert, und erläutert einige Vor- und Nachteile davon. Diese Technologie kann besonders nützlich für Datenbanken sein, die große Datenmengen in sehr wenigen Tabellen speichern. Im Allgemeinen erfordern nicht alle Tabellen Sharding, und nicht jede Tabelle kann gleichzeitig fragmentiert werden. STreeching strebt eine Shared-Nothing-Architektur als Ziel an.

In der Praxis ist es vorteilhaft, Daten von einem Shard auf einen anderen zu replizieren. Eine Datenbank-Sharding-Strategie ist eine horizontale Skalierungsstrategie und teilt daher viele der Vorteile einer horizontalen Skalierungsstrategie. Darüber hinaus bietet es zusätzlich zu diesen mehrere zusätzliche Vorteile. Die Fähigkeit zur horizontalen Skalierung ist in Systemen entscheidend, um eine hohe Skalierungsrate zu erreichen. Beim Range-Sharding wird der Wert des Sharding-Schlüssels verwendet, um zu bestimmen, in welchen Bereich er passt. Der Schlüssel zur Hash-Funktion wird verwendet, um zu bestimmen, welchem ​​Shard ein Datensatz zugewiesen wird und welchen Pfad er nehmen soll. Anstatt den Schlüssel direkt einem Shard zuzuordnen, verwendet es dazu eine Hash-Funktion.

Dadurch werden die Datensätze in der Regel gleichmäßiger auf die verschiedenen Shards verteilt. Es ist wichtig, für jede Operation dieselbe Hash-Funktion auf allen Schlüsseln zu verwenden. Da keine Nachschlagetabelle erforderlich ist, ist Hashing effizienter als Range Sharding. Es ist unmöglich zu wissen, ob die Scherben perfekt ausbalanciert bleiben. Selbst wenn es keine Muster in den Daten gibt, kann Clustering einfach zufällig ausgelöst werden. Das Rebalancing und der Wiederaufbau der Shards ist schwierig, wenn es um Hash-Sharding geht. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für Geschäftsdatenbanken, die auf einer Verzeichnisstruktur basieren.

Die Regionen Neuengland und Mittelatlantik haben Standorte im ersten Shard, der als Region Nordosten dient. Der gleiche Prozess wird für die geografische Trennung verwendet, aber anstatt Daten Shards basierend auf ihrem Standort zuzuweisen, teilen sie sie in Segmente auf. In einer Datenbanktabelle wird ein Sharding-Schlüssel verwendet, um Daten basierend auf der Anzahl der Bits in der Tabelle auf mehrere verschiedene Shards zu verteilen. Dadurch kann ein regionales Vertriebsteam in Sekundenschnelle einen schnellen und effizienten Einblick in die Kundendaten erhalten. Es ist besonders wichtig, die wachsende Größe der Datenbank Ihres Unternehmens zu berücksichtigen, wenn es um Sharding geht. Eine Datenbank kann horizontal durch Speicherung, Arbeitsspeicher und Verarbeitungsleistung auf die gleiche Weise skaliert werden, wie es nur wenige Server können. Abgesehen von der Erhöhung der Komplexität einer Datenbank erhöht Sharding die Schwierigkeit beim Verbinden und Ändern von Schemas. Mehrere Linode-Server können verwendet werden, um eine Sharding-Datenbank zu erstellen.

Die drei Arten von Sharding

Die drei Arten von Sharding sind wie folgt: (1) sie sind freiwillig; (2) sie müssen aufrechterhalten werden; und (3) sie müssen verwendet werden. Grundschulbildung. Bei dieser Art von Sharding wird jedem Shard ein Primärschlüssel zugewiesen und für jeden wird ein Replikat erstellt, um seine Daten zu speichern. Dieser Ansatz wird normalerweise verwendet, wenn die Datensätze klein sind und keine sensiblen Daten enthalten.
Als Ergebnis dieser Art der Datenaufteilung werden Daten basierend auf ihren Koordinaten in Shards aufgeteilt. Dies wird verwendet, wenn die Daten geografisch verteilt sind und die Shards aus Leistungsgründen zusammengehalten werden müssen.
Komprimierungs-Sharding ist eine Art von Sharding, die verwendet wird, wenn die Daten nicht sehr sensibel sind und die Anzahl der Aktualisierungen gering ist. Anstatt die Daten in Shards aufzuteilen, werden die Daten in Blöcke aufgeteilt und dann fragmentiert. Diese Methode wird normalerweise verwendet, wenn die Dataset-Größe kleiner als die Anzahl der Shards ist.

Mongodb-Splitter

MongoDB-Sharding ist eine horizontale Skalierungstechnik, die Daten über mehrere MongoDB-Instanzen partitioniert. Durch die Verteilung von Daten auf mehrere Server kann Sharding die Leistung verbessern und die Kapazität erhöhen. Bei Verwendung mit Replikatsätzen kann Sharding auch die Verfügbarkeit erhöhen.

Der Prozess der Verteilung von Daten zwischen mehreren Hosts über DHCP wird als Hashing bezeichnet. Das Speichern einer MongoDB-Datenbank wird erreicht, indem sie in kleine Datensätze aufgeteilt wird. Hohe Abfrageraten können die CPU-, RAM- und E/A-Leistung eines Festplattenlaufwerks belasten. Es gibt zwei Arten der Skalierung: horizontal und vertikal. Alle Dokumente der MongoDB-Sammlung werden standardmäßig auf alle Shards der MongoDB-Sammlung verteilt. Jedes Dokument besteht aus einem einzigen Feld oder mehreren Feldern, die als Schlüssel bezeichnet werden. Für jede Sammlung in einer Sharding-Sammlung ist nur ein Shard-Schlüssel erforderlich.

Ein Schwarm kann sich auf die Leistung eines Clusters auswirken und Anwendungsengpässe verursachen. In diesem Abschnitt erstellen wir eine MongoDB-Sammlung und einen Index namens person_id, um den Shard-Schlüssel zu erstellen. Die Abfrage-Router werden für den Sharding-Prozess verwendet, und es wird eine Datenbank namens „People“ erstellt. Die Konfigurationsdatei für den Datenbankspeicher, Protokolle und Sharding-Clusterrollen für den Shard befindet sich im PostgreSQL-Verzeichnis. Außerdem sind die Netzwerkeinstellungen der Serverinstanz enthalten. Mittels MongoDB-Sharding ist es möglich, die Arbeitslast auf verschiedene Server zu verteilen, sodass große Datenmengen effizienter verwaltet werden können. Ein Cluster kann effizient für zukünftige Anforderungen skaliert werden, ohne dass eine vollständige Umstrukturierung der Hardwareinfrastruktur durchgeführt werden muss. Die Personensammlung wurde in der folgenden Ausgabe in das ShardRepSet (10.10.58) aufgeteilt.