Bases de datos Nosql y su capacidad para fragmentar datos automáticamente

Las bases de datos Nosql pueden fragmentar automáticamente los datos en varios servidores para distribuir la carga y mejorar el rendimiento. Esto se hace dividiendo los datos en partes más pequeñas, llamadas fragmentos, y luego distribuyendo esos fragmentos entre los servidores. Las bases de datos Nosql pueden fragmentar automáticamente los datos en varios servidores para distribuir la carga y mejorar el rendimiento.

Cuando un fragmento es demasiado grande o está más dirigido, se puede dividir automáticamente. Debido a la función de fragmentación automática, el programa no está sobrecargado, lo que libera tiempo para otras tareas, como la colocación y recuperación de datos.

Los documentos de una colección de MongoDB se distribuyen en fragmentos utilizando la clave de fragmento. MongoDB divide los datos en fragmentos al dividirlos en rangos de valores clave que no se superponen. Como parte de los esfuerzos de MongoDB para distribuir estos fragmentos, intenta distribuirlos uniformemente entre los fragmentos del clúster.

¿Se puede distribuir Nosql entre varios servidores?

Sí, las bases de datos NoSQL se pueden distribuir en varios servidores. Esto permite una mayor escalabilidad y disponibilidad de los datos.

También puede mejorar la seguridad del sistema proporcionando redundancia.

Como resultado de la agrupación, los datos se distribuyen a varios servidores y se pueden utilizar como una fuente independiente.
¿Por qué se transfieren los datos a través de varios servidores?
Es ventajoso para el sistema distribuir la carga entre varios servidores para mejorar el rendimiento general.

¿Mongodb es compatible con la fragmentación automática?

MongoDB admite la fragmentación automática, lo que significa que los datos se distribuyen automáticamente entre varios servidores. Esto facilita la escalabilidad del sistema a medida que se agregan más servidores.

Un registro se divide en partes en el proceso de separarse del resto de una colección o tabla y distribuirlas entre múltiples máquinas conocidas como fragmentos. Este artículo explica cómo configurar y ejecutar un clúster fragmentado en un entorno de desarrollo en cuestión de minutos. El artículo explicará cómo elegir una clave de fragmento adecuada y cómo garantizar que los documentos de MongoDB se particionen de manera uniforme en los fragmentos cuando se escriben. Este tutorial repasará los cuatro servidores MongoDB que componen un clúster fragmentado. Al ejecutar los comandos mongo-config, notará que se usa el fondo azul. Todos los comandos que se ejecutan en el servidor con la mayor cantidad de recursos parecen mostrar fondos rojos, mientras que los que se ejecutan en otros servidores parecen mostrar fondos verdes o verdes. Puede encontrar más información sobre cómo funcionan estos roles en Comprensión de la topología de fragmentación de MongoDB.

En MongoDB 3.6, tanto los fragmentos individuales como los servidores de configuración deben configurarse como réplicas. Tener varios conjuntos de réplicas con varios miembros es beneficioso para mantener sus datos seguros y disponibles. Sin embargo, la complejidad de la arquitectura fragmentada aumenta considerablemente. El siguiente artículo describe cómo configurar y ejecutar un clúster fragmentado lo más rápido posible. Si habilitó la autenticación en su instancia de MongoDB, solo necesitará la autenticación con contraseña. Para lograr los mejores resultados en este tutorial, debe deshabilitar el bloqueo de seguridad en su archivo mongod.conf. A continuación, agregue el valor configsvr a la directiva clusterRole.

Como resultado, MongoDB estará a cargo de hospedar este servidor en el clúster fragmentado. MongoDB leerá el nombre del conjunto de réplicas y la función de un clúster fragmentado cuando se ejecute en su configuración en ejecución. El primer conjunto de réplicas se creará en los servidores de configuración en un clúster fragmentado. En este paso, podrá replicar la configuración para ambos fragmentos individuales. Si utiliza MongoDB en MongoDB-shard1, copie los archivos de configuración en MongoDB-shard1 y MongoDB-shard1. El resultado es que cada instancia de MongoDB tendrá un conjunto de servidores que servirán como fragmentos. Antes de que se pueda usar cualquier fragmento, debe iniciarse a través del shell mongo.

Esta guía está diseñada para ayudarlo a configurar y ejecutar un clúster fragmentado con un servidor de configuración y dos servidores fragmentados. No es adecuado para su uso en un entorno de fabricación. El primer y segundo conjunto de réplicas, Mongo-Shard1 y Mongo-Shard2, son réplicas de un solo nodo. Uno de los dos fragmentos le indicará un nombre, mientras que el otro le indicará un nombre. En ambos shells de MongoDB, se puede usar el método thers.status() para garantizar que cada conjunto de réplicas se haya configurado correctamente. Estos componentes deben estar vinculados a un clúster fragmentado a través de un enrutador de consulta mongos. Estará a cargo de administrar el servidor de configuración y comunicarse con los servidores de fragmentos.

Ahora que se ha ejecutado el comando mongos, puede agregar fragmentos al clúster fragmentado utilizando mongo_shardip: mongo_shardip es la dirección IP del servidor que ejecuta mongo-shard1. Cuando use este comando, verá una lista vacía de fragmentos conectados en la clave de fragmentos. Usando el método sh.status(), puede verificar que el enrutador de consultas esté en el mismo directorio que el servidor de configuración. Cuando las bases de datos de MongoDB tienen habilitada la fragmentación, solo pueden almacenar datos de la misma manera que en otras bases de datos. Una colección de documentos de algunas de las ciudades más pobladas del mundo servirá como base para esta guía. Se puede usar el siguiente método para habilitar la fragmentación de una base de datos: enableSharding() El comando devolverá un mensaje de error: tan pronto como se ejecute. Si configura la base de datos para permitirlo, ahora puede permitir que se particione la colección de ciudades.

Al seguir esta guía, aprenderá a crear un clúster fragmentado de MongoDB que funcione . La colección de ciudades en la base de datos de población se divide en un campo de país donde se usa la clave de partición. Después de eso, el siguiente comando se puede usar para insertar 20 documentos: muchos. La salida será similar a la salida típica de MongoDB porque se comporta exactamente como una base de datos regular de MongoDB. Se garantiza que cada fragmento debe usarse para realizar la consulta si desea recuperar todos los documentos de la colección de ciudades. MongoDB devuelve la lista de fragmentos participantes en la evaluación utilizando la clave de fragmentos. Si realiza una consulta en el campo de continente, que no tiene la clave de fragmento que está buscando, es posible que deba realizar una comparación. Este tutorial le enseñará cómo configurar los servidores de configuración de MongoDB y fragmentos individuales, así como también cómo conectarlos todos para formar un clúster de MongoDB distribuido. También usó el enrutador de consultas mongos para automatizar el fragmento, introducir la partición de datos, realizar consultas en la base de datos y monitorear las métricas.

Los datos se distribuyen entre múltiples hosts a través de este proceso de agrupamiento. Una instancia de MongoDB puede dividir grandes conjuntos de datos en pequeños conjuntos para lograr la fragmentación. Con esta capacidad, puede escalar sin problemas su base de datos a medida que sus aplicaciones crecen más allá de las capacidades de un solo servidor sin agregar nueva complejidad a su aplicación.
Es sencillo escalar su base de datos sin agregar complejidad a su aplicación con la ayuda de MongoDB. Puede escalar su base de datos sin agregar complejidad a sus aplicaciones con MongoDB, lo que se puede hacer a medida que crecen sus aplicaciones. La fragmentación de MongoDB le permite escalar su base de datos sin agregar complejidad a sus aplicaciones.

Los fundamentos de la fragmentación de Mongodb

Shauling es posible gracias al desglose de datos en fragmentos. Cuando un nodo almacena datos en una sola ubicación, un fragmento es la parte de esos datos almacenados en una sola ubicación. Luego, cada fragmento se envía a un nodo de datos en el sistema y se distribuye. Cuando se realiza una operación de lectura o escritura en un fragmento, el primer paso es asegurarse de que los datos del nodo de datos estén presentes. La operación se lleva a cabo mientras la condición no cambie. Si los datos ya no están presentes, se almacenan en el nodo de datos y se genera un nuevo índice de fragmento. En MongoDB, ha sido diseñado para ser flexible y fácil de usar. La herramienta de administración de fragmentos le permite crear, eliminar y reubicar datos fácilmente en una sola sesión. Puede buscar y acceder a los datos de un fragmento en cuestión de segundos utilizando el índice de fragmentos. Además de la función de conjunto de réplicas de MongoDB, la base de datos también incluye una función de conjunto de réplicas secundaria, que almacena una réplica de los fragmentos de datos de un nodo MongoDB diferente. Como resultado, incluso si uno de los nodos de datos falla, el sistema seguirá funcionando. El método autoshred de MongoDB es un método para dividir automáticamente un conjunto de datos en fragmentos y distribuirlos entre múltiples nodos de datos. Al dividir conjuntos de datos más grandes en fragmentos más pequeños, varios nodos de datos pueden almacenarlos en mayores cantidades, lo que aumenta la capacidad de almacenamiento del sistema.

¿Las bases de datos Nosql necesitan fragmentación?

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de la base de datos NoSQL específica en cuestión y de cómo se utilice. En general, la fragmentación puede ser necesaria si la base de datos se utiliza para aplicaciones de alto tráfico o si se espera que crezca mucho. Sin embargo, algunas bases de datos NoSQL están diseñadas para ser escalables horizontalmente desde el principio y es posible que no necesiten fragmentación. En última instancia, lo mejor es consultar la documentación o el soporte de la base de datos específica para determinar si es necesario o recomendable fragmentar.

La fragmentación de bases de datos se puede utilizar para administrar y escalar grandes conjuntos de datos de manera efectiva. Un solo conjunto de datos lógicos se separa en múltiples bases de datos, y estas bases de datos luego se distribuyen en varias máquinas. Cuando se realiza una consulta, es probable que solo participe una pequeña cantidad de computadoras. La fragmentación de la base de datos es posible tanto en bases de datos SQL como NoSQL. Como resultado, Sharding tiene una arquitectura de nada compartido. Un miembro de una hoja no es consciente de otros miembros de una hoja. Debe equilibrar dos cosas: reducir las consultas entre particiones y distribuir la carga de manera uniforme fragmentando con la granularidad correcta.

El tipo de datos de la clave de fragmento debe ser un número entero para que sea eficiente. Un servidor puede alojar varios fragmentos al mismo tiempo. Cuando aumenta la carga en un servidor, puede ser necesario separarlo. El proxy de cada fragmento puede realizar actividades de almacenamiento en caché y supervisión, además de almacenamiento en caché y supervisión. Las principales ventajas de la fragmentación son el escalado horizontal, un rendimiento mejorado y una mayor disponibilidad. Los fragmentos se pueden usar para implementar servicios en la nube. La actualización se puede probar en un solo fragmento antes de distribuirse a todos ellos.

Las transacciones de los clientes se pueden realizar en lugares donde existen requisitos reglamentarios, así como donde se encuentran los Shards. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL y Citus son buenas opciones. RDS es un servicio que le permite crear e implementar bases de datos fragmentadas . Tanto la replicación como el Sharding subcontinental se pueden realizar al mismo tiempo. Usando la utilización de la CPU y la memoria, así como el rendimiento de lectura/escritura, puede determinar qué tan eficientes son todos los fragmentos. Si hay áreas de puntos críticos, se debe considerar volver a enfocar. El término "fragmento" parece haberse originado con el juego en línea multijugador masivo Ultima Online, ya que se usa con frecuencia en contextos informáticos y de almacenamiento.

Los ingenieros de Facebook están desarrollando una base de datos NoSQL llamada Cassandra. Con Bigtable de Google, se pueden almacenar petabytes de datos en servidores básicos. Vitess fue creado por un equipo de YouTube para resolver problemas de escalabilidad en su base de datos. La lógica de enrutamiento se puede eliminar del código de la aplicación con la ayuda de Vitess.

Se puede manejar una gran cantidad de datos con la ayuda de Sharding. El método más común para dividir un conjunto de datos en fragmentos es utilizar un tercero. La capacidad de obtener datos de bases de datos SQL y NoSQL es extremadamente útil. SQL es una tecnología de base de datos establecida y bien conocida. Las bases de datos NoSQL son rápidas y confiables, lo que las convierte en una opción atractiva para bases de datos grandes.
Con Sharding, es sencillo administrar grandes conjuntos de datos. Las bases de datos SQL y NoSQL pueden beneficiarse de él al mejorar el rendimiento de una base de datos con él.

Los beneficios de la fragmentación

Los datos se distribuyen en varias computadoras utilizando el método de Sharding. STreeving es una característica importante en las implementaciones de MongoDB que están repletas de grandes conjuntos de datos y requieren operaciones de gran rendimiento. Los sistemas de bases de datos con grandes conjuntos de datos o aplicaciones de gran rendimiento pueden ocupar mucho espacio en un solo servidor. Un conjunto de datos que no se puede almacenar en una sola base de datos requiere el proceso de fragmentación. En caso de que necesites cambiar de opinión, guarda esta respuesta. Cada nodo en Cassandra solo es responsable de mantener un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto del escalado de Cassandra le permite procesar datos horizontalmente, lo cual es útil cuando los datos se distribuyen en varios nodos.

Fragmentación en la base de datos Nosql

En una base de datos Nosql fragmentada , los datos se dividen en varios servidores, y cada servidor contiene un subconjunto de los datos. Este enfoque puede mejorar el rendimiento al permitir que los datos se distribuyan en varios servidores, que luego se pueden consultar en paralelo.

Para lograr la máxima escalabilidad, los grandes conjuntos de datos deben dividirse en otros más pequeños y distribuirse en varios dominios. La partición de datos permite que se distribuya a varios nodos, lo que permite una mejor ejecución entre ellos. La partición es solo un componente de una base de datos, y si podemos asegurarnos de que cada nodo comparte la riqueza, cada partición puede funcionar como su propio centro de datos. Los datos se pueden particionar en varias particiones mediante la distribución de datos basada en claves. Debido al hecho de que todos los datos se almacenan en un solo sistema de archivos, una aplicación de comercio electrónico puede requerir la lectura de todos los datos en un día o cada hora. Este problema se puede evitar definiendo una clave con un prefijo como nombre de partición para cada marca de tiempo. Una vez que a cada partición se le ha asignado un conjunto de claves hash (en lugar de un conjunto de claves), todas las claves dentro de ese conjunto se almacenarán en esa partición.

Los puntos calientes se reducen, pero no se eliminan por completo, mediante el uso de hash en las claves. Hay una tendencia a dispersar las claves en varias particiones en lugar de una a la vez. Si los procesos de lectura y escritura están vinculados, todas las solicitudes continúan siguiendo la misma ruta a la misma partición. En muchos casos, los sistemas de datos utilizan teclas de acceso rápido para compensar las cargas de trabajo sesgadas.

Fragmentación automática en Mongodb

La función de fragmentación automática de Mongodb permite la escalabilidad horizontal de su base de datos mediante la distribución automática de datos en múltiples fragmentos. Esto permite que su base de datos crezca en tamaño y rendimiento sin necesidad de configurar y administrar fragmentos manualmente.

La tecnología de fragmentación de MongoDB es ideal para implementaciones con grandes conjuntos de datos y alto rendimiento. El acto de enviar datos a través de múltiples máquinas usando acceso aleatorio se conoce como muestreo. Solo se necesitan unos pocos servidores adicionales para expandir completamente la capacidad de la implementación. El aumento de los costos de infraestructura y mantenimiento durante la implementación se compensa con una mayor eficiencia. En las versiones 4.2 y anteriores, los campos clave para una colección fragmentada deben estar presentes en todos los documentos. Si tiene una colección, puede volver a dividirla usando la clave establecida por MongoDB 5.0. Dependiendo de la clave y su índice de respaldo, es posible que se vea obligado a cambiar su estrategia de fragmentación.

Cuando se lance MongoDB 4.4, se habilitará una lectura protegida para reducir las latencias. Cada fragmento en un clúster puede almacenar un subconjunto de los datos del clúster en una instancia separada, lo que le permite distribuir datos entre los clústeres. A medida que crece el conjunto de datos, aumenta la capacidad de almacenamiento del clúster. Dado que la colección se ha fragmentado, no existe ningún método para desfragmentar una colección. MongoDB proporciona dos estrategias de fragmentación para distribuir datos entre clústeres fragmentados. Se utiliza un hash del valor de un campo de clave hash para calcular el valor de un campo de clave hash. Con la fragmentación basada en rangos, se puede llevar a cabo una mayor cantidad de operaciones de transmisión en un clúster.

Las claves fragmentadas mal consideradas pueden causar una distribución desigual de los datos, socavar algunos beneficios de la fragmentación y causar cuellos de botella en el rendimiento. A partir de MongoDB 4.0.3 y configurando zonas y rangos de zonas, puede crear zonas y rangos de zonas antes de fragmentar una colección vacía o inexistente. El siguiente comando generará la intercalación: /jira/ Al elegir una clave de fragmento, es fundamental considerar la posibilidad de que se utilicen zonas futuras. Puede encontrar más información sobre cómo funciona la fragmentación con agregaciones en el libro electrónico Agregaciones prácticas de MongoDB.

Replicación frente a fragmentación

El concepto de replicación se puede considerar como una duplicación del conjunto de datos, mientras que el concepto de fragmentación implica dividir el conjunto de datos en fragmentos discretos. Mediante el uso de fragmentación, puede dividir su colección en varias partes. Cuando replica su base de datos, genera reproductores de imágenes de su conjunto de datos.

Se puede crear un sistema de replicación y fragmentación para habilitar la alta disponibilidad (HA) en ambos casos. Un solo servidor puede almacenar registros de datos, lo que permite un tiempo de respuesta más rápido al leer y escribir consultas. Cuando se replica todo el conjunto de datos, varios servidores lo copian. Los servidores restantes en el clúster se harán cargo si un servidor falla o se desconecta. El sistema de base de datos MongoDB es un sistema basado en documentos que compite con las bases de datos relacionales. Es relativamente sencillo cambiar a este sistema porque su instalación y configuración son similares a las de MySQL. En este tutorial, veremos cómo almacenar y mostrar comentarios generados por usuarios usando MongoDB.

¿Cuál es la diferencia entre particionar y fragmentar?

La fragmentación de datos y el particionamiento de datos implican dividir conjuntos masivos de datos en fragmentos más pequeños. Si bien la fragmentación significa que los datos se distribuyen en varias computadoras, no es lo mismo que la partición. El objetivo de la partición es agrupar subconjuntos de datos en una instancia de base de datos.

Los beneficios de la fragmentación

Como resultado, si una base de datos no puede manejar el tamaño de un conjunto de datos, puede dividirse en subconjuntos más pequeños y distribuirse a diferentes nodos mediante fragmentación. Debido a que el conjunto de datos se almacena en una mayor cantidad de máquinas, se puede escalar con la cantidad de datos y tráfico.

¿Cuál es la diferencia entre la replicación y la fragmentación de Redis?

La partición, también conocida como división de datos, es el proceso de dividir los datos por clave; mientras que la replicación, también conocida como espejo, es el proceso de copiar todos los datos. Un método común de Sharding mejora el rendimiento al reducir la memoria y la carga de todos los recursos al mismo tiempo. La replicación de lecturas permite altos niveles de disponibilidad de lectura.

Indexación vs. Sharding: ¿Cuál es mejor para su base de datos?

La distribución de datos se complica por dos métodos: indexación y fragmentación. Hacer referencia a una tabla puede ayudar a que funcione mejor, mientras que la fragmentación puede ayudarla a escalar una base de datos.
Cuando busca valores específicos en una tabla, es beneficioso indexarlo. Si desea buscar todos los pedidos realizados entre el 1 y el 2 de mayo de 2017, puede utilizar un índice de búsqueda.
El escalado de la base de datos se puede realizar arrastrando la base de datos. Limpiar una mesa implica dividirla en múltiples secciones en múltiples máquinas. Como resultado, se puede acceder más fácilmente a la tabla buscando datos en ella.
Además, la fragmentación puede ayudar a mejorar el rendimiento de la base de datos en general. Cuando una tabla se divide en partes más pequeñas, puede reducir la cantidad de datos que la base de datos debe procesar. Esto puede ayudar a mejorar la velocidad general de la base de datos.

¿Cuál es una ventaja de la fragmentación?

Cuando utiliza la fragmentación, puede escalar su base de datos para manejar una carga mucho mayor gracias al mayor rendimiento de lectura/escritura, la capacidad de almacenamiento y la alta disponibilidad.

Los riesgos de seguridad de la fragmentación

A pesar de que existen varias soluciones a este problema de seguridad, como exigir la autenticación de dos factores y el cifrado de datos, sigue siendo una preocupación. En teoría, el uso de fotones aleatorios en el contexto de HTML podría reducir este riesgo al crear múltiples fotones sin estar conectados. Hasta que haya más evidencia de que la fragmentación reduce el riesgo de seguridad, es mejor pecar de precavido y mantener los datos separados.

Recursos adicionales de fragmentación de datos Distributed Sql Sharding

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende en gran medida de las necesidades específicas de la implementación de fragmentación de SQL. Sin embargo, algunos recursos comunes que pueden usarse para fragmentación de datos adicionales incluyen: espacio en disco, recursos de CPU y memoria. En general, cualquier recurso que se pueda usar para ayudar a distribuir datos entre varios servidores se puede usar para fragmentación de datos adicional.

La escalabilidad de la base de datos se puede lograr de una de dos maneras. La fragmentación de la base de datos divide una base de datos en fragmentos más pequeños según la cantidad de registros de la tabla que contiene. Las tablas individuales se pueden dividir en diferentes categorías en una implementación simple. Esta guía explica cómo funciona la fragmentación de bases de datos y analiza algunas de sus ventajas y desventajas. Esta tecnología puede ser especialmente útil para bases de datos que almacenan una gran cantidad de datos en muy pocas tablas. En general, no todas las tablas requieren fragmentación y no todas las tablas se pueden fragmentar al mismo tiempo. STreeching aspira a una arquitectura de nada compartido como objetivo.

En la práctica, es beneficioso replicar datos de un fragmento a otro. Una estrategia de fragmentación de base de datos es una estrategia de escalado horizontal, por lo que comparte muchos de los beneficios de una estrategia de escalado horizontal. Además, proporciona varias ventajas adicionales además de estas. La capacidad de escalar horizontalmente es fundamental en los sistemas para lograr una alta tasa de escalado. En la fragmentación de rango, el valor de la clave de fragmentación se usa para determinar en qué rango encaja. La clave de la función hash se utiliza para determinar a qué fragmento se asigna un registro, así como qué ruta debe tomar. En lugar de asignar la clave directamente a un fragmento, emplea una función hash para hacerlo.

Como resultado, los registros generalmente se distribuyen de manera más uniforme en los diferentes fragmentos. Es fundamental utilizar la misma función hash en todas las claves para cada operación. Debido a que no requiere una tabla de búsqueda, el hashing es más eficiente que la fragmentación de rangos. Es imposible saber si los fragmentos permanecerán perfectamente equilibrados. Incluso si no hay patrones en los datos, la agrupación puede desencadenarse simplemente por casualidad. Reequilibrar y reconstruir los fragmentos es difícil cuando se trata de fragmentación de hash. Es una excelente opción para almacenar bases de datos basadas en la estructura de directorios.

Las regiones de Nueva Inglaterra y del Atlántico medio tienen ubicaciones en el primer fragmento, que sirve como región noreste. El mismo proceso se usa para la segregación geográfica, pero en lugar de asignar datos a fragmentos en función de su ubicación, los dividen en segmentos. En una tabla de base de datos, se usa una clave de fragmentación para distribuir datos entre varios fragmentos diferentes según la cantidad de bits en la tabla. Como resultado, un equipo de ventas regional puede obtener una vista rápida y eficiente de los datos de los clientes en cuestión de segundos. Es especialmente importante tener en cuenta el tamaño creciente de la base de datos de su empresa cuando se trata de Sharding. Una base de datos puede escalar horizontalmente mediante el almacenamiento, la memoria y la potencia de procesamiento de la misma manera que solo unos pocos servidores pueden hacerlo. Además de aumentar la complejidad de una base de datos, la fragmentación aumenta la dificultad para unir y modificar el esquema. Se pueden utilizar varios servidores Linode para crear una base de datos fragmentada .

Los tres tipos de fragmentación

Los tres tipos de fragmentación son los siguientes: (1) son voluntarios; (2) deben ser sostenidos; y (3) deben ser utilizados. Educación primaria. En este tipo de fragmentación, a cada fragmento se le asigna una clave principal y se crea una réplica para cada uno de ellos para almacenar sus datos. Este enfoque generalmente se usa cuando los conjuntos de datos son pequeños y no contienen datos confidenciales.
Los datos se dividen en fragmentos como resultado de este tipo de división de datos en función de sus coordenadas. Esto se usa cuando los datos están dispersos geográficamente y los fragmentos deben mantenerse juntos por motivos de rendimiento.
La fragmentación de compactación es un tipo de fragmentación que se usa cuando los datos no son muy confidenciales y la cantidad de actualizaciones es baja. En lugar de dividir los datos en fragmentos, los datos se dividen en bloques y luego se fragmentan. Este método generalmente se usa cuando el tamaño de los conjuntos de datos es menor que la cantidad de fragmentos.

Fragmentación de Mongodb

La fragmentación de MongoDB es una técnica de escalado horizontal que divide los datos en varias instancias de MongoDB. Al distribuir los datos entre varios servidores, la fragmentación puede mejorar el rendimiento y aumentar la capacidad. Cuando se usa con conjuntos de réplicas, la fragmentación también puede aumentar la disponibilidad.

El proceso de distribución de datos entre múltiples hosts a través de DHCP se conoce como hashing. La creación de una base de datos MongoDB se logra dividiéndola en pequeños conjuntos de datos. Las altas tasas de consulta pueden ejercer presión sobre la CPU, la RAM y la potencia de E/S de una unidad de disco. Hay dos tipos de escala: horizontal y vertical. Todos los documentos de la colección MongoDB se distribuyen de forma predeterminada en todos los fragmentos de la colección MongoDB. Cada documento se compone de un solo campo o de varios campos, lo que se conoce como su clave. Solo se requiere una clave de fragmento para cada colección en una colección fragmentada.

Un enjambre puede tener un impacto en el rendimiento de un clúster, así como causar cuellos de botella en las aplicaciones. En esta sección, crearemos una colección MongoDB y un índice llamado person_id para crear la clave de fragmento. Los enrutadores de consulta se utilizarán para el proceso de fragmentación y se creará una base de datos llamada personas. El archivo de configuración para el almacenamiento de la base de datos, los registros y las funciones del clúster de fragmentación para el fragmento se encuentra en el directorio de PostgreSQL. Además, se incluye la configuración de red de la instancia del servidor. Al usar la fragmentación de MongoDB, es posible distribuir la carga de trabajo entre una variedad de servidores para que los grandes conjuntos de datos se puedan administrar de manera más eficiente. Un clúster se puede escalar de manera eficiente para necesidades futuras sin tener que someterse a una reestructuración completa de la infraestructura de hardware. La colección de personas se fragmentó en ShardRepSet (10.10.58) en el siguiente resultado.