Les bases de données Nosql et leur capacité à partager automatiquement les données

Les bases de données Nosql sont capables de partitionner automatiquement les données sur plusieurs serveurs afin de répartir la charge et d'améliorer les performances. Cela se fait en divisant les données en morceaux plus petits, appelés fragments, puis en distribuant ces fragments sur les serveurs. Les bases de données Nosql sont capables de partitionner automatiquement les données sur plusieurs serveurs afin de répartir la charge et d'améliorer les performances.

Lorsqu'un fragment est trop grand ou est plus dirigé, il peut être divisé automatiquement. Grâce à la fonctionnalité de partitionnement automatique , le programme n'est pas surchargé, ce qui libère du temps pour d'autres tâches telles que le placement et la récupération des données.

Les documents d'une collection MongoDB sont répartis entre les partitions à l'aide de la clé de partition. MongoDB divise les données en morceaux en les divisant en plages de valeurs clés qui ne se chevauchent pas. Dans le cadre des efforts de MongoDB pour distribuer ces morceaux, il tente de les répartir uniformément entre les fragments du cluster.

Nosql peut-il être distribué sur plusieurs serveurs ?

Oui, les bases de données NoSQL peuvent être distribuées sur plusieurs serveurs. Cela permet une évolutivité et une disponibilité accrues des données.

Il peut également améliorer la sécurité du système en fournissant une redondance.

Grâce au clustering, les données sont distribuées sur plusieurs serveurs et peuvent être utilisées comme source indépendante.
Pourquoi les données sont-elles transférées sur plusieurs serveurs ?
Il est avantageux pour le système de répartir la charge sur plusieurs serveurs afin d'améliorer les performances globales.

Mongodb prend-il en charge le partage automatique ?

MongoDB prend en charge le partitionnement automatique, ce qui signifie que les données sont automatiquement distribuées sur plusieurs serveurs. Cela facilite la mise à l'échelle du système à mesure que d'autres serveurs sont ajoutés.

Un enregistrement est divisé en morceaux en train de se séparer du reste d'une collection ou d'une table et de les distribuer entre plusieurs machines appelées shards. Cet article explique comment configurer et exécuter un cluster partitionné dans un environnement de développement en quelques minutes. L'article expliquera comment choisir une clé de partition appropriée et comment s'assurer que les documents MongoDB sont répartis de manière uniforme sur les partitions lorsqu'ils sont écrits. Ce didacticiel passera en revue les quatre serveurs MongoDB qui composent un cluster fragmenté. Lors de l'exécution des commandes mongo-config, vous remarquerez que le fond bleu est utilisé. Toutes les commandes exécutées sur le serveur avec le plus de ressources s'affichent sur des arrière-plans rouges, tandis que celles exécutées sur d'autres serveurs s'affichent sur des arrière-plans verts ou verts. Vous trouverez plus d'informations sur le fonctionnement de ces rôles dans Comprendre la topologie de partitionnement de MongoDB.

Dans MongoDB 3.6, les partitions individuelles et les serveurs de configuration doivent être configurés en tant que répliques. Disposer de plusieurs jeux de réplicas avec plusieurs membres est avantageux pour assurer la sécurité et la disponibilité de vos données. Cependant, la complexité de l'architecture fragmentée est considérablement augmentée. L'article suivant décrit comment configurer et exécuter un cluster partitionné aussi rapidement que possible. Si vous avez activé l'authentification sur votre instance MongoDB, vous n'aurez besoin que d'une authentification par mot de passe. Afin d'obtenir les meilleurs résultats dans ce didacticiel, vous devez désactiver le bloc de sécurité dans votre fichier mongod.conf. Ensuite, ajoutez la valeur configsvr à la directive clusterRole.

De ce fait, MongoDB se chargera d'héberger ce serveur sur le cluster shardé. Le nom et le rôle du jeu de répliques d'un cluster fragmenté seront lus par MongoDB lorsqu'il s'exécute dans sa configuration d'exécution. Le premier ensemble de répliques sera créé sur les serveurs de configuration dans un cluster partitionné. Dans cette étape, vous pourrez répliquer la configuration pour les deux partitions individuelles. Si vous utilisez MongoDB sur MongoDB-shard1, copiez les fichiers de configuration dans MongoDB-shard1 et MongoDB-shard1. Le résultat est que chaque instance MongoDB aura un ensemble de serveurs qui serviront de fragments. Avant qu'un fragment puisse être utilisé, il doit être lancé via le shell mongo.

Ce guide est destiné à vous aider à configurer et à exécuter un cluster partitionné avec un serveur de configuration et deux serveurs de partition. Il ne convient pas à une utilisation dans un environnement de fabrication. Les premier et deuxième ensembles de réplicas, Mongo-Shard1 et Mongo-Shard2, sont tous deux des réplicas à nœud unique. L'un des deux fragments vous demandera un nom, tandis que l'autre vous demandera un nom. Dans les deux shells MongoDB, la méthode thers.status() peut être utilisée pour s'assurer que chaque jeu de répliques a été correctement configuré. Ces composants doivent être liés à un cluster fragmenté via un routeur de requête mongos. Il sera en charge de gérer le serveur de configuration et de communiquer avec les serveurs de shard.

Maintenant que la commande mongos a été exécutée, vous pouvez ajouter des fragments au cluster fragmenté en utilisant mongo_shardip : mongo_shardip est l'adresse IP du serveur exécutant mongo-shard1. Lorsque vous utilisez cette commande, vous verrez une liste vide de fragments connectés dans la clé de fragments. À l'aide de la méthode sh.status(), vous pouvez vérifier que le routeur de requête se trouve dans le même répertoire que le serveur de configuration. Lorsque les bases de données MongoDB ont le partitionnement activé, elles ne peuvent stocker des données que de la même manière que dans d'autres bases de données. Une collection de documents provenant de quelques-unes des villes les plus peuplées du monde servira de base à ce guide. La méthode suivante peut être utilisée pour activer le sharding pour une base de données : enableSharding() La commande renverra un message d'erreur : dès qu'elle sera exécutée. Si vous configurez la base de données pour l'autoriser, vous pouvez désormais autoriser la partition de la collection de villes.

En suivant ce guide, vous apprendrez à créer un cluster partitionné MongoDB fonctionnel. La collection de villes dans la base de données de population est partitionnée en un champ de pays où la clé de partition est utilisée. Après cela, la commande suivante peut être utilisée pour insérer 20 documents : many. La sortie sera similaire à la sortie typique de MongoDB car elle se comporte exactement comme une base de données MongoDB normale. Il est garanti que chaque fragment doit être utilisé pour effectuer la requête si vous souhaitez récupérer tous les documents de la collection de villes. MongoDB renvoie la liste des fragments participant à l'évaluation en utilisant la clé shards. Si vous interrogez le champ continent, qui ne contient pas la clé de partition que vous recherchez, vous devrez peut-être effectuer une comparaison. Ce tutoriel vous apprendra comment configurer les serveurs de configuration et les fragments individuels de MongoDB, ainsi que comment les connecter tous pour former un cluster MongoDB distribué. Vous avez également utilisé le routeur de requête mongos pour automatiser la partition, introduire le partitionnement des données, effectuer des requêtes sur la base de données et surveiller les métriques.

Les données sont distribuées entre plusieurs hôtes via ce processus de tucking. Une instance MongoDB peut diviser de grands ensembles de données en petits ensembles pour réaliser le partitionnement. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez faire évoluer votre base de données de manière transparente à mesure que vos applications dépassent les capacités d'un seul serveur sans ajouter de nouvelle complexité à votre application.
Il est simple de faire évoluer votre base de données sans ajouter de complexité à votre application à l'aide de MongoDB. Vous pouvez faire évoluer votre base de données sans ajouter de complexité à vos applications avec MongoDB, ce qui peut être fait au fur et à mesure que vos applications se développent. Le sharding de MongoDB vous permet de faire évoluer votre base de données sans ajouter de complexité à vos applications.

Les bases du partage Mongodb

Le shauling est rendu possible par la décomposition des données en fragments. Lorsqu'un nœud stocke des données dans un emplacement unique, une partition est la partie de ces données stockées dans un emplacement unique. Chaque fragment est ensuite envoyé à un nœud de données dans le système et distribué. Lorsqu'une opération de lecture ou d'écriture est effectuée sur une partition, la première étape consiste à s'assurer que les données sur le nœud de données sont présentes. L'opération est effectuée tant que la condition ne change pas. Si les données ne sont plus présentes, elles sont stockées sur le nœud de données et un nouvel index de partition est généré. Dans MongoDB, il a été conçu pour être à la fois flexible et simple à utiliser. L'outil de gestion des partitions vous permet de créer, de supprimer et de déplacer facilement des données en une seule session. Vous pouvez rechercher et accéder aux données d'une partition en quelques secondes à l'aide de l'index de partition. En plus de la fonctionnalité de jeu de répliques de MongoDB, la base de données comprend également une fonctionnalité de jeu de répliques secondaire, qui stocke une réplique des fragments de données d'un nœud MongoDB différent. Par conséquent, même si l'un des nœuds de données tombe en panne, le système continuera à fonctionner. La méthode autoshred de MongoDB est une méthode permettant de diviser automatiquement un ensemble de données en fragments et de les distribuer sur plusieurs nœuds de données. En divisant des ensembles de données plus volumineux en plus petits morceaux, plusieurs nœuds de données peuvent les stocker en plus grande quantité, augmentant ainsi la capacité de stockage du système.

Les bases de données Nosql ont-elles besoin d'être partagées ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend de la base de données NoSQL spécifique en question et de la manière dont elle est utilisée. En général, le partitionnement peut être nécessaire si la base de données est utilisée pour des applications à fort trafic ou si elle doit devenir très volumineuse. Cependant, certaines bases de données NoSQL sont conçues pour être évolutives horizontalement dès le départ et peuvent ne pas nécessiter de partitionnement. En fin de compte, il est préférable de consulter la documentation ou le support de la base de données spécifique pour déterminer si le partitionnement est nécessaire ou recommandé.

Le partage de base de données peut être utilisé pour gérer et mettre à l'échelle efficacement de grands ensembles de données. Un jeu de données logique unique est séparé en plusieurs bases de données, et ces bases de données sont ensuite réparties sur plusieurs machines. Lorsqu'une requête est effectuée, seul un petit nombre d'ordinateurs est susceptible d'être impliqué. Le partage de base de données est possible dans les bases de données SQL et NoSQL. En conséquence, Sharding a une architecture sans partage. Un membre d'une lame ignore les autres membres d'une lame. Il doit équilibrer deux choses : réduire les requêtes inter-partitions et répartir la charge uniformément en partitionnant à la bonne granularité.

Le type de données de la clé de partition doit être un nombre entier pour être efficace. Un serveur peut héberger plusieurs partitions en même temps. Lorsque la charge d'un serveur augmente, il peut être nécessaire de le séparer. Le proxy de chaque partition peut effectuer des activités de mise en cache et de surveillance, en plus de la mise en cache et de la surveillance. Les principaux avantages du partitionnement sont la mise à l'échelle horizontale, des performances améliorées et une disponibilité accrue. Les fragments peuvent être utilisés pour déployer des services cloud. La mise à niveau peut être testée sur un seul fragment avant d'être distribuée à tous.

Les transactions des clients peuvent être effectuées dans des endroits où il existe des exigences réglementaires ainsi que là où se trouvent les fragments. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL et Citus sont de bonnes options. RDS est un service qui vous permet de créer et de déployer des bases de données partitionnées . La réplication et le Sharding sous-continental peuvent être effectués en même temps. En utilisant l'utilisation du processeur et de la mémoire, ainsi que les performances de lecture/écriture, vous pouvez déterminer l'efficacité de toutes les partitions. S'il y a des points chauds, un réaffûtage doit être envisagé. Le terme "shard" semble provenir du jeu en ligne massivement multijoueur Ultima Online, car il est fréquemment utilisé dans des contextes informatiques et de stockage.

Les ingénieurs de Facebook développent une base de données NoSQL appelée Cassandra. Avec Bigtable de Google, des pétaoctets de données peuvent être stockés sur des serveurs de base. Vitess a été créé par une équipe de YouTube pour résoudre les problèmes d'évolutivité de sa base de données. la logique de routage peut être supprimée du code d'application avec l'aide de Vitess.

Une grande quantité de données peut être traitée à l'aide de Sharding. La méthode la plus courante pour diviser un ensemble de données en fragments consiste à utiliser un tiers. La possibilité de récupérer des données à partir de bases de données SQL et NoSQL est extrêmement utile. SQL est une technologie de base de données établie et bien connue. Les bases de données NoSQL sont rapides et fiables, ce qui en fait une option attrayante pour les grandes bases de données.
Avec Sharding, il est simple de gérer de grands ensembles de données. Les bases de données SQL et NoSQL peuvent en bénéficier en améliorant les performances d'une base de données avec.

Les avantages du partage

Les données sont distribuées sur plusieurs ordinateurs en utilisant la méthode de Sharding. STreeving est une fonctionnalité importante dans les déploiements MongoDB qui sont densément remplis de grands ensembles de données et nécessitent des opérations à haut débit. Les systèmes de base de données avec de grands ensembles de données ou des applications à haut débit peuvent utiliser beaucoup d'espace sur un seul serveur. Un ensemble de données qui ne peut pas être stocké dans une seule base de données nécessite le processus de partitionnement. Au cas où vous auriez besoin de changer d'avis, enregistrez cette réponse. Chaque nœud de Cassandra est uniquement responsable de la conservation d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble d'un sous-ensemble de la mise à l'échelle d'un Cassandra lui permet de traiter les données horizontalement, ce qui est utile lorsque les données sont réparties sur plusieurs nœuds.

Partage dans la base de données Nosql

Dans une base de données Nosql partitionnée, les données sont partitionnées sur un certain nombre de serveurs, chaque serveur contenant un sous-ensemble des données. Cette approche peut améliorer les performances en permettant aux données d'être réparties sur plusieurs serveurs, qui peuvent ensuite être interrogés en parallèle.

Pour atteindre une évolutivité maximale, les grands ensembles de données doivent être partitionnés en plus petits et répartis sur plusieurs domaines. Le partitionnement des données permet de les distribuer sur plusieurs nœuds, ce qui permet une meilleure exécution entre eux. Le partitionnement n'est qu'un composant d'une base de données, et si nous pouvons nous assurer que chaque nœud partage la richesse, chaque partition peut fonctionner comme son propre centre de données. Les données peuvent être partitionnées sur plusieurs partitions à l'aide de la distribution de données basée sur des clés. Étant donné que toutes les données sont stockées dans un seul système de fichiers, une application de commerce électronique peut nécessiter la lecture de toutes les données en une journée ou toutes les heures. Ce problème peut être évité en définissant une clé avec un préfixe comme nom de partition pour chaque horodatage. Une fois que chaque partition s'est vu attribuer un ensemble de hachages de clés (plutôt qu'un ensemble de clés), toutes les clés de cet ensemble seront stockées sur cette partition.

Les points chauds sont réduits, mais pas entièrement éliminés en utilisant le hachage sur les clés. Il y a une tendance à disperser les clés sur plusieurs partitions plutôt qu'une à la fois. Si les processus de lecture et d'écriture sont liés, toutes les demandes continuent de suivre le même chemin vers la même partition. Dans de nombreux cas, les systèmes de données utilisent des raccourcis clavier pour compenser les charges de travail biaisées.

Partage automatique dans Mongodb

La fonctionnalité de partitionnement automatique de Mongodb permet une évolutivité horizontale de votre base de données en distribuant automatiquement les données sur plusieurs partitions. Cela permet à votre base de données d'augmenter sa taille et son débit sans avoir besoin de configurer et de gérer manuellement les partitions.

La technologie de partitionnement de MongoDB est idéale pour les déploiements avec de grands ensembles de données et un débit élevé. L'acte d'envoyer des données sur plusieurs machines à l'aide d'un accès aléatoire est appelé échantillonnage. Il suffit de quelques serveurs supplémentaires pour étendre complètement la capacité du déploiement. L'augmentation des coûts d'infrastructure et de maintenance pendant le déploiement est compensée par une efficacité accrue. Dans les versions 4.2 et antérieures, les champs clés d'une collection partitionnée doivent être présents dans chaque document. Si vous avez une collection, vous pouvez la repartitionner à l'aide de la clé définie par MongoDB 5.0. En fonction de la clé et de son index de sauvegarde, vous pouvez être contraint de modifier votre stratégie de partitionnement .

Lorsque MongoDB 4.4 sera publié, une lecture protégée sera activée afin de réduire les latences. Chaque partition d'un cluster est capable de stocker un sous-ensemble des données du cluster dans une instance distincte, ce qui lui permet de distribuer les données entre les clusters. À mesure que l'ensemble de données augmente, la capacité de stockage du cluster augmente. Étant donné que la collection a été fragmentée, il n'existe aucune méthode pour décomposer une collection. MongoDB fournit deux stratégies de partitionnement pour distribuer les données entre les clusters partitionnés. Un hachage de la valeur d'un champ de clé de hachage est utilisé pour calculer la valeur d'un champ de clé de hachage. Avec le partitionnement basé sur la plage, un plus grand nombre d'opérations de diffusion peuvent être effectuées sur un cluster.

Des clés de partition mal considérées peuvent entraîner une distribution inégale des données, compromettre certains avantages du partitionnement et entraîner des goulots d'étranglement de performances. À partir de MongoDB 4.0.3 et en configurant les zones et les plages de zones, vous pouvez créer des zones et des plages de zones avant de partitionner une collection vide ou inexistante. La commande suivante générera le classement : /jira/ Lors du choix d'une clé de partition, il est essentiel de prendre en compte la possibilité d'utiliser de futures zones. Vous trouverez plus d'informations sur le fonctionnement du sharding avec les agrégations dans le livre électronique Practical MongoDB Aggregations.

Réplication vs partage

Le concept de réplication peut être considéré comme une duplication de l'ensemble de données, tandis que le concept de partitionnement implique de diviser l'ensemble de données en morceaux discrets. En utilisant le sharding, vous pouvez diviser votre collection en plusieurs parties. Lorsque vous répliquez votre base de données, vous générez des imageurs de votre ensemble de données.

Un système de réplication et de partitionnement peut être construit pour permettre une haute disponibilité (HA) dans les deux cas. Un seul serveur peut stocker des enregistrements de données, permettant un temps de réponse plus rapide lors de la lecture et de l'écriture de requêtes. Lorsque l'ensemble des données est répliqué, plusieurs serveurs le copient. Les serveurs restants du cluster prendront le relais si un serveur tombe en panne ou se déconnecte. Le système de base de données MongoDB est un système basé sur des documents qui concurrence les bases de données relationnelles. Il est relativement simple de passer à ce système car son installation et sa configuration sont similaires à celles de MySQL. Dans ce didacticiel, nous verrons comment stocker et afficher les commentaires générés par les utilisateurs à l'aide de MongoDB.

Quelle est la différence entre le partitionnement et le sharding ?

Le partage de données et le partitionnement de données impliquent tous deux de diviser des ensembles massifs de données en fragments plus petits. Bien que le partitionnement signifie que les données sont réparties sur plusieurs ordinateurs, ce n'est pas la même chose que la partition. L'objectif du partitionnement est de regrouper des sous-ensembles de données dans une instance de base de données.

Les avantages du partage

Par conséquent, si une base de données ne peut pas gérer la taille d'un ensemble de données, elle peut être partitionnée en sous-ensembles plus petits et distribuée à différents nœuds à l'aide du partitionnement. Étant donné que l'ensemble de données est stocké sur un plus grand nombre de machines, il peut être mis à l'échelle en fonction de la quantité de données et de trafic.

Quelle est la différence entre la réplication Redis et le partage ?

Le partitionnement, également appelé fractionnement des données, est le processus de division des données par clé ; tandis que la réplication, également appelée miroir, est le processus de copie de toutes les données. Une méthode courante de partitionnement améliore les performances en réduisant la mémoire et en frappant la charge sur toutes les ressources en même temps. La réplication des lectures permet des niveaux élevés de disponibilité en lecture.

Indexation Vs. Sharding : lequel convient le mieux à votre base de données ?

La distribution des données est compliquée par deux méthodes : l'indexation et le sharding. Le référencement d'une table peut l'aider à améliorer ses performances, tandis que le partitionnement peut l'aider à faire évoluer une base de données.
Lorsque vous recherchez des valeurs spécifiques dans une table, il est avantageux de l'indexer. Si vous souhaitez rechercher toutes les commandes passées entre le 1er mai 2017 et le 2 mai 2017, vous pouvez utiliser un index de recherche.
La mise à l'échelle de la base de données peut être effectuée en faisant glisser la base de données. Sauvegarder une table implique de la diviser en plusieurs sections sur plusieurs machines. Par conséquent, le tableau est plus facilement accessible en y recherchant des données.
De plus, le partitionnement peut aider à améliorer les performances de la base de données en général. Lorsqu'une table est divisée en plus petits morceaux, cela peut réduire la quantité de données qui doit être traitée par la base de données. Cela peut aider à améliorer la vitesse globale de la base de données.

Quel est un avantage du sharding ?

Lorsque vous utilisez le partitionnement, vous pouvez faire évoluer votre base de données pour gérer une charge beaucoup plus importante grâce à un débit de lecture/écriture, une capacité de stockage et une haute disponibilité accrus.

Les risques de sécurité du partage

Malgré le fait qu'il existe plusieurs solutions à ce problème de sécurité, telles que l'exigence d'une authentification à deux facteurs et le cryptage des données, cela reste une préoccupation. L'utilisation de photons aléatoires dans le cadre du HTML pourrait théoriquement réduire ce risque en créant plusieurs photons sans être connectés. Jusqu'à ce qu'il y ait plus de preuves que le partage réduit les risques de sécurité, il est préférable de pécher par excès de prudence et de garder les données séparées.

Ressources de partage de données supplémentaires Partage SQL distribué

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car elle dépend en grande partie des besoins spécifiques de l'implémentation du partage SQL. Cependant, certaines ressources courantes pouvant être utilisées pour un partage de données supplémentaire incluent : l'espace disque, les ressources du processeur et la mémoire. En général, toute ressource pouvant être utilisée pour aider à répartir les données sur plusieurs serveurs peut être utilisée pour un partage de données supplémentaire.

L'évolutivité de la base de données peut être obtenue de deux manières. Le partage de base de données divise une base de données en plus petits morceaux en fonction du nombre d'enregistrements de table qu'elle contient. Les tableaux individuels peuvent être divisés en différentes catégories dans une implémentation simple. Ce guide explique le fonctionnement du partage de base de données et en présente certains des avantages et des inconvénients. Cette technologie peut être particulièrement utile pour les bases de données qui stockent une grande quantité de données dans très peu de tables. En général, toutes les tables ne nécessitent pas de partitionnement et toutes les tables ne peuvent pas être partitionnées en même temps. STreeching aspire à une architecture sans partage comme objectif.

En pratique, il est avantageux de répliquer les données d'une partition à une autre. Une stratégie de partitionnement de base de données est une stratégie de mise à l'échelle horizontale, elle partage donc de nombreux avantages d'une stratégie de mise à l'échelle horizontale. De plus, il offre plusieurs avantages supplémentaires en plus de ceux-ci. La capacité de mise à l'échelle horizontale est essentielle dans les systèmes afin d'atteindre un taux élevé de mise à l'échelle. Dans le partitionnement de plage, la valeur de la clé de partitionnement est utilisée pour déterminer dans quelle plage elle s'inscrit. La clé de la fonction de hachage est utilisée pour déterminer à quelle partition un enregistrement est affecté, ainsi que le chemin qu'il doit emprunter. Au lieu de mapper la clé directement sur un fragment, il utilise une fonction de hachage pour le faire.

Par conséquent, les enregistrements sont généralement répartis plus uniformément entre les différentes partitions. Il est essentiel d'utiliser la même fonction de hachage sur toutes les clés pour chaque opération. Comme il ne nécessite pas de table de recherche, le hachage est plus efficace que le partage de plage. Il est impossible de savoir si les éclats resteront parfaitement équilibrés. Même s'il n'y a pas de modèles dans les données, le clustering peut être déclenché simplement par hasard. Le rééquilibrage et la reconstruction des partitions sont difficiles lorsqu'il s'agit de partitionnement de hachage. C'est un excellent choix pour les bases de données de magasins basées sur la structure de répertoires.

Les régions de la Nouvelle-Angleterre et du centre de l'Atlantique ont des emplacements dans le premier fragment, qui sert de région du nord-est. Le même processus est utilisé pour la ségrégation géographique, mais au lieu d'attribuer des données aux fragments en fonction de leur emplacement, ils les divisent en segments. Dans une table de base de données, une clé de partitionnement est utilisée pour répartir les données entre plusieurs partitions différentes en fonction du nombre de bits dans la table. En conséquence, une équipe de vente régionale peut obtenir un aperçu rapide et efficace des données client en quelques secondes. Il est particulièrement important de prendre en compte la taille croissante de la base de données de votre entreprise lorsque Sharding est impliqué. Une base de données peut évoluer horizontalement en stockant, en mémoire et en puissance de traitement de la même manière que seuls quelques serveurs le peuvent. En plus d'augmenter la complexité d'une base de données, le sharding augmente la difficulté de joindre et de modifier le schéma. Plusieurs serveurs Linode peuvent être utilisés pour créer une base de données partagée .

Les trois types de partage

Les trois types de partage sont les suivants : (1) ils sont volontaires ; (2) ils doivent être soutenus; et (3) ils doivent être utilisés. Enseignement primaire. Dans ce type de partitionnement, chaque partition se voit attribuer une clé primaire et une réplique est créée pour chacune d'entre elles afin de stocker ses données. Cette approche est généralement utilisée lorsque les ensembles de données sont petits et ne contiennent aucune donnée sensible.
Les données sont divisées en fragments à la suite de ce type de fractionnement de données en fonction de leurs coordonnées. Ceci est utilisé lorsque les données sont dispersées géographiquement et que les fragments doivent être conservés ensemble pour des raisons de performances.
Le partitionnement de compactage est un type de partitionnement utilisé lorsque les données ne sont pas très sensibles et que le nombre de mises à jour est faible. Au lieu de diviser les données en fragments, les données sont divisées en blocs, puis fragmentées. Cette méthode est généralement utilisée lorsque la taille des jeux de données est inférieure au nombre de fragments.

Éclatement de Mongodb

Le partitionnement MongoDB est une technique de mise à l'échelle horizontale qui partitionne les données sur plusieurs instances MongoDB. En répartissant les données sur plusieurs serveurs, le partitionnement peut améliorer les performances et augmenter la capacité. Lorsqu'il est utilisé avec des jeux de répliques, le partitionnement peut également augmenter la disponibilité.

Le processus de distribution des données entre plusieurs hôtes via DHCP est appelé hachage. L'enregistrement d'une base de données MongoDB s'effectue en la divisant en petits ensembles de données. Des taux de requête élevés peuvent mettre à rude épreuve le processeur, la RAM et la puissance d'E/S d'un lecteur de disque. Il existe deux types de mise à l'échelle : horizontale et verticale. Tous les documents de la collection MongoDB sont distribués par défaut sur tous les fragments de la collection MongoDB. Chaque document est composé d'un seul champ ou de plusieurs champs, qui est appelé sa clé. Une seule clé de partition est requise pour chaque collection d'une collection partitionnée.

Un essaim peut avoir un impact sur les performances d'un cluster, ainsi que provoquer des goulots d'étranglement des applications. Dans cette section, nous allons créer une collection MongoDB et un index appelé person_id afin de créer la clé de partition. Les routeurs de requête seront utilisés pour le processus de partitionnement et une base de données appelée personnes sera créée. Le fichier de configuration pour le stockage de la base de données, les journaux et les rôles de cluster de partitionnement pour la partition se trouve dans le répertoire PostgreSQL. De plus, les paramètres réseau de l'instance de serveur sont inclus. À l'aide du partitionnement MongoDB, il est possible de répartir la charge de travail sur une variété de serveurs afin que de grands ensembles de données puissent être gérés plus efficacement. Un cluster peut être adapté efficacement aux besoins futurs sans avoir à subir une restructuration complète de l'infrastructure matérielle. La collection persons a été partitionnée dans le ShardRepSet (10.10.58) dans la sortie suivante.