Basis Data Nosql Dan Kemampuannya Untuk Membagi Data Secara Otomatis

Basis data Nosql dapat secara otomatis membagi data di beberapa server untuk mendistribusikan beban dan meningkatkan kinerja. Ini dilakukan dengan membagi data menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang disebut pecahan, dan kemudian mendistribusikan pecahan tersebut ke seluruh server. Basis data Nosql dapat secara otomatis membagi data di beberapa server untuk mendistribusikan beban dan meningkatkan kinerja.

Ketika Shard terlalu besar atau lebih terarah, Shard dapat dibagi secara otomatis. Karena fitur sharding otomatis, program ini tidak terbebani, membebaskan waktu untuk tugas lain seperti penempatan data dan pengambilan data.

Dokumen koleksi MongoDB didistribusikan ke seluruh shard menggunakan kunci shard. MongoDB membagi data menjadi potongan-potongan dengan membaginya menjadi rentang nilai kunci yang tidak tumpang tindih. Sebagai bagian dari upaya MongoDB untuk mendistribusikan bongkahan ini, MongoDB berupaya mendistribusikannya secara merata di antara pecahan klaster.

Bisakah Nosql Didistribusikan ke Beberapa Server?

Ya, database NoSQL dapat didistribusikan ke beberapa server. Hal ini memungkinkan peningkatan skalabilitas dan ketersediaan data.

Itu Juga Dapat Meningkatkan Keamanan Sistem Dengan Menyediakan Redundansi.

Sebagai hasil dari pengelompokan, data didistribusikan ke beberapa server dan dapat digunakan sebagai sumber independen.
Mengapa data ditransfer di beberapa server?
Ini menguntungkan bagi sistem untuk mendistribusikan beban ke beberapa server untuk meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

Apakah Mongodb Mendukung Sharding Otomatis?

MongoDB mendukung sharding otomatis, yang berarti data didistribusikan secara otomatis ke beberapa server. Ini memudahkan untuk menskalakan sistem karena lebih banyak server ditambahkan.

Catatan dibagi menjadi beberapa bagian dalam proses pemisahan dari koleksi atau tabel lainnya dan mendistribusikannya di antara beberapa mesin yang dikenal sebagai pecahan. Artikel ini menjelaskan cara menyiapkan dan menjalankan klaster sharded di lingkungan pengembangan dalam hitungan menit. Artikel ini akan membahas cara memilih kunci shard yang sesuai serta cara memastikan bahwa dokumen MongoDB dipartisi secara merata di seluruh shard saat ditulis. Tutorial ini akan membahas empat server MongoDB yang membentuk klaster pecahan. Saat menjalankan perintah mongo-config, Anda akan melihat bahwa latar belakang biru digunakan. Semua Perintah yang berjalan di server dengan sumber daya terbanyak tampak menampilkan latar belakang merah, sedangkan yang berjalan di server lain tampak menampilkan latar belakang hijau atau hijau. Informasi lebih lanjut tentang cara kerja peran ini dapat ditemukan di Memahami Topologi Sharding MongoDB.

Di MongoDB 3.6, shard individu dan server konfigurasi harus dikonfigurasi sebagai replika. Memiliki beberapa set replika dengan banyak anggota bermanfaat untuk menjaga keamanan dan ketersediaan data Anda. Namun, kompleksitas arsitektur pecahan sangat meningkat. Artikel berikut menjelaskan cara menyiapkan dan menjalankan klaster sharded secepat mungkin. Jika Anda mengaktifkan autentikasi pada instans MongoDB, Anda hanya memerlukan autentikasi kata sandi. Untuk mencapai hasil terbaik dalam tutorial ini, Anda harus menonaktifkan blok keamanan di file mongod.conf Anda. Selanjutnya, tambahkan nilai configsvr ke direktif clusterRole.

Akibatnya, MongoDB akan bertanggung jawab untuk menghosting server ini di klaster sharded. Nama set replika dan peran klaster sharded akan dibaca oleh MongoDB saat dijalankan dalam konfigurasi yang sedang berjalan. Kumpulan replika pertama akan dibuat di server konfigurasi di cluster yang dipecah. Pada langkah ini, Anda dapat mereplikasi konfigurasi untuk kedua pecahan individual. Jika Anda menggunakan MongoDB di MongoDB-shard1, salin file konfigurasi ke MongoDB-shard1 dan MongoDB-shard1. Hasilnya adalah setiap instance MongoDB akan memiliki sekumpulan server yang berfungsi sebagai pecahan. Sebelum shard apa pun dapat digunakan, shard harus dimulai melalui mongo shell.

Panduan ini dimaksudkan untuk membantu Anda dalam mengonfigurasi dan menjalankan klaster shard dengan server konfigurasi dan dua server shard. Ini tidak cocok untuk digunakan di lingkungan manufaktur. Set replika pertama dan kedua, Mongo-Shard1 dan Mongo-Shard2, keduanya merupakan replika node tunggal. Salah satu dari dua pecahan akan meminta Anda dengan nama, sementara yang lain akan meminta Anda dengan nama. Di kedua shell MongoDB, metode thers.status() dapat digunakan untuk memastikan bahwa setiap set replika telah dikonfigurasi dengan benar. Komponen ini harus ditautkan ke klaster sharded melalui router kueri mongos. Ini akan bertanggung jawab mengelola server konfigurasi dan berkomunikasi dengan server beling.

Setelah perintah mongos dijalankan, Anda dapat menambahkan shard ke klaster shard dengan menggunakan mongo_shardip: mongo_shardip adalah alamat IP dari server yang menjalankan mongo-shard1. Saat Anda menggunakan perintah ini, Anda akan melihat daftar kosong pecahan yang terhubung di kunci pecahan. Menggunakan metode sh.status() , Anda dapat memeriksa apakah router kueri berada di direktori yang sama dengan server konfigurasi. Ketika database MongoDB mengaktifkan sharding, mereka hanya mampu menyimpan data dengan cara yang sama seperti di database lain. Kumpulan dokumen dari beberapa kota terpadat di dunia akan menjadi dasar panduan ini. Metode berikut dapat digunakan untuk mengaktifkan sharding untuk database: enableSharding() Perintah akan mengembalikan pesan kesalahan: segera setelah dijalankan. Jika Anda mengonfigurasi database untuk mengizinkannya, Anda sekarang dapat mengizinkan kumpulan kota untuk dipartisi.

Dengan mengikuti panduan ini, Anda akan belajar cara membuat cluster sharded MongoDB yang berfungsi. Kumpulan kota dalam basis data populasi dipartisi menjadi bidang negara tempat kunci beling digunakan. Setelah itu, perintah berikut dapat digunakan untuk menyisipkan 20 dokumen: banyak. Outputnya akan serupa dengan output khas MongoDB karena berperilaku persis seperti database MongoDB biasa. Dijamin setiap pecahan harus digunakan untuk melakukan kueri jika Anda ingin mengambil semua dokumen dari koleksi kota. MongoDB mengembalikan daftar pecahan yang berpartisipasi dalam evaluasi dengan menggunakan kunci pecahan. Jika Anda menanyakan bidang benua, yang tidak memiliki kunci beling yang Anda cari, Anda mungkin harus melakukan perbandingan. Tutorial ini akan mengajari Anda cara mengonfigurasi server konfigurasi MongoDB dan shard individual, serta cara menghubungkan semuanya untuk membentuk kluster MongoDB terdistribusi. Anda juga menggunakan router kueri mongo untuk mengotomatiskan beling, memperkenalkan partisi data, melakukan kueri terhadap database, dan memantau metrik.

Data didistribusikan di antara banyak host melalui proses penyelipan ini. Instance MongoDB dapat membagi set data besar menjadi set kecil untuk mencapai sharding. Dengan kemampuan ini, Anda dapat menskalakan basis data dengan mulus saat aplikasi Anda berkembang melampaui kemampuan satu server tanpa menambahkan kerumitan baru ke aplikasi Anda.
Sangat mudah untuk menskalakan basis data Anda tanpa menambahkan kerumitan ke aplikasi Anda dengan bantuan MongoDB. Anda dapat menskalakan basis data Anda tanpa menambahkan kerumitan pada aplikasi Anda dengan MongoDB, yang dapat dilakukan seiring berkembangnya aplikasi Anda. Pecahan MongoDB memungkinkan Anda untuk menskalakan basis data Anda tanpa menambah kerumitan pada aplikasi Anda.

Dasar-dasar Sharding Mongodb

Shauling dimungkinkan oleh pemecahan data menjadi pecahan. Ketika sebuah node menyimpan data di satu lokasi, pecahan adalah bagian dari data yang disimpan di satu lokasi. Setiap shard kemudian dikirim ke node data dalam sistem dan didistribusikan. Saat operasi baca atau tulis dilakukan pada shard, langkah pertama adalah memastikan bahwa data pada node data ada. Operasi dilakukan selama kondisi tidak berubah. Jika data tidak lagi ada, data disimpan di node data dan indeks shard baru dibuat. Di MongoDB, telah dirancang agar fleksibel dan mudah digunakan. Alat manajemen shard memungkinkan Anda membuat, menghapus, dan memindahkan data dengan mudah dalam satu sesi. Anda dapat mencari dan mengakses data untuk shard dalam hitungan detik menggunakan indeks shard. Selain fitur kumpulan replika MongoDB, database juga menyertakan fitur kumpulan replika sekunder, yang menyimpan replika pecahan data dari node MongoDB yang berbeda. Akibatnya, meskipun salah satu node data gagal, sistem akan terus berfungsi. Metode autoshred MongoDB adalah metode untuk secara otomatis membagi kumpulan data menjadi pecahan dan mendistribusikannya ke beberapa node data. Dengan membagi kumpulan data yang lebih besar menjadi bagian yang lebih kecil, beberapa node data dapat menyimpannya dalam jumlah yang lebih banyak, sehingga meningkatkan kapasitas penyimpanan sistem.

Apakah Database Nosql Membutuhkan Sharding?

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena tergantung pada database NoSQL spesifik yang dimaksud dan bagaimana penggunaannya. Secara umum, sharding mungkin diperlukan jika database digunakan untuk aplikasi dengan lalu lintas tinggi atau jika diperkirakan akan tumbuh sangat besar. Namun, beberapa database NoSQL dirancang untuk dapat diskalakan secara horizontal sejak awal dan mungkin tidak memerlukan sharding. Pada akhirnya, yang terbaik adalah berkonsultasi dengan dokumentasi atau dukungan untuk database tertentu untuk menentukan apakah sharding diperlukan atau direkomendasikan.

Pecahan basis data dapat digunakan untuk mengelola dan menskalakan kumpulan data besar secara efektif. Satu kumpulan data logis dipisahkan menjadi beberapa basis data, dan basis data ini kemudian didistribusikan ke beberapa mesin. Saat kueri dibuat, hanya sejumlah kecil komputer yang mungkin terlibat. Sharding Basis Data dimungkinkan di basis data SQL dan NoSQL. Hasilnya, Sharding memiliki arsitektur shared-nothing. Anggota bilah tidak menyadari anggota bilah lainnya. Itu harus menyeimbangkan dua hal: mengurangi kueri lintas-partisi dan mendistribusikan beban secara merata dengan sharding pada perincian yang tepat.

Tipe data kunci beling harus bilangan bulat agar efisien. Server dapat menghosting beberapa pecahan sekaligus. Saat beban di server meningkat, mungkin perlu untuk memisahkannya. Setiap proxy shard dapat melakukan aktivitas caching dan pemantauan, selain caching dan pemantauan. Keuntungan utama sharding adalah penskalaan horizontal, peningkatan kinerja, dan peningkatan ketersediaan. Pecahan dapat digunakan untuk menerapkan layanan cloud. Upgrade dapat diuji pada satu shard sebelum didistribusikan ke semuanya.

Transaksi Pelanggan dapat dilakukan di lokasi yang terdapat persyaratan peraturan serta lokasi Pecahan. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL, dan Citus adalah opsi yang bagus. RDS adalah layanan yang memungkinkan Anda membuat dan menggunakan database yang di-sharded . Replikasi dan Sharding anak benua dapat dilakukan pada waktu yang bersamaan. Menggunakan penggunaan CPU dan memori, serta kinerja baca/tulis, Anda dapat menentukan seberapa efisien semua shard. Jika ada area hotspot, penajaman kembali harus dipertimbangkan. Istilah "pecahan" tampaknya berasal dari game online multipemain masif Ultima Online, karena sering digunakan dalam konteks komputasi dan penyimpanan.

Insinyur di Facebook sedang mengembangkan database NoSQL yang disebut Cassandra. Dengan Bigtable Google, data berukuran petabyte dapat disimpan di seluruh server komoditas. Vitess dibuat oleh tim di YouTube untuk memecahkan masalah skalabilitas di databasenya. logika perutean dapat dihapus dari kode aplikasi dengan bantuan Vitess.

Sejumlah besar data dapat ditangani dengan bantuan Sharding. Metode paling umum untuk membagi kumpulan data menjadi pecahan adalah dengan menggunakan pihak ketiga. Kemampuan untuk mengambil data dari database SQL dan NoSQL sangat berguna. SQL adalah teknologi basis data yang mapan dan terkenal. Basis data NoSQL cepat dan andal, menjadikannya pilihan yang menarik untuk basis data besar.
Dengan Sharding, mudah untuk mengelola kumpulan data besar. Database SQL dan NoSQL dapat memanfaatkannya dengan meningkatkan kinerja database dengannya.

Manfaat Sharding

Data didistribusikan ke beberapa komputer menggunakan metode Sharding. STreeving adalah fitur penting dalam penyebaran MongoDB yang padat dengan kumpulan data besar dan memerlukan operasi throughput yang besar. Sistem basis data dengan kumpulan data besar atau aplikasi throughput besar dapat menghabiskan banyak ruang di satu server. Kumpulan data yang tidak dapat disimpan dalam satu basis data memerlukan proses Sharding . Jika Anda perlu berubah pikiran, simpan jawaban ini. Setiap node di Cassandra hanya bertanggung jawab untuk menjaga subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset dari subset penskalaan Cassandra memungkinkannya memproses data secara horizontal, yang berguna saat data didistribusikan ke beberapa node.

Sharding Dalam Basis Data Nosql

Dalam database Nosql yang dipecah, data dipartisi di sejumlah server, dengan masing-masing server menyimpan subset data. Pendekatan ini dapat meningkatkan kinerja dengan memungkinkan data tersebar di beberapa server, yang kemudian dapat ditanyakan secara paralel.

Untuk mencapai skalabilitas maksimum, kumpulan data besar harus dipartisi menjadi yang lebih kecil dan didistribusikan ke beberapa domain. Mempartisi data memungkinkan untuk didistribusikan ke beberapa node, memungkinkan eksekusi yang lebih baik di seluruh node. Mempartisi hanyalah salah satu komponen dari database, dan jika kita dapat memastikan bahwa setiap node berbagi kekayaan, setiap partisi dapat berfungsi sebagai pusat datanya sendiri. Data dapat dipartisi di beberapa partisi dengan menggunakan distribusi data berbasis kunci. Karena fakta bahwa semua data disimpan dalam satu sistem file, aplikasi e-niaga mungkin memerlukan pembacaan semua data dalam satu hari atau setiap jam. Masalah ini dapat dihindari dengan mendefinisikan kunci dengan awalan sebagai nama partisi untuk setiap stempel waktu. Setelah setiap partisi diberi satu set hash kunci (bukan satu set kunci), semua kunci di dalam set itu akan disimpan di partisi itu.

Hot spot berkurang, tetapi tidak dihilangkan seluruhnya dengan menggunakan kunci hashing. Ada kecenderungan untuk menyebarkan kunci di beberapa partisi daripada satu per satu. Jika proses baca dan tulis ditautkan, semua permintaan terus mengikuti jalur yang sama ke partisi yang sama. Dalam banyak kasus, sistem data menggunakan hotkey untuk mengkompensasi beban kerja yang miring.

Sharding otomatis Di Mongodb

Fitur sharding otomatis Mongodb memungkinkan skalabilitas horizontal database Anda dengan mendistribusikan data secara otomatis ke beberapa shard. Hal ini memungkinkan database Anda tumbuh dalam ukuran dan throughput tanpa perlu mengonfigurasi dan mengelola shard secara manual.

Teknologi sharding MongoDB ideal untuk penerapan dengan set data besar dan throughput tinggi. Tindakan mengirim data ke beberapa mesin menggunakan akses acak dikenal sebagai pengambilan sampel. Hanya diperlukan beberapa server tambahan untuk memperluas kapasitas penyebaran sepenuhnya. Meningkatnya biaya infrastruktur dan pemeliharaan selama penerapan diimbangi dengan peningkatan efisiensi. Di versi 4.2 dan sebelumnya, kolom kunci untuk koleksi sharded harus ada di setiap dokumen. Jika Anda memiliki koleksi, Anda dapat melakukan reshard menggunakan kunci yang ditetapkan oleh MongoDB 5.0. Bergantung pada kunci dan indeks pendukungnya, Anda mungkin terpaksa mengubah strategi sharding Anda.

Saat MongoDB 4.4 dirilis, pembacaan terlindung akan diaktifkan untuk mengurangi latensi. Setiap shard dalam klaster dapat menyimpan subset data klaster dalam contoh terpisah, yang memungkinkannya untuk mendistribusikan data ke seluruh klaster. Saat kumpulan data tumbuh, kapasitas penyimpanan cluster meningkat. Karena koleksi telah dipecah, tidak ada metode untuk mengurai koleksi. MongoDB menyediakan dua strategi sharding untuk mendistribusikan data di antara klaster yang di-sharding. Hash dari nilai bidang kunci hash digunakan untuk menghitung nilai bidang kunci hash. Dengan sharding berbasis jangkauan, lebih banyak operasi siaran dapat dilakukan di seluruh cluster.

Kunci shard yang dianggap buruk dapat menyebabkan distribusi data yang tidak merata, merusak beberapa manfaat sharding, dan menyebabkan kemacetan kinerja. Dimulai dengan MongoDB 4.0.3 dan mengonfigurasi zona dan rentang zona, Anda dapat membuat zona dan rentang zona sebelum melakukan sharding pada koleksi yang kosong atau tidak ada. Perintah berikut akan menghasilkan pemeriksaan: /jira/ Saat memilih kunci beling, sangat penting untuk mempertimbangkan kemungkinan penggunaan zona di masa mendatang. Informasi lebih lanjut tentang cara kerja sharding dengan agregasi dapat ditemukan di e-book Agregasi MongoDB Praktis.

Replikasi Vs Sharding

Konsep replikasi dapat dianggap sebagai duplikasi kumpulan data, sedangkan konsep sharding memerlukan pemisahan kumpulan data menjadi potongan-potongan diskrit. Dengan menggunakan sharding, Anda dapat membagi koleksi Anda menjadi beberapa bagian. Saat Anda mereplikasi database, Anda menghasilkan pencitra dari kumpulan data Anda.

Replikasi dan sistem sharding dapat dibangun untuk mengaktifkan ketersediaan tinggi (HA) dalam kedua kasus tersebut. Satu server dapat menyimpan catatan data, memungkinkan waktu respons yang lebih cepat saat membaca dan menulis kueri. Ketika seluruh kumpulan data direplikasi, beberapa server menyalinnya. Server yang tersisa di cluster akan mengambil alih jika server gagal atau offline. Sistem basis data MongoDB adalah sistem berbasis dokumen yang bersaing dengan basis data relasional. Relatif mudah untuk beralih ke sistem ini karena pengaturan dan konfigurasinya mirip dengan MySQL. Dalam tutorial ini, kita akan membahas cara menyimpan dan menampilkan komentar buatan pengguna menggunakan MongoDB.

Apa Perbedaan Antara Partisi Dan Sharding?

Pecahan Data dan Partisi Data memerlukan pemecahan set data yang sangat besar menjadi fragmen yang lebih kecil. Sementara sharding berarti data didistribusikan ke banyak komputer, itu tidak sama dengan partisi. Tujuan partisi adalah untuk mengelompokkan subset data dalam instance database.

Manfaat Sharding

Akibatnya, jika database tidak dapat menangani ukuran set data, database dapat dipartisi menjadi subset yang lebih kecil dan didistribusikan ke node yang berbeda menggunakan sharding. Karena kumpulan data disimpan di lebih banyak mesin, maka dapat ditingkatkan dengan jumlah data dan lalu lintas.

Apa Perbedaan Antara Replikasi Redis dan Sharding?

Partisi, juga dikenal sebagai pemisahan data, adalah proses membagi data dengan kunci; sedangkan replikasi, juga dikenal sebagai cermin, adalah proses penyalinan semua data. Metode umum Sharding meningkatkan kinerja dengan mengurangi memori dan memuat semua sumber daya secara bersamaan. Replikasi bacaan memungkinkan tingkat ketersediaan baca yang tinggi.

Pengindeksan Vs. Sharding: Mana yang Terbaik untuk Database Anda?

Distribusi data diperumit oleh dua metode: pengindeksan dan sharding. Mereferensikan tabel dapat membantunya bekerja lebih baik, sementara sharding dapat membantu meningkatkan skala database.
Saat Anda mencari nilai tertentu dalam sebuah tabel, ada baiknya mengindeksnya. Jika Anda ingin menelusuri semua pesanan yang dilakukan antara 1 Mei 2017 hingga 2 Mei 2017, Anda dapat menggunakan indeks penelusuran.
Penskalaan basis data dapat dilakukan dengan menyeret basis data. Membuat tabel berarti membaginya menjadi beberapa bagian pada beberapa mesin. Hasilnya, tabel dapat diakses dengan lebih mudah dengan mencari data di dalamnya.
Selain itu, sharding dapat membantu meningkatkan kinerja basis data secara umum. Ketika sebuah tabel dibagi menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, dapat mengurangi jumlah data yang perlu diproses oleh database. Ini dapat membantu meningkatkan kecepatan keseluruhan database.

Yang Merupakan Keuntungan Dari Sharding?

Saat menggunakan sharding, Anda dapat menskalakan database untuk menangani beban yang jauh lebih besar berkat throughput baca/tulis yang ditingkatkan, kapasitas penyimpanan, dan ketersediaan yang tinggi.

Risiko Keamanan Sharding

Terlepas dari kenyataan bahwa ada beberapa solusi untuk masalah keamanan ini, seperti memerlukan autentikasi dua faktor dan mengenkripsi data, hal ini masih menjadi perhatian. Penggunaan foton acak dalam konteks HTML secara teoritis dapat mengurangi risiko ini dengan membuat banyak foton tanpa terhubung. Sampai ada lebih banyak bukti bahwa sharding mengurangi risiko keamanan, yang terbaik adalah berhati-hati dan memisahkan data.

Sumber Daya Sharding Data Tambahan Didistribusikan Sql Sharding

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena sebagian besar tergantung pada kebutuhan spesifik implementasi sharding SQL. Namun, beberapa sumber daya umum yang dapat digunakan untuk sharding data tambahan meliputi: ruang disk, sumber daya CPU, dan memori. Secara umum, sumber daya apa pun yang dapat digunakan untuk membantu mendistribusikan data ke beberapa server dapat digunakan untuk sharding data tambahan.

Skalabilitas basis data dapat dicapai dengan salah satu dari dua cara. Pecahan basis data membagi basis data menjadi potongan-potongan kecil berdasarkan jumlah catatan tabel di dalamnya. Tabel individu dapat dibagi ke dalam kategori yang berbeda dalam implementasi sederhana. Panduan ini menjelaskan cara kerja sharding basis data dan membahas beberapa kelebihan dan kekurangannya. Teknologi ini bisa sangat berguna untuk database yang menyimpan sejumlah besar data dalam tabel yang sangat sedikit. Secara umum, tidak semua tabel memerlukan sharding, dan tidak semua tabel dapat di-sharding pada saat yang bersamaan. STreeching bercita-cita untuk arsitektur shared-nothing sebagai tujuannya.

Dalam praktiknya, mereplikasi data dari satu pecahan ke pecahan lainnya bermanfaat. Strategi sharding basis data adalah strategi penskalaan horizontal, sehingga memiliki banyak manfaat dari strategi penskalaan horizontal. Selain itu, ini memberikan beberapa keuntungan tambahan selain ini. Kemampuan untuk menskalakan secara horizontal sangat penting dalam sistem untuk mencapai tingkat penskalaan yang tinggi. Dalam range sharding, nilai kunci sharding digunakan untuk menentukan rentang mana yang cocok. Kunci ke fungsi hash digunakan untuk menentukan shard mana yang ditugaskan pada catatan, serta jalur mana yang harus diambil. Alih-alih memetakan kunci langsung ke pecahan, ia menggunakan fungsi hash untuk melakukannya.

Akibatnya, catatan biasanya didistribusikan lebih merata ke pecahan yang berbeda. Sangat penting untuk menggunakan fungsi hash yang sama pada semua tombol untuk setiap operasi. Karena tidak memerlukan tabel pencarian, hashing lebih efisien daripada range sharding. Tidak mungkin untuk mengetahui apakah pecahan akan tetap seimbang sempurna. Sekalipun tidak ada pola dalam data, pengelompokan dapat dipicu secara kebetulan. Menyeimbangkan kembali dan membangun kembali pecahan sulit dilakukan saat berhadapan dengan hash sharding. Ini adalah pilihan yang sangat baik untuk menyimpan database berdasarkan struktur direktori.

Wilayah New England dan pertengahan Atlantik memiliki lokasi di pecahan pertama, yang berfungsi sebagai wilayah Timur Laut. Proses yang sama digunakan untuk pemisahan geografis, tetapi alih-alih menetapkan data ke pecahan berdasarkan lokasinya, mereka membaginya menjadi beberapa segmen. Dalam tabel database, kunci sharding digunakan untuk mendistribusikan data di antara beberapa pecahan berbeda berdasarkan jumlah bit dalam tabel. Hasilnya, tim penjualan regional dapat melihat data pelanggan dengan cepat dan efisien dalam hitungan detik. Sangat penting untuk mempertimbangkan pertumbuhan ukuran database perusahaan Anda ketika Sharding terlibat. Basis data dapat menskalakan secara horizontal dengan menyimpan, memori, dan kekuatan pemrosesan dengan cara yang sama seperti yang hanya dapat dilakukan oleh beberapa server. Selain meningkatkan kompleksitas database, sharding meningkatkan kesulitan dalam menggabungkan dan mengubah skema. Beberapa server Linode dapat digunakan untuk membuat database sharded .

Tiga Jenis Sharding

Tiga jenis sharding adalah sebagai berikut: (1) bersifat sukarela; (2) harus dipertahankan; dan (3) mereka harus digunakan. Pendidikan Utama. Dalam jenis sharding ini, setiap shard diberi kunci utama dan replika dibuat untuk masing-masing shard untuk menyimpan datanya. Pendekatan ini biasanya digunakan ketika kumpulan data berukuran kecil dan tidak berisi data sensitif apa pun.
Data dipecah menjadi pecahan sebagai hasil dari jenis pemisahan data ini berdasarkan koordinatnya. Ini digunakan ketika data tersebar secara geografis dan shard perlu disimpan bersama untuk alasan kinerja.
Pemadatan sharding adalah jenis sharding yang digunakan saat data tidak terlalu sensitif dan jumlah pembaruan rendah. Alih-alih membagi data menjadi pecahan, data dibagi menjadi blok dan kemudian dibagi. Metode ini biasanya digunakan ketika ukuran dataset kurang dari jumlah shard.

Pecahan Mongodb

Sharding MongoDB adalah teknik penskalaan horizontal yang mempartisi data di beberapa instance MongoDB. Dengan mendistribusikan data ke beberapa server, sharding dapat meningkatkan kinerja dan meningkatkan kapasitas. Saat digunakan dengan kumpulan replika, sharding juga dapat meningkatkan ketersediaan.

Proses pendistribusian data antara beberapa host melalui DHCP dikenal sebagai hashing. Menyimpan database MongoDB dilakukan dengan membaginya menjadi kumpulan data kecil. Laju kueri yang tinggi dapat membebani CPU, RAM, dan daya I/O disk drive. Ada dua jenis penskalaan: horizontal dan vertikal. Semua dokumen koleksi MongoDB didistribusikan secara default di semua pecahan koleksi MongoDB. Setiap dokumen terdiri dari satu bidang atau beberapa bidang, yang disebut sebagai kuncinya. Hanya satu kunci shard yang diperlukan untuk setiap koleksi dalam koleksi shard.

Sekelompok dapat berdampak pada kinerja cluster, serta menyebabkan kemacetan aplikasi. Di bagian ini, kita akan membuat koleksi MongoDB dan indeks bernama person_id untuk membuat kunci shard. Router kueri akan digunakan untuk proses sharding, dan database yang disebut orang akan dibuat. File konfigurasi untuk penyimpanan database, log, dan peran cluster sharding untuk shard terletak di direktori PostgreSQL. Selain itu, pengaturan jaringan instance server disertakan. Menggunakan sharding MongoDB, dimungkinkan untuk mendistribusikan beban kerja ke berbagai server sehingga kumpulan data besar dapat dikelola dengan lebih efisien. Sebuah klaster dapat diskalakan secara efisien untuk kebutuhan masa depan tanpa harus menjalani restrukturisasi infrastruktur perangkat keras secara menyeluruh. Koleksi orang telah dipecah menjadi ShardRepSet (10.10.58) dalam keluaran berikut.