Database Nosql e la loro capacità di partizionare automaticamente i dati

I database Nosql sono in grado di partizionare automaticamente i dati su più server per distribuire il carico e migliorare le prestazioni. Questo viene fatto dividendo i dati in parti più piccole, chiamate shard, e quindi distribuendo tali shard tra i server. I database Nosql sono in grado di partizionare automaticamente i dati su più server per distribuire il carico e migliorare le prestazioni.

Quando un frammento è troppo grande o è più diretto, può essere diviso automaticamente. Grazie alla funzione di auto-sharding , il programma non è sovraccaricato, liberando tempo per altre attività come il posizionamento e il recupero dei dati.

I documenti di una raccolta MongoDB vengono distribuiti tra gli shard utilizzando la chiave di shard. MongoDB suddivide i dati in blocchi dividendoli in intervalli di valori chiave non sovrapposti. Come parte degli sforzi di MongoDB per distribuire questi blocchi, tenta di distribuirli uniformemente tra i frammenti del cluster.

Nosql può essere distribuito su più server?

Sì, i database NoSQL possono essere distribuiti su più server. Ciò consente una maggiore scalabilità e disponibilità dei dati.

Può anche migliorare la sicurezza del sistema fornendo ridondanza.

Come risultato del clustering, i dati vengono distribuiti su più server e possono essere utilizzati come origine indipendente.
Perché i dati vengono trasferiti su più server?
È vantaggioso per il sistema distribuire il carico su più server per migliorare le prestazioni complessive.

MongoDB supporta lo sharding automatico?

MongoDB supporta il partizionamento automatico, il che significa che i dati vengono distribuiti automaticamente su più server. Ciò semplifica la scalabilità del sistema man mano che vengono aggiunti più server.

Un record è diviso in pezzi nel processo di separazione dal resto di una raccolta o tabella e di distribuzione tra più macchine note come frammenti. Questo articolo spiega come configurare ed eseguire un cluster sharded in un ambiente di sviluppo in pochi minuti. L'articolo esaminerà come scegliere una chiave di partizione appropriata e come garantire che i documenti MongoDB siano partizionati uniformemente tra le partizioni quando vengono scritti. Questo tutorial esaminerà i quattro server MongoDB che compongono un cluster frammentato. Quando esegui i comandi mongo-config, noterai che viene utilizzato lo sfondo blu. Tutti i comandi in esecuzione sul server con la maggior parte delle risorse sembrano visualizzare sfondi rossi, mentre quelli in esecuzione su altri server sembrano visualizzare sfondi verdi o verdi. Ulteriori informazioni su come funzionano questi ruoli sono disponibili in Understanding MongoDB's Sharding Topology.

In MongoDB 3.6, sia i singoli shard che i server di configurazione devono essere configurati come repliche. Avere diversi set di repliche con più membri è vantaggioso per mantenere i dati protetti e disponibili. Tuttavia, la complessità dell'architettura frammentata è notevolmente aumentata. L'articolo seguente descrive come configurare ed eseguire un cluster partizionato il più rapidamente possibile. Se hai abilitato l'autenticazione sulla tua istanza MongoDB, ti servirà solo l'autenticazione tramite password. Per ottenere i migliori risultati in questo tutorial, dovresti disabilitare il blocco di sicurezza nel tuo file mongod.conf. Successivamente, aggiungi il valore configsvr alla direttiva clusterRole.

Di conseguenza, MongoDB sarà incaricato di ospitare questo server sul cluster frammentato. Il nome e il ruolo del set di repliche di un cluster partizionato verranno letti da MongoDB durante l'esecuzione nella configurazione in esecuzione. Il primo set di repliche verrà creato sui server di configurazione in un cluster partizionato. In questo passaggio, sarai in grado di replicare la configurazione per entrambi i singoli shard. Se utilizzi MongoDB su MongoDB-shard1, copia i file di configurazione in MongoDB-shard1 e MongoDB-shard1. Il risultato è che ogni istanza MongoDB avrà un set di server che fungono da frammenti. Prima che qualsiasi frammento possa essere utilizzato, deve essere avviato tramite la shell mongo.

Questa guida ha lo scopo di assisterti nella configurazione e nell'esecuzione di un cluster shard con un server di configurazione e due server shard. Non è adatto per l'uso in un ambiente di produzione. Il primo e il secondo set di repliche, Mongo-Shard1 e Mongo-Shard2, sono entrambi repliche a nodo singolo. Uno dei due frammenti ti chiederà un nome, mentre l'altro ti chiederà un nome. In entrambe le shell MongoDB, è possibile utilizzare il metodo thers.status() per garantire che ogni set di repliche sia stato configurato correttamente. Questi componenti devono essere collegati a un cluster frammentato tramite un router di query mongos. Sarà responsabile della gestione del server di configurazione e della comunicazione con i server shard.

Ora che il comando mongos è stato eseguito, puoi aggiungere shard al cluster sharded utilizzando mongo_shardip: mongo_shardip è l'indirizzo IP del server che esegue mongo-shard1. Quando utilizzi questo comando, vedrai un elenco vuoto di shard connessi nella chiave di shard. Utilizzando il metodo sh.status(), puoi verificare che il router di query si trovi nella stessa directory del server di configurazione. Quando i database MongoDB hanno lo sharding abilitato, sono solo in grado di archiviare i dati nello stesso modo in cui possono farlo in altri database. Una raccolta di documenti provenienti da alcune delle città più popolose del mondo fungerà da base per questa guida. Il seguente metodo può essere utilizzato per abilitare lo sharding per un database: enableSharding() Il comando restituirà un messaggio di errore: non appena viene eseguito. Se si configura il database per consentirlo, ora è possibile consentire la partizione della raccolta di città.

Seguendo questa guida, imparerai come creare un cluster MongoDB sharded funzionante. La raccolta di città nel database della popolazione è suddivisa in un campo del paese in cui viene utilizzata la chiave di partizione. Successivamente, è possibile utilizzare il seguente comando per inserire 20 documenti: many. L'output sarà simile all'output tipico di MongoDB perché si comporta esattamente come un normale database MongoDB. È garantito che ogni shard deve essere utilizzato per eseguire la query se si desidera recuperare tutti i documenti dalla raccolta delle città. MongoDB restituisce l'elenco degli shard partecipanti alla valutazione utilizzando la chiave shard. Se esegui una query sul campo continente, che non ha la chiave di partizione che stai cercando, potrebbe essere necessario eseguire un confronto. Questo tutorial ti insegnerà come configurare i server di configurazione e i singoli frammenti di MongoDB, nonché come collegarli tutti per formare un cluster MongoDB distribuito. Hai anche utilizzato il router di query mongos per automatizzare lo shard, introdurre il partizionamento dei dati, eseguire query sul database e monitorare le metriche.

I dati vengono distribuiti tra più host attraverso questo processo di ripiegamento. Un'istanza MongoDB può suddividere grandi set di dati in piccoli set per ottenere lo sharding. Con questa funzionalità, puoi scalare senza problemi il tuo database man mano che le tue applicazioni crescono oltre le capacità di un singolo server senza aggiungere nuova complessità alla tua applicazione.
È semplice ridimensionare il database senza aggiungere complessità alla tua applicazione con l'aiuto di MongoDB. Puoi ridimensionare il tuo database senza aggiungere complessità alle tue applicazioni con MongoDB, cosa che può essere eseguita man mano che le tue applicazioni crescono. Lo sharding di MongoDB ti consente di ridimensionare il tuo database senza aggiungere complessità alle tue applicazioni.

Le basi dello sharding di MongoDB

Lo shauling è reso possibile dalla scomposizione dei dati in frammenti. Quando un nodo memorizza i dati in un'unica posizione, uno shard è la parte di quei dati archiviati in un'unica posizione. Ogni frammento viene quindi inviato a un nodo dati nel sistema e distribuito. Quando viene eseguita un'operazione di lettura o scrittura su uno shard, il primo passaggio consiste nell'assicurarsi che i dati sul nodo dati siano presenti. L'operazione viene eseguita finché la condizione non cambia. Se i dati non sono più presenti, vengono archiviati nel nodo dati e viene generato un nuovo indice shard. In MongoDB, è stato progettato per essere flessibile e semplice da usare. Lo strumento di gestione delle partizioni consente di creare, eliminare e riposizionare facilmente i dati in un'unica sessione. Puoi cercare e accedere ai dati per uno shard in pochi secondi utilizzando l'indice shard. Oltre alla funzionalità del set di repliche di MongoDB, il database include anche una funzionalità del set di repliche secondario, che memorizza una replica dei frammenti di dati da un altro nodo MongoDB. Di conseguenza, anche se uno dei nodi dati si guasta, il sistema continuerà a funzionare. Il metodo MongoDB autoshred è un metodo per suddividere automaticamente un set di dati in frammenti e distribuirli su più nodi di dati. Suddividendo set di dati più grandi in blocchi più piccoli, più nodi di dati possono archiviarli in quantità maggiori, aumentando la capacità di archiviazione del sistema.

I database Nosql necessitano di sharding?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda poiché dipende dallo specifico database NoSQL in questione e da come viene utilizzato. In generale, lo sharding può essere necessario se il database viene utilizzato per applicazioni a traffico elevato o se si prevede che diventi molto grande. Tuttavia, alcuni database NoSQL sono progettati per essere scalabili orizzontalmente fin dall'inizio e potrebbero non richiedere lo sharding. In definitiva, è meglio consultare la documentazione o il supporto per il database specifico per determinare se lo sharding è necessario o consigliato.

Il partizionamento del database può essere utilizzato per gestire e ridimensionare in modo efficace set di dati di grandi dimensioni. Un singolo set di dati logici viene separato in più database e questi database vengono quindi distribuiti su più macchine. Quando viene effettuata una query, è probabile che sia coinvolto solo un numero limitato di computer. Il partizionamento del database è possibile sia nei database SQL che NoSQL. Di conseguenza, Sharding ha un'architettura senza condivisione. Un membro di una lama non è a conoscenza degli altri membri di una lama. Deve bilanciare due cose: ridurre le query tra partizioni e distribuire il carico in modo uniforme mediante il partizionamento con la giusta granularità.

Il tipo di dati della chiave di partizione deve essere intero per essere efficiente. Un server può ospitare più shard contemporaneamente. Quando il carico su un server aumenta, potrebbe essere necessario separarlo. Il proxy di ogni shard può eseguire attività di memorizzazione nella cache e monitoraggio, oltre alla memorizzazione nella cache e al monitoraggio. I principali vantaggi dello sharding sono il ridimensionamento orizzontale, prestazioni migliorate e una maggiore disponibilità. Gli shard possono essere utilizzati per distribuire servizi cloud. L'aggiornamento può essere testato su un singolo shard prima di essere distribuito a tutti.

Le transazioni dei clienti possono essere effettuate in luoghi in cui sono presenti requisiti normativi e dove si trovano gli Shard. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL e Citus sono tutte buone opzioni. RDS è un servizio che consente di creare e distribuire database partizionati . Sia la replica che lo Sharding subcontinentale possono essere eseguiti contemporaneamente. Utilizzando l'utilizzo della CPU e della memoria, nonché le prestazioni di lettura/scrittura, è possibile determinare l'efficienza di tutti gli shard. Se sono presenti punti critici, è necessario prendere in considerazione la riaffilatura. Il termine "frammento" sembra aver avuto origine con il gioco online multigiocatore di massa Ultima Online, poiché viene spesso utilizzato in contesti informatici e di archiviazione.

Gli ingegneri di Facebook stanno sviluppando un database NoSQL chiamato Cassandra. Con Bigtable di Google, petabyte di dati possono essere archiviati su server di merci. Vitess è stato creato da un team di YouTube per risolvere problemi di scalabilità nel suo database. la logica di routing può essere rimossa dal codice dell'applicazione con l'assistenza di Vitess.

Una grande quantità di dati può essere gestita con l'aiuto di Sharding. Il metodo più comune per suddividere un set di dati in frammenti consiste nell'utilizzare una terza parte. La capacità di recuperare dati da database SQL e NoSQL è estremamente utile. SQL è una tecnologia di database consolidata e ben nota. I database NoSQL sono veloci e affidabili, il che li rende un'opzione interessante per database di grandi dimensioni.
Con Sharding, è semplice gestire set di dati di grandi dimensioni. I database SQL e NoSQL possono trarne vantaggio migliorando le prestazioni di un database con esso.

I vantaggi dello sharding

I dati vengono distribuiti su più computer utilizzando il metodo di Sharding. STreeving è una caratteristica importante nelle distribuzioni di MongoDB che sono densamente piene di set di dati di grandi dimensioni e richiedono operazioni di throughput di grandi dimensioni. I sistemi di database con set di dati di grandi dimensioni o applicazioni con throughput elevato possono utilizzare molto spazio su un singolo server. Un set di dati che non può essere archiviato in un singolo database richiede il processo di Sharding . Nel caso tu abbia bisogno di cambiare idea, salva questa risposta. Ogni nodo in Cassandra è responsabile solo della conservazione di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme di un sottoinsieme del ridimensionamento di Cassandra consente di elaborare i dati orizzontalmente, il che è utile quando i dati sono distribuiti su più nodi.

Sharding nel database Nosql

In un database Nosql frammentato , i dati vengono partizionati su un numero di server, con ciascun server che contiene un sottoinsieme dei dati. Questo approccio può migliorare le prestazioni consentendo la diffusione dei dati su più server, che possono quindi essere interrogati in parallelo.

Per ottenere la massima scalabilità, i set di dati di grandi dimensioni devono essere partizionati in set di dati più piccoli e distribuiti su più domini. Il partizionamento dei dati consente di distribuirli a più nodi, consentendo una migliore esecuzione su di essi. Il partizionamento è solo un componente di un database e, se possiamo garantire che ogni nodo condivida la ricchezza, ogni partizione può funzionare come un proprio data center. I dati possono essere partizionati su più partizioni utilizzando la distribuzione dei dati basata su chiave. A causa del fatto che tutti i dati sono memorizzati in un unico file system, un'applicazione di e-commerce può richiedere la lettura di tutti i dati entro un giorno o per ogni ora. Questo problema può essere evitato definendo una chiave con un prefisso come nome della partizione per ogni timestamp. Dopo che a ciascuna partizione è stato assegnato un set di hash delle chiavi (anziché un set di chiavi), tutte le chiavi all'interno di tale set verranno memorizzate su quella partizione.

I punti critici vengono ridotti, ma non eliminati del tutto, utilizzando l'hashing sulle chiavi. C'è la tendenza a distribuire le chiavi su più partizioni piuttosto che una alla volta. Se i processi di lettura e scrittura sono collegati, tutte le richieste continuano a seguire lo stesso percorso verso la stessa partizione. In molti casi, i sistemi di dati utilizzano i tasti di scelta rapida per compensare i carichi di lavoro asimmetrici.

Sharding automatico in MongoDB

La funzione di partizionamento automatico di MongoDB consente la scalabilità orizzontale del database distribuendo automaticamente i dati su più partizioni. Ciò consente al database di crescere in termini di dimensioni e velocità effettiva senza la necessità di configurare e gestire manualmente gli shard.

La tecnologia di sharding di MongoDB è ideale per implementazioni con set di dati di grandi dimensioni e throughput elevato. L'atto di inviare dati su più macchine utilizzando l'accesso casuale è noto come campionamento. Bastano pochi server aggiuntivi per espandere completamente la capacità dell'implementazione. L'aumento dei costi di infrastruttura e manutenzione durante l'implementazione è compensato da una maggiore efficienza. Nelle versioni 4.2 e precedenti, i campi chiave per una raccolta partizionata devono essere presenti in ogni documento. Se disponi di una raccolta, puoi eseguire il resharding utilizzando la chiave impostata da MongoDB 5.0. A seconda della chiave e del relativo indice di supporto, potresti essere costretto a modificare la tua strategia di sharding .

Quando verrà rilasciato MongoDB 4.4, verrà abilitata una lettura con copertura per ridurre le latenze. Ogni frammento in un cluster è in grado di archiviare un sottoinsieme dei dati del cluster in un'istanza separata, che gli consente di distribuire i dati tra i cluster. Man mano che il set di dati cresce, la capacità di archiviazione del cluster aumenta. Poiché la raccolta è stata suddivisa in frammenti, non esiste alcun metodo per separare una raccolta. MongoDB fornisce due strategie di partizionamento per la distribuzione dei dati tra cluster partizionati. Un hash del valore di un campo chiave hash viene utilizzato per calcolare il valore di un campo chiave hash. Con lo sharding basato sull'intervallo, è possibile eseguire un numero maggiore di operazioni di trasmissione in un cluster.

Le chiavi di partizione scarsamente considerate possono causare una distribuzione non uniforme dei dati, compromettere alcuni vantaggi dello sharding e causare colli di bottiglia delle prestazioni. A partire da MongoDB 4.0.3 e configurando zone e intervalli di zone, puoi creare zone e intervalli di zone prima di partizionare una raccolta vuota o inesistente. Il seguente comando genererà le regole di confronto: /jira/ Quando si sceglie una chiave di partizione, è fondamentale considerare la possibilità di utilizzare zone future. Ulteriori informazioni su come funziona lo sharding con le aggregazioni sono disponibili nell'e-book sulle aggregazioni pratiche di MongoDB.

Replica Vs Sharding

Il concetto di replica può essere pensato come una duplicazione del set di dati, mentre il concetto di sharding comporta la suddivisione del set di dati in blocchi discreti. Utilizzando lo sharding, puoi dividere la tua raccolta in più parti. Quando replichi il tuo database, generi imager del tuo set di dati.

È possibile creare un sistema di replica e partizionamento orizzontale per abilitare l'alta disponibilità (HA) in entrambi i casi. Un singolo server può memorizzare record di dati, consentendo tempi di risposta più rapidi durante la lettura e la scrittura di query. Quando l'intero set di dati viene replicato, più server lo copiano. I server rimanenti nel cluster prenderanno il sopravvento se un server si guasta o va offline. Il sistema di database MongoDB è un sistema basato su documenti che compete con i database relazionali. È relativamente semplice passare a questo sistema perché la sua installazione e configurazione sono simili a quelle di MySQL. In questo tutorial, esamineremo come archiviare e visualizzare i commenti generati dagli utenti utilizzando MongoDB.

Qual è la differenza tra partizionamento e sharding?

Data Sharding e Data Partitioning comportano entrambi la suddivisione di enormi set di dati in frammenti più piccoli. Sebbene lo sharding significhi che i dati sono distribuiti su più computer, non è la stessa cosa della partizione. L'obiettivo del partizionamento è raggruppare sottoinsiemi di dati in un'istanza di database.

I vantaggi dello sharding

Di conseguenza, se un database non è in grado di gestire le dimensioni di un set di dati, può essere partizionato in sottoinsiemi più piccoli e distribuito a nodi diversi utilizzando lo sharding. Poiché il set di dati è archiviato su un numero maggiore di macchine, può essere ridimensionato in base alla quantità di dati e traffico.

Qual è la differenza tra la replica Redis e lo sharding?

Il partizionamento, noto anche come suddivisione dei dati, è il processo di divisione dei dati per chiave; mentre la replica, nota anche come mirror, è il processo di copia di tutti i dati. Un metodo comune di Sharding migliora le prestazioni riducendo la memoria e il carico di hit su tutte le risorse contemporaneamente. La replica delle letture consente livelli elevati di disponibilità di lettura.

Indicizzazione vs. Sharding: qual è il migliore per il tuo database?

La distribuzione dei dati è complicata da due metodi: indicizzazione e sharding. Fare riferimento a una tabella può aiutarla a funzionare meglio, mentre lo sharding può aiutarla a ridimensionare un database.
Quando cerchi valori specifici in una tabella, è utile indicizzarla. Se desideri cercare tutti gli ordini effettuati tra il 1 maggio 2017 e il 2 maggio 2017, puoi utilizzare un indice di ricerca.
Il ridimensionamento del database può essere eseguito trascinando il database. La rimozione di un tavolo comporta la sua divisione in più sezioni su più macchine. Di conseguenza, è possibile accedere più facilmente alla tabella cercando i dati al suo interno.
Inoltre, lo sharding può aiutare a migliorare le prestazioni del database in generale. Quando una tabella è divisa in parti più piccole, può ridurre la quantità di dati che devono essere elaborati dal database. Questo può aiutare a migliorare la velocità complessiva del database.

Qual è un vantaggio dello sharding?

Quando si utilizza lo sharding, è possibile ridimensionare il database per gestire un carico molto maggiore grazie all'aumento della velocità effettiva di lettura/scrittura, della capacità di archiviazione e dell'elevata disponibilità.

I rischi per la sicurezza dello sharding

Nonostante esistano diverse soluzioni a questo problema di sicurezza, come la richiesta dell'autenticazione a due fattori e la crittografia dei dati, è ancora una preoccupazione. L'uso di fotoni casuali nel contesto dell'HTML potrebbe teoricamente ridurre questo rischio creando più fotoni senza essere collegati. Fino a quando non ci saranno ulteriori prove che lo sharding riduca i rischi per la sicurezza, è meglio peccare per eccesso di cautela e mantenere i dati separati.

Ulteriori risorse di data sharding Sharding Sql distribuito

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda poiché dipende in gran parte dalle esigenze specifiche dell'implementazione dello sharding SQL. Tuttavia, alcune risorse comuni che possono essere utilizzate per lo sharding aggiuntivo dei dati includono: spazio su disco, risorse della CPU e memoria. In generale, qualsiasi risorsa che può essere utilizzata per aiutare a distribuire i dati su più server può essere utilizzata per un ulteriore partizionamento dei dati.

La scalabilità del database può essere ottenuta in due modi. Il partizionamento del database divide un database in blocchi più piccoli in base al numero di record della tabella in esso contenuti. Le singole tabelle possono essere suddivise in diverse categorie in una semplice implementazione. Questa guida spiega come funziona lo sharding del database e ne discute alcuni vantaggi e svantaggi. Questa tecnologia può essere particolarmente utile per i database che memorizzano una grande quantità di dati in pochissime tabelle. In generale, non tutte le tabelle richiedono il partizionamento e non tutte le tabelle possono essere partizionate contemporaneamente. STreeching aspira a un'architettura del nulla condiviso come obiettivo.

In pratica, è vantaggioso replicare i dati da uno shard all'altro. Una strategia di partizionamento del database è una strategia di scalabilità orizzontale, quindi condivide molti dei vantaggi di una strategia di scalabilità orizzontale. Inoltre, offre diversi vantaggi aggiuntivi oltre a questi. La capacità di ridimensionare orizzontalmente è fondamentale nei sistemi per ottenere un elevato tasso di ridimensionamento. Nello sharding dell'intervallo, il valore della chiave di sharding viene utilizzato per determinare in quale intervallo si inserisce. La chiave della funzione hash viene utilizzata per determinare a quale shard è assegnato un record e quale percorso deve seguire. Invece di mappare la chiave direttamente su uno shard, utilizza una funzione hash per farlo.

Di conseguenza, i record vengono generalmente distribuiti in modo più uniforme nei diversi frammenti. È fondamentale utilizzare la stessa funzione hash su tutti i tasti per ogni operazione. Poiché non richiede una tabella di ricerca, l'hashing è più efficiente del partizionamento per intervalli. È impossibile sapere se i frammenti rimarranno perfettamente bilanciati. Anche se non ci sono modelli nei dati, il clustering può essere attivato semplicemente per caso. Riequilibrare e ricostruire i frammenti è difficile quando si ha a che fare con lo sharding dell'hash. È una scelta eccellente per archiviare i database basati sulla struttura delle directory.

Le regioni del New England e del Medio Atlantico hanno sedi nel primo frammento, che funge da regione nord-orientale. Lo stesso processo viene utilizzato per la segregazione geografica, ma invece di assegnare i dati agli shard in base alla loro posizione, li dividono in segmenti. In una tabella di database, una chiave di partizionamento viene utilizzata per distribuire i dati tra diversi frammenti in base al numero di bit nella tabella. Di conseguenza, un team di vendita regionale può esaminare in modo rapido ed efficiente i dati dei clienti in pochi secondi. È particolarmente importante considerare le dimensioni crescenti del database della tua azienda quando è coinvolto Sharding. Un database può scalare orizzontalmente archiviando, memorizzando e potenza di elaborazione nello stesso modo in cui solo pochi server possono farlo. Oltre ad aumentare la complessità di un database, lo sharding aumenta la difficoltà nell'unire e modificare lo schema. È possibile utilizzare più server Linode per creare un database frammentato .

I tre tipi di sharding

I tre tipi di sharding sono i seguenti: (1) sono volontari; (2) devono essere sostenuti; e (3) devono essere utilizzati. Istruzione elementare. In questo tipo di partizionamento, a ogni frammento viene assegnata una chiave primaria e per ciascuno di essi viene creata una replica per archiviarne i dati. Questo approccio viene solitamente utilizzato quando i set di dati sono piccoli e non contengono dati sensibili.
I dati vengono suddivisi in frammenti come risultato di questo tipo di suddivisione dei dati in base alle relative coordinate. Viene utilizzato quando i dati sono geograficamente dispersi e gli shard devono essere tenuti insieme per motivi di prestazioni.
Il partizionamento orizzontale di compattazione è un tipo di partizionamento orizzontale utilizzato quando i dati non sono altamente sensibili e il numero di aggiornamenti è basso. Invece di suddividere i dati in frammenti, i dati vengono divisi in blocchi e quindi frammentati. Questo metodo viene in genere utilizzato quando la dimensione dei set di dati è inferiore al numero di shard.

Mongodb Sharding

Lo sharding MongoDB è una tecnica di ridimensionamento orizzontale che partiziona i dati su più istanze MongoDB. Distribuendo i dati su più server, lo sharding può migliorare le prestazioni e aumentare la capacità. Se utilizzato con i set di repliche, lo sharding può anche aumentare la disponibilità.

Il processo di distribuzione dei dati tra più host tramite DHCP è noto come hashing. Il salvataggio di un database MongoDB si ottiene suddividendolo in piccoli set di dati. Velocità di query elevate possono mettere a dura prova CPU, RAM e potenza I/O di un'unità disco. Esistono due tipi di ridimensionamento: orizzontale e verticale. Tutti i documenti della raccolta MongoDB sono distribuiti per impostazione predefinita in tutti i frammenti della raccolta MongoDB. Ogni documento è costituito da un singolo campo o da più campi, che viene definito chiave. È necessaria una sola chiave di partizione per ogni raccolta in una raccolta partizionata.

Uno sciame può avere un impatto sulle prestazioni di un cluster, oltre a causare colli di bottiglia dell'applicazione. In questa sezione, creeremo una raccolta MongoDB e un indice chiamato person_id per creare la chiave di partizione. I router di query verranno utilizzati per il processo di sharding e verrà creato un database chiamato people. Il file di configurazione per l'archiviazione del database, i log e i ruoli del cluster di partizionamento orizzontale per lo shard si trova nella directory PostgreSQL. Inoltre, sono incluse le impostazioni di rete dell'istanza del server. Utilizzando lo sharding MongoDB, è possibile distribuire il carico di lavoro su una varietà di server in modo da poter gestire in modo più efficiente set di dati di grandi dimensioni. Un cluster può essere scalato in modo efficiente per esigenze future senza dover sottoporsi a una completa ristrutturazione dell'infrastruttura hardware. La raccolta di persone è stata suddivisa in ShardRepSet (10.10.58) nell'output seguente.