Bazy danych Nosql i ich zdolność do automatycznego dzielenia danych

Bazy danych Nosql są w stanie automatycznie dzielić dane na wiele serwerów w celu dystrybucji obciążenia i poprawy wydajności. Odbywa się to poprzez podzielenie danych na mniejsze części, zwane odłamkami, a następnie dystrybucję tych odłamków na serwerach. Bazy danych Nosql są w stanie automatycznie dzielić dane na wiele serwerów w celu dystrybucji obciążenia i poprawy wydajności.

Gdy Odłamek jest zbyt duży lub bardziej ukierunkowany, może zostać automatycznie podzielony. Dzięki funkcji auto- shardingu program nie jest przeciążony, co pozwala zaoszczędzić czas na inne zadania, takie jak umieszczanie i pobieranie danych.

Dokumenty kolekcji MongoDB są dystrybuowane między shardami przy użyciu klucza shard. MongoDB dzieli dane na porcje, dzieląc je na nienakładające się zakresy kluczowych wartości. W ramach wysiłków MongoDB mających na celu dystrybucję tych fragmentów, próbuje równomiernie rozdzielić je między fragmenty klastra.

Czy Nosql może być dystrybuowany na wielu serwerach?

Tak, bazy danych NoSQL mogą być rozproszone na wielu serwerach. Pozwala to na zwiększenie skalowalności i dostępności danych.

Może również poprawić bezpieczeństwo systemu, zapewniając redundancję.

W wyniku klastrowania dane są dystrybuowane do wielu serwerów i mogą być wykorzystywane jako niezależne źródło.
Dlaczego dane są przesyłane między wieloma serwerami?
Dla systemu korzystne jest rozłożenie obciążenia na wiele serwerów w celu poprawy ogólnej wydajności.

Czy Mongodb obsługuje automatyczne udostępnianie?

MongoDB obsługuje auto sharding, co oznacza, że ​​dane są automatycznie dystrybuowane na wielu serwerach. Ułatwia to skalowanie systemu w miarę dodawania kolejnych serwerów.

Rekord jest dzielony na części w procesie oddzielania od reszty kolekcji lub tabeli i rozdzielania ich między wiele maszyn zwanych shardami. W tym artykule wyjaśniono, jak skonfigurować i uruchomić klaster podzielony na fragmenty w środowisku programistycznym w ciągu kilku minut. W artykule omówimy, jak wybrać odpowiedni klucz shard, a także jak upewnić się, że dokumenty MongoDB są równomiernie podzielone na shardy podczas ich pisania. W tym samouczku omówimy cztery serwery MongoDB, które tworzą klaster podzielony na fragmenty. Podczas uruchamiania poleceń mongo-config zauważysz, że używane jest niebieskie tło. Wszystkie polecenia uruchomione na serwerze z największą liczbą zasobów wydają się wyświetlać czerwone tło, podczas gdy te uruchomione na innych serwerach wydają się wyświetlać zielone lub zielone tło. Więcej informacji na temat działania tych ról można znaleźć w artykule Zrozumienie topologii dzielenia MongoDB.

W MongoDB 3.6 zarówno poszczególne shardy, jak i serwery konfiguracji muszą być skonfigurowane jako repliki. Posiadanie kilku zestawów replik z wieloma elementami jest korzystne dla zapewnienia bezpieczeństwa i dostępności danych. Jednak złożoność architektury podzielonej na fragmenty jest znacznie zwiększona. W poniższym artykule opisano, jak skonfigurować i uruchomić klaster podzielony na fragmenty tak szybko, jak to możliwe. Jeśli włączyłeś uwierzytelnianie w swojej instancji MongoDB, będziesz potrzebować tylko uwierzytelniania hasłem. Aby osiągnąć najlepsze wyniki w tym samouczku, należy wyłączyć blokadę bezpieczeństwa w pliku mongod.conf. Następnie dodaj wartość configsvr do dyrektywy clusterRole.

W rezultacie MongoDB będzie odpowiedzialny za hostowanie tego serwera w podzielonym na fragmenty klastrze. Nazwa zestawu replik i rola podzielonego na fragmenty klastra zostaną odczytane przez MongoDB, gdy będzie działać w bieżącej konfiguracji. Pierwszy zestaw replik zostanie utworzony na serwerach konfiguracji w klastrze podzielonym na fragmenty. W tym kroku będziesz mógł zreplikować konfigurację dla obu poszczególnych fragmentów. Jeśli używasz MongoDB na MongoDB-shard1, skopiuj pliki konfiguracyjne do MongoDB-shard1 i MongoDB-shard1. W rezultacie każda instancja MongoDB będzie miała zestaw serwerów, które służą jako shardy. Zanim jakikolwiek odłamek będzie mógł zostać użyty, musi zostać zainicjowany przez powłokę mongo.

Ten przewodnik ma na celu pomóc w konfigurowaniu i uruchamianiu klastra podzielonego na fragmenty z serwerem konfiguracji i dwoma serwerami fragmentu. Nie nadaje się do użytku w środowisku produkcyjnym. Pierwszy i drugi zestaw replik, Mongo-Shard1 i Mongo-Shard2, są replikami jednowęzłowymi. Jeden z dwóch odłamków wyświetli monit o podanie imienia, a drugi monit o podanie imienia. W obu powłokach MongoDB można użyć metody thers.status(), aby upewnić się, że każdy zestaw replik został poprawnie skonfigurowany. Te składniki muszą być połączone z klastrem podzielonym na fragmenty za pośrednictwem routera zapytań mongos. Będzie odpowiedzialny za zarządzanie serwerem konfiguracji i komunikację z serwerami shard.

Teraz, gdy polecenie mongos zostało wykonane, możesz dodać shardy do klastra podzielonego na fragmenty, używając mongo_shardip: mongo_shardip to adres IP serwera, na którym działa mongo-shard1. Gdy użyjesz tego polecenia, zobaczysz pustą listę połączonych fragmentów w kluczu shards. Za pomocą metody sh.status() można sprawdzić, czy router zapytań znajduje się w tym samym katalogu, co serwer konfiguracji. Kiedy bazy danych MongoDB mają włączone sharding, mogą przechowywać dane tylko w taki sam sposób, jak w innych bazach danych. Zbiór dokumentów z kilku najbardziej zaludnionych miast świata posłuży jako podstawa tego przewodnika. Aby włączyć sharding dla bazy danych, można użyć następującej metody: enableSharding() Polecenie zwróci komunikat o błędzie: zaraz po wykonaniu. Jeśli skonfigurujesz bazę danych, aby na to zezwalała, możesz teraz zezwolić na partycjonowanie kolekcji miast.

Postępując zgodnie z tym przewodnikiem, dowiesz się, jak utworzyć działający podzielony na fragmenty klaster MongoDB . Kolekcja miast w bazie danych ludności jest podzielona na pola kraju, w których używany jest klucz fragmentu. Następnie można użyć następującego polecenia, aby wstawić 20 dokumentów: wiele. Dane wyjściowe będą podobne do typowych danych wyjściowych MongoDB, ponieważ zachowują się dokładnie tak, jak zwykła baza danych MongoDB. Gwarantuje się, że każdy shard musi zostać użyty do wykonania zapytania, jeśli chcesz pobrać wszystkie dokumenty z kolekcji miast. MongoDB zwraca listę fragmentów uczestniczących w ocenie przy użyciu klucza shards. Jeśli zapytanie dotyczy pola kontynentu, które nie zawiera szukanego klucza fragmentu, może być konieczne wykonanie porównania. Ten samouczek nauczy Cię, jak skonfigurować serwery konfiguracyjne MongoDB i poszczególne fragmenty, a także jak połączyć je wszystkie, aby utworzyć rozproszony klaster MongoDB. Używano również routera zapytań mongos do automatyzacji fragmentu, wprowadzenia partycjonowania danych, wykonywania zapytań względem bazy danych i monitorowania metryk.

Dane są dystrybuowane między wieloma hostami w ramach tego procesu podwijania. Instancja MongoDB może dzielić duże zestawy danych na małe zestawy w celu uzyskania fragmentacji. Dzięki tej możliwości możesz bezproblemowo skalować swoją bazę danych, gdy Twoje aplikacje rozrosną się poza możliwości pojedynczego serwera, bez zwiększania złożoności aplikacji.
Skalowanie bazy danych jest proste bez zwiększania złożoności aplikacji za pomocą MongoDB. Możesz skalować swoją bazę danych bez zwiększania złożoności swoich aplikacji za pomocą MongoDB, co można zrobić w miarę rozwoju aplikacji. Sharding MongoDB umożliwia skalowanie bazy danych bez zwiększania złożoności aplikacji.

Podstawy Shardingu Mongodb

Shauling jest możliwy dzięki podziale danych na fragmenty. Kiedy węzeł przechowuje dane w jednej lokalizacji, shard to część tych danych przechowywana w jednej lokalizacji. Każdy fragment jest następnie wysyłany do węzła danych w systemie i dystrybuowany. Gdy operacja odczytu lub zapisu jest wykonywana na fragmencie, pierwszym krokiem jest upewnienie się, że dane w węźle danych są obecne. Operacja jest wykonywana tak długo, jak długo stan się nie zmienia. Jeśli dane już nie istnieją, są przechowywane w węźle danych i generowany jest nowy indeks fragmentu. W MongoDB został zaprojektowany tak, aby był zarówno elastyczny, jak i prosty w użyciu. Narzędzie do zarządzania fragmentami umożliwia łatwe tworzenie, usuwanie i przenoszenie danych w jednej sesji. Możesz wyszukiwać i uzyskiwać dostęp do danych fragmentu w ciągu kilku sekund, korzystając z indeksu fragmentu. Oprócz funkcji zestawu replik MongoDB, baza danych zawiera również funkcję wtórnego zestawu replik, która przechowuje replikę fragmentów danych z innego węzła MongoDB. W rezultacie, nawet jeśli jeden z węzłów danych ulegnie awarii, system będzie nadal działał. Metoda autoshred MongoDB to metoda automatycznego dzielenia zestawu danych na fragmenty i rozprowadzania ich w wielu węzłach danych. Dzieląc większe zestawy danych na mniejsze fragmenty, wiele węzłów danych może przechowywać je w większych ilościach, zwiększając pojemność pamięci masowej systemu.

Czy bazy danych Nosql wymagają dzielenia?

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnej bazy danych NoSQL i sposobu jej wykorzystania. Ogólnie rzecz biorąc, sharding może być konieczny, jeśli baza danych jest używana w aplikacjach o dużym natężeniu ruchu lub jeśli oczekuje się, że będzie bardzo duża. Jednak niektóre bazy danych NoSQL są zaprojektowane tak, aby od samego początku były skalowalne w poziomie i mogą nie wymagać dzielenia na fragmenty. Ostatecznie najlepiej jest zapoznać się z dokumentacją lub wsparciem dla konkretnej bazy danych, aby ustalić, czy sharding jest konieczny lub zalecany.

Fragmentacja bazy danych może służyć do efektywnego zarządzania i skalowania dużych zestawów danych. Pojedynczy logiczny zestaw danych jest rozdzielany na wiele baz danych, które następnie są dystrybuowane na wielu komputerach. Podczas wykonywania zapytania może być zaangażowana tylko niewielka liczba komputerów. Dzielenie bazy danych jest możliwe zarówno w bazach danych SQL, jak i NoSQL. W rezultacie Sharding ma architekturę bez współużytkowania. Członek ostrza jest nieświadomy innych członków ostrza. Musi zrównoważyć dwie rzeczy: zmniejszyć liczbę zapytań między partycjami i równomiernie rozłożyć obciążenie, dzieląc na fragmenty z odpowiednią szczegółowością.

Typ danych klucza fragmentu musi być liczbą całkowitą, aby był wydajny. Serwer może jednocześnie obsługiwać wiele fragmentów. Gdy obciążenie serwera wzrasta, konieczne może być jego odseparowanie. Serwer proxy każdego fragmentu może wykonywać czynności buforowania i monitorowania, oprócz buforowania i monitorowania. Podstawowe zalety dzielenia na fragmenty to skalowanie w poziomie, lepsza wydajność i zwiększona dostępność. Odłamków można używać do wdrażania usług w chmurze. Uaktualnienie można przetestować na pojedynczym fragmencie, zanim zostanie rozesłane do wszystkich.

Transakcje klientów mogą być dokonywane w lokalizacjach, w których obowiązują wymogi regulacyjne, a także w miejscach, w których znajdują się Odłamki. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL i Citus to dobre opcje. RDS to usługa umożliwiająca tworzenie i wdrażanie podzielonych na fragmenty baz danych . Zarówno replikacja, jak i subkontynentalne dzielenie mogą być przeprowadzane w tym samym czasie. Korzystając z wykorzystania procesora i pamięci, a także wydajności odczytu/zapisu, możesz określić, jak wydajne są wszystkie fragmenty. W przypadku występowania gorących punktów należy rozważyć ponowne ostrzenie. Wydaje się, że termin „odłamek” pochodzi z gry online dla wielu graczy Ultima Online, ponieważ jest często używany w kontekstach komputerowych i pamięci masowej.

Inżynierowie z Facebooka opracowują bazę danych NoSQL o nazwie Cassandra. Dzięki Bigtable firmy Google petabajty danych mogą być przechowywane na serwerach towarowych. Vitess został stworzony przez zespół YouTube w celu rozwiązania problemów ze skalowalnością w jego bazie danych. logikę routingu można usunąć z kodu aplikacji przy pomocy Vitess.

Za pomocą Sharding można obsłużyć dużą ilość danych. Najbardziej powszechną metodą dzielenia zbioru danych na fragmenty jest korzystanie z usług strony trzeciej. Możliwość pobierania danych z baz SQL i NoSQL jest niezwykle przydatna. SQL jest ustaloną i dobrze znaną technologią baz danych. Bazy danych NoSQL są szybkie i niezawodne, co czyni je atrakcyjną opcją dla dużych baz danych.
Sharding ułatwia zarządzanie dużymi zbiorami danych. Bazy danych SQL i NoSQL mogą z niego skorzystać, poprawiając za jego pomocą wydajność bazy danych.

Korzyści z dzielenia

Dane są dystrybuowane na wiele komputerów przy użyciu metody Sharding. STreeving to ważna funkcja we wdrożeniach MongoDB, które są gęsto upakowane dużymi zestawami danych i wymagają operacji o dużej przepustowości. Systemy baz danych z dużymi zestawami danych lub aplikacjami o dużej przepustowości mogą zajmować dużo miejsca na jednym serwerze. Zestaw danych, którego nie można przechowywać w pojedynczej bazie danych, wymaga procesu Sharding . Jeśli chcesz zmienić zdanie, zapisz tę odpowiedź. Każdy węzeł w Cassandra jest odpowiedzialny tylko za utrzymanie podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru podzbioru skalowania Cassandry pozwala na przetwarzanie danych w poziomie, co jest przydatne, gdy dane są rozproszone w wielu węzłach.

Sharding w bazie danych Nosql

W podzielonej na fragmenty bazie danych Nosql dane są partycjonowane na wielu serwerach, przy czym każdy serwer przechowuje podzbiór danych. Takie podejście może poprawić wydajność, umożliwiając rozproszenie danych na wielu serwerach, które następnie mogą być wysyłane równolegle.

Aby osiągnąć maksymalną skalowalność, duże zbiory danych muszą być podzielone na mniejsze i rozproszone w wielu domenach. Partycjonowanie danych umożliwia ich dystrybucję do wielu węzłów, co pozwala na lepsze wykonanie w nich. Partycjonowanie to tylko jeden składnik bazy danych, a jeśli uda nam się zapewnić udział każdego węzła w bogactwie, każda partycja może funkcjonować jako własne centrum danych. Dane można podzielić na wiele partycji przy użyciu dystrybucji danych opartej na kluczach. Ze względu na to, że wszystkie dane są przechowywane w jednym systemie plików, aplikacja e-commerce może wymagać odczytu wszystkich danych w ciągu jednego dnia lub co godzinę. Tego problemu można uniknąć, definiując klucz z prefiksem jako nazwą partycji dla każdego znacznika czasu. Gdy każdej partycji zostanie przypisany zestaw skrótów kluczy (zamiast zestawu kluczy), wszystkie klucze w tym zestawie zostaną zapisane na tej partycji.

Hot spoty są redukowane, ale nie eliminowane całkowicie przez użycie haszowania na klawiszach. Istnieje tendencja do rozrzucania kluczy po wielu partycjach, a nie pojedynczo. Jeśli procesy odczytu i zapisu są połączone, wszystkie żądania nadal podążają tą samą ścieżką do tej samej partycji. W wielu przypadkach systemy danych używają skrótów klawiszowych do kompensacji nierównych obciążeń.

Automatyczne udostępnianie w Mongodb

Funkcja auto-shardingu Mongodb pozwala na poziomą skalowalność bazy danych poprzez automatyczną dystrybucję danych na wiele fragmentów. Dzięki temu Twoja baza danych może rosnąć pod względem rozmiaru i przepustowości bez konieczności ręcznego konfigurowania fragmentów i zarządzania nimi.

Technologia shardingu MongoDB jest idealna do wdrożeń z dużymi zestawami danych i wysoką przepustowością. Czynność wysyłania danych między wieloma maszynami przy użyciu dostępu losowego jest znana jako próbkowanie. Wystarczy kilka dodatkowych serwerów, aby w pełni rozszerzyć możliwości wdrożenia. Rosnące koszty infrastruktury i konserwacji podczas wdrażania są równoważone zwiększoną wydajnością. W wersji 4.2 i wcześniejszych pola kluczowe dla kolekcji podzielonej na fragmenty muszą znajdować się w każdym dokumencie. Jeśli masz kolekcję, możesz ją ponownie shardować, używając klucza ustawionego przez MongoDB 5.0. W zależności od klucza i jego indeksu zapasowego możesz być zmuszony do zmiany strategii shardingu .

Po wydaniu MongoDB 4.4 włączony zostanie zabezpieczony odczyt w celu zmniejszenia opóźnień. Każdy fragment w klastrze może przechowywać podzbiór danych klastra w oddzielnej instancji, co pozwala na dystrybucję danych w klastrach. Wraz ze wzrostem zbioru danych rośnie pojemność pamięci masowej klastra. Ponieważ kolekcja została podzielona na fragmenty, nie ma metody rozdrobnienia kolekcji. MongoDB zapewnia dwie strategie dzielenia na fragmenty do dystrybucji danych między klastrami podzielonymi na fragmenty. Skrót wartości pola klucza skrótu jest używany do obliczenia wartości pola klucza skrótu. Dzięki podziałowi na fragmenty w oparciu o zakres w klastrze można przeprowadzić większą liczbę operacji rozgłaszania.

Źle przemyślane klucze shard mogą powodować nierównomierną dystrybucję danych, podważać niektóre korzyści z shardingu i powodować wąskie gardła wydajności. Począwszy od MongoDB 4.0.3 i konfigurując strefy i zakresy stref, możesz tworzyć strefy i zakresy stref przed podzieleniem pustej lub nieistniejącej kolekcji. Poniższe polecenie wygeneruje zestawienie: /jira/ Przy wyborze klucza fragmentu bardzo ważne jest rozważenie możliwości wykorzystania stref w przyszłości. Więcej informacji na temat działania shardingu z agregacjami można znaleźć w e-booku Practical MongoDB Agregations.

Replikacja kontra dzielenie na fragmenty

Koncepcja replikacji może być traktowana jako duplikacja zestawu danych, podczas gdy koncepcja dzielenia na fragmenty obejmuje podział zestawu danych na oddzielne części. Korzystając z shardingu, możesz podzielić swoją kolekcję na wiele części. Podczas replikowania bazy danych generowane są obrazy zestawu danych.

Można zbudować replikację i system dzielenia na fragmenty, aby zapewnić wysoką dostępność (HA) w obu przypadkach. Pojedynczy serwer może przechowywać rekordy danych, co pozwala na szybszy czas odpowiedzi podczas odczytywania i zapisywania zapytań. Gdy replikowany jest cały zestaw danych, kopiuje go wiele serwerów. Pozostałe serwery w klastrze przejmą zadania, jeśli serwer ulegnie awarii lub przejdzie w tryb offline. System baz danych MongoDB to system oparty na dokumentach, który konkuruje z relacyjnymi bazami danych. Przejście na ten system jest stosunkowo proste, ponieważ jego instalacja i konfiguracja są podobne do MySQL. W tym samouczku omówimy, jak przechowywać i wyświetlać komentarze generowane przez użytkowników za pomocą MongoDB.

Jaka jest różnica między partycjonowaniem a dzieleniem?

Zarówno dzielenie danych, jak i partycjonowanie danych pociągają za sobą dzielenie ogromnych zestawów danych na mniejsze fragmenty. Chociaż sharding oznacza, że ​​dane są dystrybuowane na wiele komputerów, nie jest to to samo, co partycjonowanie. Celem partycjonowania jest grupowanie podzbiorów danych w instancji bazy danych.

Korzyści z dzielenia

W rezultacie, jeśli baza danych nie jest w stanie obsłużyć rozmiaru zestawu danych, można go podzielić na mniejsze podzbiory i rozesłać do różnych węzłów za pomocą podziału na fragmenty. Ponieważ zestaw danych jest przechowywany na większej liczbie komputerów, można go skalować w górę wraz z ilością danych i ruchem.

Jaka jest różnica między replikacją Redis a dzieleniem na fragmenty?

Partycjonowanie, znane również jako dzielenie danych, to proces dzielenia danych według klucza; podczas gdy replikacja, znana również jako lustro, to proces kopiowania wszystkich danych. Powszechna metoda dzielenia na fragmenty poprawia wydajność, zmniejszając ilość pamięci i uderzając w obciążenie wszystkich zasobów w tym samym czasie. Replikacja odczytów umożliwia wysoki poziom dostępności odczytu.

Indeksowanie vs. Sharding: który jest najlepszy dla Twojej bazy danych?

Dystrybucję danych komplikują dwie metody: indeksowanie i sharding. Odwoływanie się do tabeli może poprawić jej wydajność, a podział na fragmenty może pomóc w skalowaniu bazy danych.
Gdy szukasz określonych wartości w tabeli, warto ją zindeksować. Jeśli chcesz wyszukać wszystkie zamówienia złożone między 1 maja 2017 a 2 maja 2017, możesz skorzystać z indeksu wyszukiwania.
Skalowanie bazy danych można wykonać, przeciągając bazę danych. Sraving tabeli pociąga za sobą podzielenie go na wiele sekcji na wielu komputerach. Dzięki temu dostęp do tabeli jest łatwiejszy poprzez wyszukiwanie w niej danych.
Ponadto sharding może ogólnie poprawić wydajność bazy danych. Dzielenie tabeli na mniejsze części może zmniejszyć ilość danych, które muszą być przetwarzane przez bazę danych. Może to pomóc poprawić ogólną szybkość bazy danych.

Jaka jest zaleta Shardingu?

Korzystając z fragmentacji, możesz skalować bazę danych, aby obsłużyć znacznie większe obciążenie dzięki zwiększonej przepustowości odczytu/zapisu, pojemności pamięci masowej i wysokiej dostępności.

Zagrożenia bezpieczeństwa związane z dzieleniem

Pomimo faktu, że istnieje kilka rozwiązań tego problemu bezpieczeństwa, takich jak wymaganie uwierzytelniania dwuskładnikowego i szyfrowania danych, nadal jest to problem. Wykorzystanie losowych fotonów w kontekście HTML mogłoby teoretycznie zmniejszyć to ryzyko, tworząc wiele fotonów bez połączenia. Dopóki nie będzie więcej dowodów na to, że sharding zmniejsza ryzyko bezpieczeństwa, najlepiej zachować ostrożność i przechowywać dane osobno.

Dodatkowe zasoby dotyczące dzielenia danych Rozproszone udostępnianie Sql

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ w dużej mierze zależy to od konkretnych potrzeb implementacji shardingu SQL. Jednak niektóre typowe zasoby, które mogą być używane do dzielenia dodatkowych danych na fragmenty, obejmują: miejsce na dysku, zasoby procesora i pamięć. Ogólnie rzecz biorąc, każdy zasób, którego można użyć do dystrybucji danych na wielu serwerach, może zostać wykorzystany do dodatkowego fragmentowania danych.

Skalowalność bazy danych można osiągnąć na dwa sposoby. Podział bazy danych na fragmenty dzieli bazę danych na mniejsze części na podstawie liczby zawartych w niej rekordów tabeli. Poszczególne tabele można podzielić na różne kategorie w prostej implementacji. W tym przewodniku wyjaśniono, jak działa dzielenie bazy danych na fragmenty i omówiono niektóre z jego zalet i wad. Ta technologia może być szczególnie przydatna w przypadku baz danych, które przechowują duże ilości danych w bardzo niewielu tabelach. Ogólnie rzecz biorąc, nie wszystkie tabele wymagają dzielenia na fragmenty i nie każda tabela może być dzielona na fragmenty w tym samym czasie. STreeching aspiruje do architektury bez współdzielenia jako swojego celu.

W praktyce korzystne jest replikowanie danych z jednego fragmentu do drugiego. Strategia dzielenia bazy danych na fragmenty jest strategią skalowania poziomego, więc ma wiele zalet strategii skalowania poziomego. Ponadto zapewnia kilka dodatkowych korzyści oprócz tych. Możliwość skalowania w poziomie ma kluczowe znaczenie w systemach w celu osiągnięcia wysokiego współczynnika skalowania. W przypadku podziału na fragmenty wartość klucza podziału na fragmenty służy do określenia, do którego zakresu pasuje. Klucz funkcji skrótu służy do określenia, do którego fragmentu rekord jest przypisany, a także jaką ścieżkę powinien obrać. Zamiast mapować klucz bezpośrednio do fragmentu, wykorzystuje do tego funkcję haszującą.

W rezultacie rekordy są zwykle rozdzielane bardziej równomiernie na różne fragmenty. Bardzo ważne jest, aby używać tej samej funkcji skrótu na wszystkich klawiszach dla każdej operacji. Ponieważ nie wymaga tabeli przeglądowej, mieszanie jest bardziej wydajne niż dzielenie na części. Nie można wiedzieć, czy odłamki pozostaną idealnie wyważone. Nawet jeśli w danych nie ma wzorców, tworzenie klastrów może zostać wywołane po prostu przez przypadek. Ponowne równoważenie i przebudowa odłamków jest trudne w przypadku shardingu mieszania. Jest to doskonały wybór dla baz danych sklepów opartych na strukturze katalogów.

Regiony Nowa Anglia i środkowoatlantyckie mają swoje lokalizacje w pierwszym odłamku, który służy jako region północno-wschodni. Ten sam proces jest używany do segregacji geograficznej, ale zamiast przypisywać dane do fragmentów na podstawie ich lokalizacji, dzielą je na segmenty. W tabeli bazy danych klucz dzielenia na fragmenty służy do rozdzielania danych między kilka różnych fragmentów na podstawie liczby bitów w tabeli. W rezultacie regionalny zespół sprzedaży może uzyskać szybki i skuteczny wgląd w dane klientów w ciągu kilku sekund. Szczególnie ważne jest, aby wziąć pod uwagę rosnący rozmiar bazy danych Twojej firmy, gdy w grę wchodzi Sharding. Baza danych może skalować się w poziomie dzięki przechowywaniu, pamięci i mocy obliczeniowej w taki sam sposób, jak tylko kilka serwerów. Oprócz zwiększania złożoności bazy danych, sharding zwiększa trudność w łączeniu i zmienianiu schematu. Do stworzenia podzielonej na fragmenty bazy danych można użyć wielu serwerów Linode .

Trzy rodzaje shardingu

Istnieją trzy rodzaje shardingu: (1) są one dobrowolne; (2) muszą być podtrzymywane; oraz (3) muszą być używane. Wykształcenie podstawowe. W tego typu dzieleniu na fragmenty każdy fragment ma przypisany klucz podstawowy i dla każdego z nich tworzona jest replika do przechowywania jego danych. Takie podejście jest zwykle stosowane, gdy zbiory danych są małe i nie zawierają żadnych wrażliwych danych.
Dane są dzielone na fragmenty w wyniku tego typu podziału danych na podstawie ich współrzędnych. Jest to używane, gdy dane są rozproszone geograficznie, a fragmenty muszą być trzymane razem ze względu na wydajność.
Dzielenie na fragmenty przez zagęszczanie to rodzaj dzielenia na fragmenty używane, gdy dane nie są bardzo wrażliwe, a liczba aktualizacji jest niska. Zamiast dzielić dane na fragmenty, dane są dzielone na bloki, a następnie dzielone na fragmenty. Ta metoda jest zwykle używana, gdy rozmiar zestawów danych jest mniejszy niż liczba fragmentów.

Sharding Mongodba

Fragmentacja MongoDB to technika skalowania w poziomie, która dzieli dane na wiele instancji MongoDB. Dystrybuując dane na wiele serwerów, sharding może poprawić wydajność i zwiększyć pojemność. W przypadku użycia z zestawami replik podział na fragmenty może również zwiększyć dostępność.

Proces dystrybucji danych między wieloma hostami za pośrednictwem DHCP jest znany jako mieszanie. Srowanie bazy danych MongoDB odbywa się poprzez podzielenie jej na małe zestawy danych. Wysoka częstotliwość zapytań może obciążać procesor, pamięć RAM i moc we/wy dysku. Istnieją dwa rodzaje skalowania: poziome i pionowe. Wszystkie dokumenty kolekcji MongoDB są domyślnie dystrybuowane we wszystkich fragmentach kolekcji MongoDB. Każdy dokument składa się z jednego pola lub wielu pól, które są określane jako jego klucz. Dla każdej kolekcji w kolekcji podzielonej na fragmenty wymagany jest tylko jeden klucz fragmentu.

Rój może mieć wpływ na wydajność klastra, a także powodować wąskie gardła aplikacji. W tej sekcji utworzymy kolekcję MongoDB i indeks o nazwie person_id w celu utworzenia klucza shard. Routery zapytań będą używane do procesu dzielenia na fragmenty i zostanie utworzona baza danych o nazwie ludzie. Plik konfiguracyjny dla przechowywania bazy danych, dzienników i ról klastra dzielenia na fragmenty dla tego fragmentu znajduje się w katalogu PostgreSQL. Ponadto uwzględniane są ustawienia sieciowe instancji serwera. Korzystając z shardingu MongoDB, możliwe jest rozłożenie obciążenia na różne serwery, dzięki czemu można wydajniej zarządzać dużymi zbiorami danych. Klaster można efektywnie skalować do przyszłych potrzeb bez konieczności całkowitej restrukturyzacji infrastruktury sprzętowej. Kolekcja osób została podzielona na fragmenty w ShardRepSet (10.10.58) w następujących danych wyjściowych.