Bancos de dados Nosql e sua capacidade de fragmentar dados automaticamente

Os bancos de dados Nosql são capazes de fragmentar dados automaticamente em vários servidores para distribuir a carga e melhorar o desempenho. Isso é feito dividindo os dados em partes menores, chamadas de fragmentos, e distribuindo esses fragmentos pelos servidores. Os bancos de dados Nosql são capazes de fragmentar dados automaticamente em vários servidores para distribuir a carga e melhorar o desempenho.

Quando um fragmento é muito grande ou mais direcionado, ele pode ser dividido automaticamente. Devido ao recurso de fragmentação automática , o programa não fica sobrecarregado, liberando tempo para outras tarefas, como colocação e recuperação de dados.

Os documentos de uma coleção do MongoDB são distribuídos entre estilhaços usando a chave de estilhaço. O MongoDB divide os dados em pedaços, dividindo-os em intervalos não sobrepostos de valores-chave. Como parte dos esforços do MongoDB para distribuir esses pedaços, ele tenta distribuí-los uniformemente entre os fragmentos do cluster.

O Nosql pode ser distribuído em vários servidores?

Sim, os bancos de dados NoSQL podem ser distribuídos em vários servidores. Isso permite maior escalabilidade e disponibilidade dos dados.

Também pode melhorar a segurança do sistema, fornecendo redundância.

Como resultado do clustering, os dados são distribuídos para vários servidores e podem ser usados ​​como uma fonte independente.
Por que os dados são transferidos entre vários servidores?
É vantajoso para o sistema distribuir a carga em vários servidores para melhorar o desempenho geral.

O Mongodb suporta fragmentação automática?

O MongoDB oferece suporte à fragmentação automática, o que significa que os dados são distribuídos automaticamente em vários servidores. Isso facilita o dimensionamento do sistema à medida que mais servidores são adicionados.

Um registro é dividido em partes no processo de separação do restante de uma coleção ou tabela e sua distribuição entre várias máquinas conhecidas como shards. Este artigo explica como configurar e executar um cluster fragmentado em um ambiente de desenvolvimento em questão de minutos. O artigo abordará como escolher uma chave de estilhaço apropriada, bem como garantir que os documentos do MongoDB sejam particionados uniformemente entre os estilhaços quando forem gravados. Este tutorial abordará os quatro servidores MongoDB que compõem um cluster fragmentado. Ao executar comandos mongo-config, você notará que o fundo azul é usado. Todos os Comandos em execução no servidor com mais recursos aparecem com fundo vermelho, enquanto os executados em outros servidores aparecem com fundo verde ou verde. Mais informações sobre como essas funções funcionam podem ser encontradas em Compreendendo a topologia de fragmentação do MongoDB.

No MongoDB 3.6, os shards individuais e os servidores de configuração devem ser configurados como réplicas. Ter vários conjuntos de réplicas com vários membros é benéfico para manter seus dados seguros e disponíveis. No entanto, a complexidade da arquitetura fragmentada é bastante aumentada. O artigo a seguir descreve como configurar e executar um cluster fragmentado o mais rápido possível. Se você habilitou a autenticação em sua instância do MongoDB, precisará apenas da autenticação por senha. Para obter os melhores resultados neste tutorial, você deve desabilitar o bloqueio de segurança em seu arquivo mongod.conf. Em seguida, inclua o valor configsvr na diretiva clusterRole.

Como resultado, o MongoDB será responsável por hospedar esse servidor no cluster fragmentado. O nome do conjunto de réplicas e a função de um cluster fragmentado serão lidos pelo MongoDB quando ele for executado em sua configuração em execução. O primeiro conjunto de réplicas será criado nos servidores de configuração em um cluster fragmentado. Nesta etapa, você poderá replicar a configuração para ambos os estilhaços individuais. Se você estiver usando MongoDB em MongoDB-shard1, copie os arquivos de configuração para MongoDB-shard1 e MongoDB-shard1. O resultado é que cada instância do MongoDB terá um conjunto de servidores que servem como shards. Antes que qualquer fragmento possa ser usado, eles devem ser iniciados por meio do shell mongo.

Este guia destina-se a ajudá-lo a configurar e executar um cluster fragmentado com um servidor de configuração e dois servidores fragmentados. Não é adequado para uso em um ambiente de fabricação. O primeiro e o segundo conjuntos de réplicas, Mongo-Shard1 e Mongo-Shard2, são réplicas de nó único. Um dos dois fragmentos solicitará um nome, enquanto o outro solicitará um nome. Em ambos os shells do MongoDB, o método thers.status() pode ser usado para garantir que cada conjunto de réplicas foi configurado corretamente. Esses componentes devem ser vinculados a um cluster fragmentado por meio de um roteador de consulta mongos. Ele será responsável por gerenciar o servidor de configuração e se comunicar com os servidores do shard.

Agora que o comando mongos foi executado, você pode adicionar shards ao cluster sharded usando mongo_shardip: mongo_shardip é o endereço IP do servidor executando mongo-shard1. Ao usar este comando, você verá uma lista vazia de fragmentos conectados na chave de fragmentos. Usando o método sh.status(), você pode verificar se o roteador de consulta está no mesmo diretório que o servidor de configuração. Quando os bancos de dados MongoDB têm a fragmentação habilitada, eles só são capazes de armazenar dados da mesma forma que em outros bancos de dados. Uma coleção de documentos de algumas das cidades mais populosas do mundo servirá de base para este guia. O seguinte método pode ser usado para ativar a fragmentação de um banco de dados: enableSharding() O comando retornará uma mensagem de erro: assim que for executado. Se você configurar o banco de dados para permitir isso, agora poderá permitir que a coleção de cidades seja particionada.

Seguindo este guia, você aprenderá como criar um cluster fragmentado MongoDB funcional . A coleção de cidades no banco de dados de população é particionada em um campo de país onde a chave de estilhaço é usada. Depois disso, o seguinte comando pode ser usado para inserir 20 documentos: muitos. A saída será semelhante à saída típica do MongoDB porque se comporta exatamente como um banco de dados MongoDB regular. É garantido que cada shard deve ser utilizado para realizar a consulta caso você queira recuperar todos os documentos da coleção de cidades. O MongoDB retorna a lista dos shards participantes na avaliação usando a chave shards. Se você consultar o campo continente, que não possui a chave de estilhaço que você está procurando, talvez seja necessário fazer uma comparação. Este tutorial ensinará como configurar os servidores de configuração do MongoDB e os shards individuais, bem como conectá-los para formar um cluster distribuído do MongoDB. Você também usou o roteador de consulta mongos para automatizar o shard, introduzir o particionamento de dados, realizar consultas no banco de dados e monitorar métricas.

Os dados são distribuídos entre vários hosts por meio desse processo de dobra. Uma instância do MongoDB pode dividir grandes conjuntos de dados em pequenos conjuntos para atingir a fragmentação. Com esse recurso, você pode escalar perfeitamente seu banco de dados à medida que seus aplicativos crescem além dos recursos de um único servidor sem adicionar nova complexidade ao seu aplicativo.
É simples dimensionar seu banco de dados sem adicionar complexidade ao seu aplicativo com a ajuda do MongoDB. Você pode dimensionar seu banco de dados sem adicionar complexidade aos seus aplicativos com o MongoDB, o que pode ser feito à medida que seus aplicativos crescem. A fragmentação do MongoDB permite escalar seu banco de dados sem adicionar complexidade aos seus aplicativos.

Noções básicas de fragmentação do Mongodb

Shauling é possível pela divisão de dados em fragmentos. Quando um nó armazena dados em um único local, um shard é a parte desses dados armazenados em um único local. Cada fragmento é então enviado para um nó de dados no sistema e distribuído. Quando uma operação de leitura ou gravação é executada em um estilhaço, a primeira etapa é garantir que os dados no nó de dados estejam presentes. A operação é realizada enquanto a condição não mudar. Se os dados não estiverem mais presentes, eles serão armazenados no nó de dados e um novo índice de shard será gerado. No MongoDB, ele foi projetado para ser flexível e simples de usar. A ferramenta de gerenciamento de fragmentos permite criar, excluir e realocar dados facilmente em uma única sessão. Você pode pesquisar e acessar os dados de um estilhaço em segundos usando o índice de estilhaços. Além do recurso de conjunto de réplicas do MongoDB, o banco de dados também inclui um recurso de conjunto de réplicas secundário, que armazena uma réplica dos fragmentos de dados de um nó diferente do MongoDB. Como resultado, mesmo que um dos nós de dados falhe, o sistema continuará funcionando. O método autoshred do MongoDB é um método para dividir automaticamente um conjunto de dados em estilhaços e distribuí-los em vários nós de dados. Ao dividir conjuntos de dados maiores em blocos menores, vários nós de dados podem armazená-los em quantidades maiores, aumentando a capacidade de armazenamento do sistema.

Os bancos de dados Nosql precisam de sharding?

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende do banco de dados NoSQL específico em questão e de como ele está sendo usado. Em geral, a fragmentação pode ser necessária se o banco de dados estiver sendo usado para aplicativos de alto tráfego ou se for esperado que cresça muito. No entanto, alguns bancos de dados NoSQL são projetados para serem escalonáveis ​​horizontalmente desde o início e podem não precisar de fragmentação. Por fim, é melhor consultar a documentação ou o suporte do banco de dados específico para determinar se a fragmentação é necessária ou recomendada.

A fragmentação de banco de dados pode ser usada para gerenciar e dimensionar grandes conjuntos de dados com eficiência. Um único conjunto de dados lógico é separado em vários bancos de dados, e esses bancos de dados são então distribuídos por várias máquinas. Quando uma consulta é feita, apenas um pequeno número de computadores provavelmente está envolvido. A fragmentação de banco de dados é possível em bancos de dados SQL e NoSQL. Como resultado, Sharding tem uma arquitetura sem compartilhamento. Um membro de uma lâmina não tem conhecimento de outros membros de uma lâmina. Ele deve equilibrar duas coisas: reduzir as consultas entre partições e distribuir a carga uniformemente fragmentando na granularidade correta.

O tipo de dados da chave de fragmentação deve ser inteiro para ser eficiente. Um servidor pode hospedar vários shards ao mesmo tempo. Quando a carga em um servidor aumenta, pode ser necessário separá-lo. O proxy de cada estilhaço pode realizar atividades de armazenamento em cache e monitoramento, além de armazenamento em cache e monitoramento. As principais vantagens do sharding são dimensionamento horizontal, melhor desempenho e maior disponibilidade. Os fragmentos podem ser usados ​​para implantar serviços em nuvem. A atualização pode ser testada em um único shard antes de ser distribuída para todos eles.

As transações dos clientes podem ser feitas em locais onde há requisitos regulatórios, bem como onde os Shards estão localizados. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL e Citus são boas opções. O RDS é um serviço que permite criar e implantar bancos de dados fragmentados . Tanto a replicação quanto o Sharding subcontinental podem ser executados ao mesmo tempo. Usando a utilização da CPU e da memória, bem como o desempenho de leitura/gravação, você pode determinar a eficiência de todos os shards. Se houver áreas de hotspot, afiar novamente deve ser considerado. O termo “estilhaço” parece ter se originado com o jogo on-line massivamente multiplayer Ultima Online, pois é frequentemente usado em contextos de computação e armazenamento.

Engenheiros do Facebook estão desenvolvendo um banco de dados NoSQL chamado Cassandra. Com o Bigtable do Google, petabytes de dados podem ser armazenados em servidores comuns. O Vitess foi criado por uma equipe do YouTube para resolver problemas de escalabilidade em seu banco de dados. a lógica de roteamento pode ser removida do código do aplicativo com a ajuda do Vitess.

Uma grande quantidade de dados pode ser tratada com a ajuda do Sharding. O método mais comum de dividir um conjunto de dados em fragmentos é usar um terceiro. A capacidade de buscar dados de bancos de dados SQL e NoSQL é extremamente útil. SQL é uma tecnologia de banco de dados estabelecida e bem conhecida. Os bancos de dados NoSQL são rápidos e confiáveis, tornando-os uma opção atraente para grandes bancos de dados.
Com o Sharding, é simples gerenciar grandes conjuntos de dados. Os bancos de dados SQL e NoSQL podem se beneficiar dele melhorando o desempenho de um banco de dados com ele.

Os benefícios da fragmentação

Os dados são distribuídos em vários computadores usando o método de Sharding. STreeving é um recurso importante nas implantações do MongoDB que são densamente compactadas com grandes conjuntos de dados e exigem grandes operações de throughput. Os sistemas de banco de dados com grandes conjuntos de dados ou aplicativos de grande rendimento podem ocupar muito espaço em um único servidor. Um conjunto de dados que não pode ser armazenado em um único banco de dados requer o processo de Sharding . Caso precise mudar de ideia, salve esta resposta. Cada nó em Cassandra é responsável apenas por manter um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um subconjunto de um escalonamento de Cassandra permite que ele processe dados horizontalmente, o que é útil quando os dados são distribuídos em vários nós.

Fragmentação no banco de dados Nosql

Em um banco de dados Nosql fragmentado , os dados são particionados em vários servidores, com cada servidor mantendo um subconjunto dos dados. Essa abordagem pode melhorar o desempenho, permitindo que os dados sejam distribuídos por vários servidores, que podem ser consultados em paralelo.

Para obter escalabilidade máxima, grandes conjuntos de dados devem ser particionados em conjuntos menores e distribuídos em vários domínios. O particionamento de dados permite que eles sejam distribuídos para vários nós, permitindo uma melhor execução entre eles. O particionamento é apenas um componente de um banco de dados e, se pudermos garantir que cada nó compartilhe a riqueza, cada partição poderá funcionar como seu próprio centro de dados. Os dados podem ser particionados em várias partições usando distribuição de dados baseada em chave. Devido ao fato de todos os dados serem armazenados em um único sistema de arquivos, um aplicativo de comércio eletrônico pode exigir a leitura de todos os dados em um dia ou a cada hora. Esse problema pode ser evitado definindo uma chave com um prefixo como o nome da partição para cada registro de data e hora. Depois que cada partição tiver atribuído um conjunto de hashes de chave (em vez de um conjunto de chaves), todas as chaves desse conjunto serão armazenadas nessa partição.

Os pontos de acesso são reduzidos, mas não totalmente eliminados usando hash nas chaves. Há uma tendência de espalhar as chaves em várias partições, em vez de uma de cada vez. Se os processos de leitura e gravação estiverem vinculados, todas as solicitações continuarão seguindo o mesmo caminho para a mesma partição. Em muitos casos, os sistemas de dados usam teclas de atalho para compensar cargas de trabalho distorcidas.

Fragmentação automática no Mongodb

O recurso de fragmentação automática do Mongodb permite a escalabilidade horizontal do seu banco de dados, distribuindo dados automaticamente entre vários fragmentos. Isso permite que seu banco de dados cresça em tamanho e taxa de transferência sem precisar configurar e gerenciar fragmentos manualmente.

A tecnologia de sharding do MongoDB é ideal para implementações com grandes conjuntos de dados e alta taxa de transferência. O ato de enviar dados por várias máquinas usando acesso aleatório é conhecido como amostragem. Leva apenas alguns servidores extras para expandir totalmente a capacidade da implantação. O aumento dos custos de infraestrutura e manutenção durante a implantação é compensado pelo aumento da eficiência. Nas versões 4.2 e anteriores, os campos-chave para uma coleção fragmentada devem estar presentes em todos os documentos. Se você tiver uma coleção, poderá fragmentá-la novamente usando a chave definida pelo MongoDB 5.0. Dependendo da chave e de seu índice de apoio, você pode ser forçado a alterar sua estratégia de sharding .

Quando o MongoDB 4.4 for lançado, uma leitura protegida será habilitada para reduzir as latências. Cada estilhaço em um cluster é capaz de armazenar um subconjunto dos dados do cluster em uma instância separada, o que permite distribuir dados entre os clusters. À medida que o conjunto de dados cresce, a capacidade de armazenamento do cluster aumenta. Como a coleção foi fragmentada, não há método para remover a fragmentação de uma coleção. O MongoDB fornece duas estratégias de fragmentação para distribuir dados entre clusters fragmentados. Um hash do valor de um campo de chave de hash é usado para calcular o valor de um campo de chave de hash. Com a fragmentação baseada em intervalo, um número maior de operações de transmissão pode ser executado em um cluster.

Chaves de fragmentação mal consideradas podem causar distribuição de dados desigual, minar alguns benefícios da fragmentação e causar gargalos de desempenho. A partir do MongoDB 4.0.3 e configurando zonas e intervalos de zona, você pode criar zonas e intervalos de zona antes de fragmentar uma coleção vazia ou inexistente. O seguinte comando irá gerar o agrupamento: /jira/ Ao escolher uma chave de fragmentação, é fundamental considerar a possibilidade de futuras zonas serem usadas. Mais informações sobre como o sharding funciona com agregações podem ser encontradas no e-book Practical MongoDB Aggregations.

Replicação Vs Sharding

O conceito de replicação pode ser pensado como uma duplicação do conjunto de dados, enquanto o conceito de sharding envolve a divisão do conjunto de dados em blocos discretos. Ao usar fragmentação, você pode dividir sua coleção em várias partes. Ao replicar seu banco de dados, você gera geradores de imagens de seu conjunto de dados.

Uma replicação e um sistema de sharding podem ser criados para permitir alta disponibilidade (HA) em ambos os casos. Um único servidor pode armazenar registros de dados, permitindo um tempo de resposta mais rápido ao ler e escrever consultas. Quando todo o conjunto de dados é replicado, vários servidores o copiam. Os servidores restantes no cluster assumirão o controle se um servidor falhar ou ficar offline. O sistema de banco de dados MongoDB é um sistema baseado em documentos que compete com bancos de dados relacionais. É relativamente simples mudar para este sistema porque sua instalação e configuração são semelhantes às do MySQL. Neste tutorial, veremos como armazenar e exibir comentários gerados pelo usuário usando o MongoDB.

Qual é a diferença entre particionamento e sharding?

A fragmentação de dados e o particionamento de dados envolvem a divisão de conjuntos massivos de dados em fragmentos menores. Embora sharding signifique que os dados são distribuídos em vários computadores, não é o mesmo que partição. O objetivo do particionamento é agrupar subconjuntos de dados em uma instância de banco de dados.

Os benefícios da fragmentação

Como resultado, se um banco de dados não puder lidar com o tamanho de um conjunto de dados, ele poderá ser particionado em subconjuntos menores e distribuído para nós diferentes usando fragmentação. Como o conjunto de dados é armazenado em um número maior de máquinas, ele pode ser dimensionado de acordo com a quantidade de dados e tráfego.

Qual é a diferença entre replicação Redis e sharding?

O particionamento, também conhecido como divisão de dados, é o processo de divisão de dados por chave; enquanto a replicação, também conhecida como espelho, é o processo de copiar todos os dados. Um método comum de fragmentação melhora o desempenho reduzindo a memória e a carga de acertos em todos os recursos ao mesmo tempo. A replicação de leituras permite altos níveis de disponibilidade de leitura.

Indexação vs. Sharding: qual é o melhor para o seu banco de dados?

A distribuição de dados é complicada por dois métodos: indexação e fragmentação. Fazer referência a uma tabela pode ajudá-la a ter um desempenho melhor, enquanto a fragmentação pode ajudá-la a dimensionar um banco de dados.
Quando você está procurando por valores específicos em uma tabela, é útil indexá-la. Se você deseja pesquisar todos os pedidos feitos entre 1º de maio de 2017 e 2 de maio de 2017, pode usar um índice de pesquisa.
O dimensionamento do banco de dados pode ser feito arrastando o banco de dados. Guardar uma mesa envolve dividi-la em várias seções em várias máquinas. Como resultado, a tabela pode ser acessada mais facilmente pesquisando dados nela.
Além disso, o sharding pode ajudar a melhorar o desempenho do banco de dados em geral. Quando uma tabela é dividida em pedaços menores, pode reduzir a quantidade de dados que precisam ser processados ​​pelo banco de dados. Isso pode ajudar a melhorar a velocidade geral do banco de dados.

Qual é uma vantagem do sharding?

Ao usar o sharding, você pode dimensionar seu banco de dados para lidar com uma carga muito maior, graças ao aumento da taxa de transferência de leitura/gravação, capacidade de armazenamento e alta disponibilidade.

Os riscos de segurança do sharding

Apesar de existirem várias soluções para esse problema de segurança, como exigir autenticação de dois fatores e criptografar dados, ainda é uma preocupação. O uso de fótons aleatórios no contexto do HTML poderia teoricamente reduzir esse risco criando vários fótons sem estarem conectados. Até que haja mais evidências de que o sharding reduz o risco de segurança, é melhor agir com cautela e manter os dados separados.

Recursos adicionais de fragmentação de dados Fragmentação Sql distribuída

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende muito das necessidades específicas da implementação de sharding do SQL. No entanto, alguns recursos comuns que podem ser usados ​​para fragmentação de dados adicionais incluem: espaço em disco, recursos de CPU e memória. Em geral, qualquer recurso que possa ser usado para ajudar a distribuir dados em vários servidores pode ser usado para fragmentação de dados adicional.

A escalabilidade do banco de dados pode ser obtida de duas maneiras. A fragmentação do banco de dados divide um banco de dados em partes menores com base no número de registros da tabela nele. As tabelas individuais podem ser divididas em diferentes categorias em uma implementação simples. Este guia explica como funciona a fragmentação de banco de dados e discute algumas de suas vantagens e desvantagens. Essa tecnologia pode ser especialmente útil para bancos de dados que armazenam uma grande quantidade de dados em poucas tabelas. Em geral, nem todas as tabelas requerem fragmentação e nem todas as tabelas podem ser fragmentadas ao mesmo tempo. STreeching aspira a uma arquitetura sem compartilhamento como seu objetivo.

Na prática, é benéfico replicar dados de um shard para outro. Uma estratégia de fragmentação de banco de dados é uma estratégia de dimensionamento horizontal, portanto, ela compartilha muitos dos benefícios de uma estratégia de dimensionamento horizontal. Além disso, oferece várias vantagens adicionais além dessas. A capacidade de dimensionar horizontalmente é crítica em sistemas para atingir uma alta taxa de dimensionamento. Na fragmentação de intervalo, o valor da chave de fragmentação é usado para determinar em qual intervalo ela se encaixa. A chave para a função hash é usada para determinar a qual shard um registro é atribuído, bem como qual caminho ele deve seguir. Em vez de mapear a chave diretamente para um fragmento, ele emprega uma função de hash para fazer isso.

Como resultado, os registros geralmente são distribuídos de maneira mais uniforme para os diferentes estilhaços. É fundamental usar a mesma função de hash em todas as chaves para cada operação. Como não requer uma tabela de pesquisa, o hash é mais eficiente do que a fragmentação de intervalo. É impossível saber se os fragmentos permanecerão perfeitamente equilibrados. Mesmo que não haja padrões nos dados, o agrupamento pode ser acionado simplesmente por acaso. Reequilibrar e reconstruir os estilhaços é difícil ao lidar com estilhaços de hash. É uma escolha excelente para armazenar bancos de dados baseados em estrutura de diretório.

As regiões da Nova Inglaterra e do meio do Atlântico têm localizações no primeiro fragmento, que serve como a região Nordeste. O mesmo processo é usado para segregação geográfica, mas em vez de atribuir dados a fragmentos com base em sua localização, eles os dividem em segmentos. Em uma tabela de banco de dados, uma chave de fragmentação é usada para distribuir dados entre vários fragmentos diferentes com base no número de bits na tabela. Como resultado, uma equipe de vendas regional pode obter uma visão rápida e eficiente dos dados do cliente em questão de segundos. É especialmente importante considerar o tamanho crescente do banco de dados da sua empresa quando Sharding está envolvido. Um banco de dados pode escalar horizontalmente armazenando, memória e poder de processamento da mesma forma que apenas alguns servidores podem. Além de aumentar a complexidade de um banco de dados, o sharding aumenta a dificuldade de unir e alterar o esquema. Vários servidores Linode podem ser usados ​​para criar um banco de dados fragmentado .

Os três tipos de fragmentação

Os três tipos de sharding são os seguintes: (1) são voluntários; (2) devem ser mantidos; e (3) devem ser usados. Educação primária. Nesse tipo de sharding, cada shard recebe uma chave primária e uma réplica é criada para cada um deles para armazenar seus dados. Essa abordagem geralmente é usada quando os conjuntos de dados são pequenos e não contêm dados confidenciais.
Os dados são divididos em fragmentos como resultado desse tipo de divisão de dados com base em suas coordenadas. Isso é usado quando os dados estão geograficamente dispersos e os shards precisam ser mantidos juntos por motivos de desempenho.
A fragmentação de compactação é um tipo de fragmentação usado quando os dados não são altamente confidenciais e o número de atualizações é baixo. Em vez de dividir os dados em fragmentos, os dados são divididos em blocos e depois fragmentados. Esse método geralmente é usado quando o tamanho dos conjuntos de dados é menor que o número de estilhaços.

Fragmentação Mongodb

A fragmentação do MongoDB é uma técnica de dimensionamento horizontal que particiona dados em várias instâncias do MongoDB. Ao distribuir dados por vários servidores, o sharding pode melhorar o desempenho e aumentar a capacidade. Quando usado com conjuntos de réplicas, o sharding também pode aumentar a disponibilidade.

O processo de distribuição de dados entre vários hosts via DHCP é conhecido como hashing. A criação de um banco de dados MongoDB é realizada dividindo-o em pequenos conjuntos de dados. Altas taxas de consulta podem sobrecarregar a CPU, RAM e energia de E/S de uma unidade de disco. Existem dois tipos de escala: horizontal e vertical. Todos os documentos da coleção MongoDB são distribuídos por padrão em todos os fragmentos da coleção MongoDB. Cada documento é composto de um único campo ou vários campos, que são referidos como sua chave. Apenas uma chave de estilhaço é necessária para cada coleção em uma coleção estilhaçada.

Um enxame pode ter um impacto no desempenho de um cluster, bem como causar gargalos no aplicativo. Nesta seção, criaremos uma coleção MongoDB e um índice chamado person_id para criar a chave de fragmentação. Os roteadores de consulta serão usados ​​para o processo de fragmentação e um banco de dados chamado pessoas será criado. O arquivo de configuração para armazenamento de banco de dados, logs e funções de cluster de sharding para o shard está localizado no diretório PostgreSQL. Além disso, as configurações de rede da instância do servidor estão incluídas. Usando a fragmentação do MongoDB, é possível distribuir a carga de trabalho em vários servidores para que grandes conjuntos de dados possam ser gerenciados com mais eficiência. Um cluster pode ser escalado com eficiência para necessidades futuras sem ter que passar por uma reestruturação completa da infraestrutura de hardware. A coleção de pessoas foi fragmentada no ShardRepSet (10.10.58) na saída a seguir.