Nosql 数据库及其自动分片数据的能力

Nosql 数据库能够在多个服务器之间自动分片数据，以分配负载并提高性能。 这是通过将数据分成更小的部分（称为分片），然后将这些分片分布在服务器上来完成的。 Nosql 数据库能够在多个服务器之间自动分片数据，以分配负载并提高性能。

当一个Shard太大或者比较定向时，可以自动拆分。 由于自动分片功能，程序不会负担过重，从而腾出时间用于其他任务，例如数据放置和数据检索。

MongoDB 集合的文档使用分片键分布在分片中。 MongoDB 通过将数据划分为不重叠的键值范围来将数据拆分为块。 作为 MongoDB 分发这些块的努力的一部分，它尝试将它们均匀地分布在集群的分片中。

Nosql可以跨多台服务器分布吗？

是的，NoSQL 数据库可以分布在多个服务器上。 这允许提高数据的可扩展性和可用性。

它还可以通过提供冗余来提高系统的安全性。

作为集群的结果，数据被分布到多个服务器并且可以作为一个独立的来源使用。
为什么要跨多个服务器传输数据？
系统将负载分布在多个服务器上以提高整体性能是有利的。

Mongodb 是否支持自动分片？

MongoDB 支持自动分片，这意味着数据自动分布在多个服务器上。 随着添加更多服务器，这使得扩展系统变得容易。

在与集合或表的其余部分分离并将它们分布在称为分片的多台机器之间的过程中，记录被分成几部分。 本文解释了如何在几分钟内在开发环境中设置和运行分片集群。 本文将介绍如何选择合适的分片键，以及如何确保 MongoDB 文档在写入时在分片之间均匀分区。 本教程将介绍构成分片集群的四个MongoDB 服务器。 运行 mongo-config 命令时，您会注意到使用了蓝色背景。 在资源最多的服务器上运行的所有命令似乎都显示红色背景，而在其他服务器上运行的命令似乎显示绿色或绿色背景。 有关这些角色如何工作的更多信息，请参阅了解 MongoDB 的分片拓扑。

在 MongoDB 3.6 中，单独的分片和配置服务器都必须配置为副本。 拥有多个具有多个成员的副本集有利于确保数据安全和可用。 然而，分片架构的复杂性大大增加。 以下文章描述了如何尽快设置和运行分片集群。 如果您在 MongoDB 实例上启用了身份验证，您将只需要密码身份验证。 为了在本教程中获得最佳效果，您应该在 mongod.conf 文件中禁用安全块。 接下来，将值 configsvr 添加到 clusterRole 指令。

因此，MongoDB 将负责在分片集群上托管该服务器。 分片集群的副本集名称和角色将在 MongoDB 在其运行配置中运行时读取。 第一组副本将在分片集群中的配置服务器上创建。 在此步骤中，您将能够为两个单独的分片复制配置。 如果您在 MongoDB-shard1 上使用 MongoDB，请将配置文件复制到 MongoDB-shard1 和 MongoDB-shard1。 结果是每个 MongoDB 实例都有一组服务器作为分片。 在可以使用任何分片之前，它们必须通过 mongo shell 启动。

本指南旨在帮助您配置和运行具有配置服务器和两个分片服务器的分片集群。 它不适合在制造环境中使用。 第一和第二个副本集 Mongo-Shard1 和 Mongo-Shard2 都是单节点副本。 两个分片之一会提示您输入名称，而另一个会提示您输入名称。 在两个 MongoDB shell 中，thers.status() 方法可用于确保每个副本集都已正确配置。 这些组件必须通过 mongos 查询路由器链接到分片集群。 它将负责管理配置服务器并与分片服务器通信。

现在已经执行了mongos命令，您可以使用mongo_shardip将分片添加到分片集群中：mongo_shardip是运行mongo-shard1的服务器的IP地址。 当您使用此命令时，您将在分片键中看到一个空的已连接分片列表。 使用 sh.status() 方法，您可以检查查询路由器是否与配置服务器位于同一目录中。 当 MongoDB 数据库启用分片时，它们只能以与其他数据库相同的方式存储数据。 来自世界上人口最多的几个城市的文件集将作为本指南的基础。 以下方法可用于为数据库启用分片： enableSharding() 该命令将返回一条错误消息：一旦执行。 如果您配置数据库允许它，您现在可以允许对城市集合进行分区。

通过遵循本指南，您将学习如何创建一个有效的MongoDB 分片集群。 人口数据库中的城市集合被划分为使用分片键的国家字段。 之后，可以使用以下命令插入 20 个文档：many。 输出将类似于 MongoDB 的典型输出，因为它的行为与常规 MongoDB 数据库完全一样。 如果要从 cities 集合中检索所有文档，则保证必须使用每个分片来执行查询。 MongoDB 通过 shards key 返回参与评估的分片列表。 如果您查询 continent 字段，而该字段没有您要查找的分片键，您可能必须执行比较。 本教程将教您如何配置 MongoDB 的配置服务器和各个分片，以及如何将它们全部连接起来以形成分布式 MongoDB 集群。 您还使用了 mongos 查询路由器来自动化分片、引入数据分区、对数据库执行查询以及监控指标。

通过这种折叠过程，数据在多个主机之间分布。 MongoDB 实例可以将大数据集拆分成小的数据集，从而实现分片。 借助此功能，您可以在应用程序超出单个服务器的功能时无缝扩展数据库，而无需为应用程序增加新的复杂性。
在 MongoDB 的帮助下，无需增加应用程序的复杂性即可轻松扩展数据库。 您可以使用 MongoDB 扩展数据库而不增加应用程序的复杂性，这可以随着应用程序的增长而完成。 MongoDB 的分片允许您在不增加应用程序复杂性的情况下扩展数据库。

Mongodb 分片的基础知识

通过将数据分解成碎片，Shauling 成为可能。 当节点将数据存储在单个位置时，分片就是存储在单个位置的数据部分。 然后将每个分片发送到系统中的数据节点并进行分发。 当对分片执行读写操作时，第一步是确保数据节点上的数据存在。 只要条件不变，就执行操作。 如果数据不再存在，则将其存储在数据节点上并生成新的分片索引。 在 MongoDB 中，它被设计为既灵活又易于使用。 分片管理工具使您能够在单个会话中轻松创建、删除和重新定位数据。 您可以使用分片索引在几秒钟内搜索和访问分片的数据。 除了 MongoDB 的副本集功能外，该数据库还包括一个辅助副本集功能，它存储来自不同 MongoDB 节点的数据分片的副本。 因此，即使其中一个数据节点发生故障，系统仍将继续运行。 MongoDB autoshred 方法是一种将数据集自动拆分成分片并分布在多个数据节点上的方法。 通过将较大的数据集拆分成较小的块，多个数据节点可以存储更多的数据，从而增加系统的存储容量。

Nosql 数据库需要分片吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于所讨论的特定 NoSQL 数据库及其使用方式。 通常，如果数据库用于高流量应用程序或预计会变得非常大，则可能需要分片。 但是，一些 NoSQL 数据库从一开始就被设计为可水平扩展，可能不需要分片。 最后，最好查阅特定数据库的文档或支持，以确定是否需要或建议进行分片。

数据库分片可用于有效地管理和扩展大型数据集。 单个逻辑数据集被分成多个数据库，然后这些数据库分布在多台机器上。 进行查询时，可能只涉及少数计算机。 数据库分片在 SQL 和 NoSQL 数据库中都是可能的。 因此，分片具有无共享架构。 刀片的一个成员不知道刀片的其他成员。 它必须平衡两件事：减少跨分区查询并通过以正确的粒度进行分片来平均分配负载。

分片键的数据类型必须是整数才能有效。 一台服务器可以同时托管多个分片。 当服务器上的负载上升时，可能需要将其分离。 除了缓存和监控之外，每个分片的代理还可以执行缓存和监控活动。 分片的主要优点是水平扩展、改进的性能和增加的可用性。 分片可用于部署云服务。 升级可以在分发给所有分片之前在单个分片上进行测试。

客户的交易可以在有监管要求的地方以及分片所在的地方进行。 SQLite、Memcached、Zookeeper、Postgres-XC/XL 和 Citus 都是不错的选择。 RDS 是一项允许您创建和部署分片数据库的服务。 复制和次大陆分片可以同时进行。 使用 CPU 和内存利用率以及读/写性能，您可以确定所有分片的效率。 如果存在热点区域，则应考虑重磨。 “分片”一词似乎起源于大型多人在线游戏 Ultima Online，因为它经常用于计算和存储环境。

Facebook 的工程师正在开发一个名为 Cassandra 的 NoSQL 数据库。 借助 Google 的 Bigtable，数 PB 的数据可以存储在商用服务器上。 Vitess 由 YouTube 的一个团队创建，用于解决其数据库中的可扩展性问题。 在 Vitess 的帮助下，可以从应用程序代码中删除路由逻辑。

借助分片可以处理大量数据。 将数据集拆分成碎片的最常见方法是使用第三方。 从 SQL 和 NoSQL 数据库中获取数据的能力非常有用。 SQL 是一种成熟且众所周知的数据库技术。 NoSQL 数据库快速可靠，使其成为大型数据库的一个有吸引力的选择。
通过分片，管理大型数据集变得简单。 SQL 和 NoSQL 数据库可以通过它提高数据库的性能而从中受益。

分片的好处

使用 Sharding 的方法将数据分布在多台计算机上。 STreeving 是 MongoDB 部署中的一项重要功能，该部署密集地包含大量数据集并且需要大吞吐量操作。 具有大数据集或大吞吐量应用程序的数据库系统可能会占用单个服务器上的大量空间。 无法存储在单个数据库中的数据集需要分片过程。 如果您需要改变主意，请保存此答案。 Cassandra中的每个节点只负责保存一个子集的一个子集的一个子集的一个子集的一个子集的一个子集的一个子集of a subset of a subset of a Cassandra 的 scaling 允许它水平地处理数据，这在数据分布在多个节点上时很有用。

Nosql 数据库中的分片

在分片 Nosql 数据库中，数据在多个服务器之间进行分区，每个服务器都保存数据的一个子集。 这种方法可以通过允许数据分布在多个服务器上来提高性能，然后可以并行查询这些服务器。

为了实现最大的可扩展性，必须将大型数据集划分为较小的数据集并分布在多个域中。 分区数据允许将其分发到多个节点，从而更好地跨节点执行。 分区只是数据库的一个组成部分，如果我们能够确保每个节点共享财富，每个分区都可以作为自己的数据中心。 通过使用基于键的数据分布，可以跨多个分区对数据进行分区。 由于所有数据都存储在一个文件系统中，电子商务应用程序可能需要在一天内或每小时读取所有数据。 这个问题可以通过为每个时间戳定义一个带有前缀的键作为分区名称来避免。 一旦为每个分区分配了一组密钥散列（而不是一组密钥），该组中的所有密钥都将存储在该分区上。

通过对密钥使用散列，热点会减少，但不会完全消除。 有一种趋势是将密钥分散到多个分区而不是一次一个。 如果读取和写入过程是链接的，所有请求继续沿着相同的路径到达相同的分区。 在许多情况下，数据系统使用热键来补偿倾斜的工作负载。

Mongodb 中的自动分片

Mongodb 的自动分片功能允许通过在多个分片之间自动分布数据来实现数据库的水平可扩展性。 这使您的数据库能够在大小和吞吐量方面增长，而无需手动配置和管理分片。

MongoDB 的分片技术非常适合大数据集和高吞吐量的部署。 使用随机访问跨多台机器发送数据的行为称为采样。 只需几台额外的服务器即可完全扩展部署的容量。 部署期间增加的基础设施和维护成本被提高的效率所抵消。 在 4.2 及更早版本中，分片集合的关键字段必须存在于每个文档中。 如果您有一个集合，您可以使用 MongoDB 5.0 设置的键对其进行重新分片。 根据密钥及其支持索引，您可能被迫更改分片策略。

当 MongoDB 4.4 发布时，将启用对冲读取以减少延迟。 集群中的每个分片都能够将集群数据的一个子集存储在一个单独的实例中，这允许它跨集群分布数据。 随着数据集的增长，集群的存储容量也会增加。 因为集合已被分片，所以没有解散集合的方法。 MongoDB 提供了两种分片策略，用于在分片集群之间分布数据。 散列键字段的值的散列用于计算散列键字段的值。 使用基于范围的分片，可以在集群中执行大量广播操作。

片键考虑不当会导致数据分布不均匀，破坏分片的某些好处，并导致性能瓶颈。 从 MongoDB 4.0.3 开始并配置区域和区域范围，您可以在分片空或不存在的集合之前创建区域和区域范围。 以下命令将生成排序规则：/jira/ 选择分片键时，考虑未来区域被使用的可能性至关重要。 有关分片如何与聚合一起使用的更多信息，请参阅 Practical MongoDB Aggregations 电子书。

复制与分片

复制的概念可以被认为是数据集的复制，而分片的概念需要将数据集拆分成离散的块。 通过使用分片，您可以将集合分成多个部分。 复制数据库时，您会生成数据集的图像。

可以构建复制和分片系统以在这两种情况下实现高可用性 (HA)。 单个服务器可以存储数据记录，从而在读取和写入查询时允许更快的响应时间。 当整个数据集被复制时，多个服务器复制它。 如果服务器发生故障或离线，集群中的其余服务器将接管。 MongoDB 数据库系统是一个与关系数据库竞争的基于文档的系统。 切换到这个系统相对简单，因为它的设置和配置与 MySQL 类似。 在本教程中，我们将介绍如何使用 MongoDB 存储和显示用户生成的评论。

分区和分片有什么区别？

数据分片和数据分区都需要将大量数据分解成更小的片段。 虽然分片意味着数据分布在多台计算机上，但它与分区不同。 分区的目标是对数据库实例中的数据子集进行分组。

分片的好处

因此，如果数据库无法处理数据集的大小，则可以将其划分为更小的子集并使用分片分布到不同的节点。 由于数据集存储在大量机器上，因此可以根据数据量和流量进行扩展。

Redis复制和分片有什么区别？

分区，也称为数据拆分，是按键划分数据的过程； 而复制，也称为镜像，是复制所有数据的过程。 分片的一种常见方法是通过减少内存并同时加载所有资源来提高性能。 读取的复制可实现高级别的读取可用性。

索引比。 分片：哪个最适合您的数据库？

数据分布因两种方法而变得复杂：索引和分片。 引用表可以帮助它更好地执行，而分片可以帮助它扩展数据库。
当您在表中搜索特定值时，为它建立索引是有益的。 如果要搜索 2017 年 5 月 1 日至 2017 年 5 月 2 日之间下达的所有订单，您可以使用搜索索引。
数据库缩放可以通过拖动数据库来完成。 保存一个表需要在多台机器上将它分成多个部分。 因此，通过在其中搜索数据可以更轻松地访问该表。
此外，分片通常有助于提高数据库性能。 当一个表被分成更小的部分时，它可以减少数据库需要处理的数据量。 这有助于提高数据库的整体速度。

分片的优势是什么？

使用分片时，由于提高了读/写吞吐量、存储容量和高可用性，您可以扩展数据库以处理更大的负载。

分片的安全风险

尽管这个安全问题有多种解决方案，例如需要双因素身份验证和加密数据，但它仍然是一个问题。 在 HTML 的上下文中使用随机光子理论上可以通过在不连接的情况下创建多个光子来降低这种风险。 在有更多证据表明分片可以降低安全风险之前，最好谨慎行事，将数据分开。

其他数据分片资源分布式 SQL 分片

这个问题没有确定的答案，因为它在很大程度上取决于 SQL 分片实现的具体需求。 但是，一些可用于额外数据分片的公共资源包括：磁盘空间、CPU 资源和内存。 通常，任何可用于帮助跨多个服务器分发数据的资源都可用于额外的数据分片。

可以通过以下两种方式之一实现数据库的可扩展性。 数据库分片根据其中的表记录数将数据库分成更小的块。 在简单的实现中，可以将各个表分为不同的类别。 本指南解释了数据库分片的工作原理并讨论了它的一些优点和缺点。 该技术对于在非常少的表中存储大量数据的数据库特别有用。 一般来说，并不是所有的表都需要分片，也不是每张表都可以同时分片。 STreeching 以无共享架构为目标。

实际上，将数据从一个分片复制到另一个分片是有益的。 数据库分片策略是一种水平扩展策略，因此它具有水平扩展策略的许多优点。 此外，它还提供了除这些之外的几个额外优势。 为了实现高扩展率，水平扩展的能力在系统中至关重要。 在范围分片中，分片键的值用于确定它适合哪个范围。 哈希函数的键用于确定将记录分配给哪个分片，以及它应该采用哪条路径。 它不是将密钥直接映射到分片，而是使用哈希函数来实现。

结果，记录通常更均匀地分布到不同的分片。 对每个操作的所有键使用相同的散列函数至关重要。 因为它不需要查找表，所以散列比范围分片更有效。 不可能知道碎片是否会保持完美平衡。 即使数据中没有模式，聚类也可能只是偶然触发。 在处理哈希分片时，重新平衡和重建分片很困难。 它是基于目录结构的存储数据库的绝佳选择。

新英格兰和大西洋中部地区位于第一个分片中，即东北地区。 相同的过程用于地理隔离，但他们不是根据位置将数据分配给分片，而是将其划分为多个部分。 在数据库表中，分片键用于根据表中的位数在几个不同的分片之间分配数据。 因此，区域销售团队可以在几秒钟内快速高效地查看客户数据。 当涉及分片时，考虑公司数据库规模的增长尤为重要。 数据库可以通过存储、内存和处理能力水平扩展，就像只有少数服务器可以做到的一样。 除了增加数据库的复杂性之外，分片还增加了连接和更改模式的难度。 可以使用多个 Linode 服务器来创建分片数据库。

三种类型的分片

分片的三种类型如下：（1）它们是自愿的； (2) 它们必须持续； (3) 必须使用它们。 小学教育。 在这种类型的分片中，每个分片都分配有一个主键，并为每个分片创建一个副本来存储其数据。 当数据集较小且不包含任何敏感数据时，通常使用此方法。
由于这种基于其坐标的数据拆分，数据被拆分为碎片。 当数据在地理上分散并且出于性能原因需要将分片保持在一起时使用此方法。
Compaction sharding 是一种分片，当数据不是高度敏感且更新次数较少时使用。 不是将数据拆分成分片，而是将数据分成块，然后分片。 当数据集大小小于分片数量时，通常使用此方法。

Mongodb 分片

MongoDB 分片是一种水平扩展技术，可跨多个 MongoDB 实例对数据进行分区。 通过跨多个服务器分布数据，分片可以提高性能并增加容量。 当与副本集一起使用时，分片还可以提高可用性。

通过 DHCP 在多个主机之间分发数据的过程称为散列。 保存 MongoDB 数据库是通过将其拆分为小数据集来完成的。 高查询率会给磁盘驱动器的 CPU、RAM 和 I/O 能力带来压力。 缩放有两种类型：水平缩放和垂直缩放。 默认情况下，所有 MongoDB 集合文档都分布在所有 MongoDB 集合的分片中。 每个文档都由一个或多个字段组成，这被称为它的键。 分片集合中的每个集合只需要一个分片键。

群会影响集群的性能，并导致应用程序瓶颈。 在本节中，我们将创建一个 MongoDB 集合和一个名为 person_id 的索引，以创建分片键。 查询路由器将用于分片过程，并创建一个名为 people 的数据库。 分片的数据库存储、日志和分片集群角色的配置文件位于 PostgreSQL 目录中。 此外，还包括服务器实例的网络设置。 使用 MongoDB 分片，可以将工作负载分布在各种服务器上，从而可以更有效地管理大型数据集。 集群可以根据未来的需求有效地扩展，而无需进行完整的硬件基础设施重组。 在以下输出中，人员集合已分片到 ShardRepSet (10.10.58)。