Nosql 數據庫及其自動分片數據的能力

Nosql 數據庫能夠在多個服務器之間自動分片數據，以分配負載並提高性能。 這是通過將數據分成更小的部分（稱為分片），然後將這些分片分佈在服務器上來完成的。 Nosql 數據庫能夠在多個服務器之間自動分片數據，以分配負載並提高性能。

當一個Shard太大或者比較定向時，可以自動拆分。 由於自動分片功能，程序不會負擔過重，從而騰出時間用於其他任務，例如數據放置和數據檢索。

MongoDB 集合的文檔使用分片鍵分佈在分片中。 MongoDB 通過將數據劃分為不重疊的鍵值範圍來將數據拆分為塊。 作為 MongoDB 分發這些塊的努力的一部分，它嘗試將它們均勻地分佈在集群的分片中。

Nosql可以跨多台服務器分佈嗎？

是的，NoSQL 數據庫可以分佈在多個服務器上。 這允許提高數據的可擴展性和可用性。

它還可以通過提供冗餘來提高系統的安全性。

作為集群的結果，數據被分佈到多個服務器並且可以作為一個獨立的來源使用。
為什麼要跨多個服務器傳輸數據？
系統將負載分佈在多個服務器上以提高整體性能是有利的。

Mongodb 是否支持自動分片？

MongoDB 支持自動分片，這意味著數據自動分佈在多個服務器上。 隨著添加更多服務器，這使得擴展系統變得容易。

在與集合或表的其餘部分分離並將它們分佈在稱為分片的多台機器之間的過程中，記錄被分成幾部分。 本文解釋瞭如何在幾分鐘內在開發環境中設置和運行分片集群。 本文將介紹如何選擇合適的分片鍵，以及如何確保 MongoDB 文檔在寫入時在分片之間均勻分區。 本教程將介紹構成分片集群的四個MongoDB 服務器。 運行 mongo-config 命令時，您會注意到使用了藍色背景。 在資源最多的服務器上運行的所有命令似乎都顯示紅色背景，而在其他服務器上運行的命令似乎顯示綠色或綠色背景。 有關這些角色如何工作的更多信息，請參閱了解 MongoDB 的分片拓撲。

在 MongoDB 3.6 中，單獨的分片和配置服務器都必須配置為副本。 擁有多個具有多個成員的副本集有利於確保數據安全和可用。 然而，分片架構的複雜性大大增加。 以下文章描述瞭如何盡快設置和運行分片集群。 如果您在 MongoDB 實例上啟用了身份驗證，您將只需要密碼身份驗證。 為了在本教程中獲得最佳效果，您應該在 mongod.conf 文件中禁用安全塊。 接下來，將值 configsvr 添加到 clusterRole 指令。

因此，MongoDB 將負責在分片集群上託管該服務器。 分片集群的副本集名稱和角色將在 MongoDB 在其運行配置中運行時讀取。 第一組副本將在分片集群中的配置服務器上創建。 在此步驟中，您將能夠為兩個單獨的分片複製配置。 如果您在 MongoDB-shard1 上使用 MongoDB，請將配置文件複製到 MongoDB-shard1 和 MongoDB-shard1。 結果是每個 MongoDB 實例都有一組服務器作為分片。 在可以使用任何分片之前，它們必須通過 mongo shell 啟動。

本指南旨在幫助您配置和運行具有配置服務器和兩個分片服務器的分片集群。 它不適合在製造環境中使用。 第一和第二個副本集 Mongo-Shard1 和 Mongo-Shard2 都是單節點副本。 兩個分片之一會提示您輸入名稱，而另一個會提示您輸入名稱。 在兩個 MongoDB shell 中，thers.status() 方法可用於確保每個副本集都已正確配置。 這些組件必須通過 mongos 查詢路由器鏈接到分片集群。 它將負責管理配置服務器並與分片服務器通信。

現在已經執行了mongos命令，您可以使用mongo_shardip將分片添加到分片集群中：mongo_shardip是運行mongo-shard1的服務器的IP地址。 當您使用此命令時，您將在分片鍵中看到一個空的已連接分片列表。 使用 sh.status() 方法，您可以檢查查詢路由器是否與配置服務器位於同一目錄中。 當 MongoDB 數據庫啟用分片時，它們只能以與其他數據庫相同的方式存儲數據。 來自世界上人口最多的幾個城市的文件集將作為本指南的基礎。 以下方法可用於為數據庫啟用分片： enableSharding() 該命令將返回一條錯誤消息：一旦執行。 如果您配置數據庫允許它，您現在可以允許對城市集合進行分區。

通過遵循本指南，您將學習如何創建一個有效的MongoDB 分片集群。 人口數據庫中的城市集合被劃分為使用分片鍵的國家字段。 之後，可以使用以下命令插入 20 個文檔：many。 輸出將類似於 MongoDB 的典型輸出，因為它的行為與常規 MongoDB 數據庫完全一樣。 如果要從 cities 集合中檢索所有文檔，則保證必須使用每個分片來執行查詢。 MongoDB 通過 shards key 返回參與評估的分片列表。 如果您查詢 continent 字段，而該字段沒有您要查找的分片鍵，您可能必須執行比較。 本教程將教您如何配置 MongoDB 的配置服務器和各個分片，以及如何將它們全部連接起來以形成分佈式 MongoDB 集群。 您還使用了 mongos 查詢路由器來自動化分片、引入數據分區、對數據庫執行查詢以及監控指標。

通過這種折疊過程，數據在多個主機之間分佈。 MongoDB 實例可以將大數據集拆分成小的數據集，從而實現分片。 借助此功能，您可以在應用程序超出單個服務器的功能時無縫擴展數據庫，而無需為應用程序增加新的複雜性。
在 MongoDB 的幫助下，無需增加應用程序的複雜性即可輕鬆擴展數據庫。 您可以使用 MongoDB 擴展數據庫而不增加應用程序的複雜性，這可以隨著應用程序的增長而完成。 MongoDB 的分片允許您在不增加應用程序複雜性的情況下擴展數據庫。

Mongodb 分片的基礎知識

通過將數據分解成碎片，Shauling 成為可能。 當節點將數據存儲在單個位置時，分片就是存儲在單個位置的數據部分。 然後將每個分片發送到系統中的數據節點並進行分發。 當對分片執行讀寫操作時，第一步是確保數據節點上的數據存在。 只要條件不變，就執行操作。 如果數據不再存在，則將其存儲在數據節點上並生成新的分片索引。 在 MongoDB 中，它被設計為既靈活又易於使用。 分片管理工具使您能夠在單個會話中輕鬆創建、刪除和重新定位數據。 您可以使用分片索引在幾秒鐘內搜索和訪問分片的數據。 除了 MongoDB 的副本集功能外，該數據庫還包括一個輔助副本集功能，它存儲來自不同 MongoDB 節點的數據分片的副本。 因此，即使其中一個數據節點發生故障，系統仍將繼續運行。 MongoDB autoshred 方法是一種將數據集自動拆分成分片並分佈在多個數據節點上的方法。 通過將較大的數據集拆分成較小的塊，多個數據節點可以存儲更多的數據，從而增加系統的存儲容量。

Nosql 數據庫需要分片嗎？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於所討論的特定 NoSQL 數據庫及其使用方式。 通常，如果數據庫用於高流量應用程序或預計會變得非常大，則可能需要分片。 但是，一些 NoSQL 數據庫從一開始就被設計為可水平擴展，可能不需要分片。 最後，最好查閱特定數據庫的文檔或支持，以確定是否需要或建議進行分片。

數據庫分片可用於有效地管理和擴展大型數據集。 單個邏輯數據集被分成多個數據庫，然後這些數據庫分佈在多台機器上。 進行查詢時，可能只涉及少數計算機。 數據庫分片在 SQL 和 NoSQL 數據庫中都是可能的。 因此，分片具有無共享架構。 刀片的一個成員不知道刀片的其他成員。 它必須平衡兩件事：減少跨分區查詢並通過以正確的粒度進行分片來平均分配負載。

分片鍵的數據類型必須是整數才能有效。 一台服務器可以同時託管多個分片。 當服務器上的負載上升時，可能需要將其分離。 除了緩存和監控之外，每個分片的代理還可以執行緩存和監控活動。 分片的主要優點是水平擴展、改進的性能和增加的可用性。 分片可用於部署雲服務。 升級可以在分發給所有分片之前在單個分片上進行測試。

客戶的交易可以在有監管要求的地方以及分片所在的地方進行。 SQLite、Memcached、Zookeeper、Postgres-XC/XL 和 Citus 都是不錯的選擇。 RDS 是一項允許您創建和部署分片數據庫的服務。 複製和次大陸分片可以同時進行。 使用 CPU 和內存利用率以及讀/寫性能，您可以確定所有分片的效率。 如果存在熱點區域，則應考慮重磨。 “分片”一詞似乎起源於大型多人在線遊戲 Ultima Online，因為它經常用於計算和存儲環境。

Facebook 的工程師正在開發一個名為 Cassandra 的 NoSQL 數據庫。 借助 Google 的 Bigtable，數 PB 的數據可以存儲在商用服務器上。 Vitess 由 YouTube 的一個團隊創建，用於解決其數據庫中的可擴展性問題。 在 Vitess 的幫助下，可以從應用程序代碼中刪除路由邏輯。

借助分片可以處理大量數據。 將數據集拆分成碎片的最常見方法是使用第三方。 從 SQL 和 NoSQL 數據庫中獲取數據的能力非常有用。 SQL 是一種成熟且眾所周知的數據庫技術。 NoSQL 數據庫快速可靠，使其成為大型數據庫的一個有吸引力的選擇。
通過分片，管理大型數據集變得簡單。 SQL 和 NoSQL 數據庫可以通過它提高數據庫的性能而從中受益。

分片的好處

使用 Sharding 的方法將數據分佈在多台計算機上。 STreeving 是 MongoDB 部署中的一項重要功能，該部署密集地包含大量數據集並且需要大吞吐量操作。 具有大數據集或大吞吐量應用程序的數據庫系統可能會佔用單個服務器上的大量空間。 無法存儲在單個數據庫中的數據集需要分片過程。 如果您需要改變主意，請保存此答案。 Cassandra中的每個節點只負責保存一個子集的一個子集的一個子集的一個子集的一個子集的一個子集的一個子集of a subset of a subset of a Cassandra 的 scaling 允許它水平地處理數據，這在數據分佈在多個節點上時很有用。

Nosql 數據庫中的分片

在分片 Nosql 數據庫中，數據在多個服務器之間進行分區，每個服務器都保存數據的一個子集。 這種方法可以通過允許數據分佈在多個服務器上來提高性能，然後可以並行查詢這些服務器。

為了實現最大的可擴展性，必須將大型數據集劃分為較小的數據集並分佈在多個域中。 分區數據允許將其分發到多個節點，從而更好地跨節點執行。 分區只是數據庫的一個組成部分，如果我們能夠確保每個節點共享財富，每個分區都可以作為自己的數據中心。 通過使用基於鍵的數據分佈，可以跨多個分區對數據進行分區。 由於所有數據都存儲在一個文件系統中，電子商務應用程序可能需要在一天內或每小時讀取所有數​​據。 這個問題可以通過為每個時間戳定義一個帶有前綴的鍵作為分區名稱來避免。 一旦為每個分區分配了一組密鑰散列（而不是一組密鑰），該組中的所有密鑰都將存儲在該分區上。

通過對密鑰使用散列，熱點會減少，但不會完全消除。 有一種趨勢是將密鑰分散到多個分區而不是一次一個。 如果讀取和寫入過程是鏈接的，所有請求繼續沿著相同的路徑到達相同的分區。 在許多情況下，數據系統使用熱鍵來補償傾斜的工作負載。

Mongodb 中的自動分片

Mongodb 的自動分片功能允許通過在多個分片之間自動分佈數據來實現數據庫的水平可擴展性。 這使您的數據庫能夠在大小和吞吐量方面增長，而無需手動配置和管理分片。

MongoDB 的分片技術非常適合大數據集和高吞吐量的部署。 使用隨機訪問跨多台機器發送數據的行為稱為採樣。 只需幾台額外的服務器即可完全擴展部署的容量。 部署期間增加的基礎設施和維護成本被提高的效率所抵消。 在 4.2 及更早版本中，分片集合的關鍵字段必須存在於每個文檔中。 如果您有一個集合，您可以使用 MongoDB 5.0 設置的鍵對其進行重新分片。 根據密鑰及其支持索引，您可能被迫更改分片策略。

當 MongoDB 4.4 發佈時，將啟用對沖讀取以減少延遲。 集群中的每個分片都能夠將集群數據的一個子集存儲在一個單獨的實例中，這允許它跨集群分佈數據。 隨著數據集的增長，集群的存儲容量也會增加。 因為集合已被分片，所以沒有解散集合的方法。 MongoDB 提供了兩種分片策略，用於在分片集群之間分佈數據。 散列鍵字段的值的散列用於計算散列鍵字段的值。 使用基於範圍的分片，可以在集群中執行大量廣播操作。

片鍵考慮不當會導致數據分佈不均勻，破壞分片的某些好處，並導致性能瓶頸。 從 MongoDB 4.0.3 開始並配置區域和區域範圍，您可以在分片空或不存在的集合之前創建區域和區域範圍。 以下命令將生成排序規則：/jira/ 選擇分片鍵時，考慮未來區域被使用的可能性至關重要。 有關分片如何與聚合一起使用的更多信息，請參閱 Practical MongoDB Aggregations 電子書。

複製與分片

複製的概念可以被認為是數據集的複制，而分片的概念需要將數據集拆分成離散的塊。 通過使用分片，您可以將集合分成多個部分。 複製數據庫時，您會生成數據集的圖像。

可以構建複製和分片系統以在這兩種情況下實現高可用性 (HA)。 單個服務器可以存儲數據記錄，從而在讀取和寫入查詢時允許更快的響應時間。 當整個數據集被複製時，多個服務器複製它。 如果服務器發生故障或離線，集群中的其餘服務器將接管。 MongoDB 數據庫系統是一個與關係數據庫競爭的基於文檔的系統。 切換到這個系統相對簡單，因為它的設置和配置與 MySQL 類似。 在本教程中，我們將介紹如何使用 MongoDB 存儲和顯示用戶生成的評論。

分區和分片有什麼區別？

數據分片和數據分區都需要將大量數據分解成更小的片段。 雖然分片意味著數據分佈在多台計算機上，但它與分區不同。 分區的目標是對數據庫實例中的數據子集進行分組。

分片的好處

因此，如果數據庫無法處理數據集的大小，則可以將其劃分為更小的子集並使用分片分佈到不同的節點。 由於數據集存儲在大量機器上，因此可以根據數據量和流量進行擴展。

Redis複製和分片有什麼區別？

分區，也稱為數據拆分，是按鍵劃分數據的過程； 而復制，也稱為鏡像，是複制所有數據的過程。 分片的一種常見方法是通過減少內存並同時加載所有資源來提高性能。 讀取的複制可實現高級別的讀取可用性。

索引比。 分片：哪個最適合您的數據庫？

數據分佈因兩種方法而變得複雜：索引和分片。 引用表可以幫助它更好地執行，而分片可以幫助它擴展數據庫。
當您在表中搜索特定值時，為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 日之間下達的所有訂單，您可以使用搜索索引。
數據庫縮放可以通過拖動數據庫來完成。 保存一個表需要在多台機器上將它分成多個部分。 因此，通過在其中搜索數據可以更輕鬆地訪問該表。
此外，分片通常有助於提高數據庫性能。 當一個表被分成更小的部分時，它可以減少數據庫需要處理的數據量。 這有助於提高數據庫的整體速度。

分片的優勢是什麼？

使用分片時，由於提高了讀/寫吞吐量、存儲容量和高可用性，您可以擴展數據庫以處理更大的負載。

分片的安全風險

儘管這個安全問題有多種解決方案，例如需要雙因素身份驗證和加密數據，但它仍然是一個問題。 在 HTML 的上下文中使用隨機光子理論上可以通過在不連接的情況下創建多個光子來降低這種風險。 在有更多證據表明分片可以降低安全風險之前，最好謹慎行事，將數據分開。

其他數據分片資源分佈式 SQL 分片

這個問題沒有確定的答案，因為它在很大程度上取決於 SQL 分片實現的具體需求。 但是，一些可用於額外數據分片的公共資源包括：磁盤空間、CPU 資源和內存。 通常，任何可用於幫助跨多個服務器分發數據的資源都可用於額外的數據分片。

可以通過以下兩種方式之一實現數據庫的可擴展性。 數據庫分片根據其中的表記錄數將數據庫分成更小的塊。 在簡單的實現中，可以將各個表分為不同的類別。 本指南解釋了數據庫分片的工作原理並討論了它的一些優點和缺點。 該技術對於在非常少的表中存儲大量數據的數據庫特別有用。 一般來說，並不是所有的表都需要分片，也不是每張表都可以同時分片。 STreeching 以無共享架構為目標。

實際上，將數據從一個分片複製到另一個分片是有益的。 數據庫分片策略是一種水平擴展策略，因此它具有水平擴展策略的許多優點。 此外，它還提供了除這些之外的幾個額外優勢。 為了實現高擴展率，水平擴展的能力在系統中至關重要。 在範圍分片中，分片鍵的值用於確定它適合哪個範圍。 哈希函數的鍵用於確定將記錄分配給哪個分片，以及它應該採用哪條路徑。 它不是將密鑰直接映射到分片，而是使用哈希函數來實現。

結果，記錄通常更均勻地分佈到不同的分片。 對每個操作的所有鍵使用相同的散列函數至關重要。 因為它不需要查找表，所以散列比範圍分片更有效。 不可能知道碎片是否會保持完美平衡。 即使數據中沒有模式，聚類也可能只是偶然觸發。 在處理哈希分片時，重新平衡和重建分片很困難。 它是基於目錄結構的存儲數據庫的絕佳選擇。

新英格蘭和大西洋中部地區位於第一個分片中，即東北地區。 相同的過程用於地理隔離，但他們不是根據位置將數據分配給分片，而是將其劃分為多個部分。 在數據庫表中，分片鍵用於根據表中的位數在幾個不同的分片之間分配數據。 因此，區域銷售團隊可以在幾秒鐘內快速高效地查看客戶數據。 當涉及分片時，考慮公司數據庫規模的增長尤為重要。 數據庫可以通過存儲、內存和處理能力水平擴展，就像只有少數服務器可以做到的一樣。 除了增加數據庫的複雜性之外，分片還增加了連接和更改模式的難度。 可以使用多個 Linode 服務器來創建分片數據庫。

三種類型的分片

分片的三種類型如下：（1）它們是自願的； (2) 它們必須持續； (3) 必須使用它們。 小學教育。 在這種類型的分片中，每個分片都分配有一個主鍵，並為每個分片創建一個副本來存儲其數據。 當數據集較小且不包含任何敏感數據時，通常使用此方法。
由於這種基於其坐標的數據拆分，數據被拆分為碎片。 當數據在地理上分散並且出於性能原因需要將分片保持在一起時使用此方法。
Compaction sharding 是一種分片，當數據不是高度敏感且更新次數較少時使用。 不是將數據拆分成分片，而是將數據分成塊，然後分片。 當數據集大小小於分片數量時，通常使用此方法。

Mongodb 分片

MongoDB 分片是一種水平擴展技術，可跨多個 MongoDB 實例對數據進行分區。 通過跨多個服務器分佈數據，分片可以提高性能並增加容量。 當與副本集一起使用時，分片還可以提高可用性。

通過 DHCP 在多個主機之間分發數據的過程稱為散列。 保存 MongoDB 數據庫是通過將其拆分為小數據集來完成的。 高查詢率會給磁盤驅動器的 CPU、RAM 和 I/O 能力帶來壓力。 縮放有兩種類型：水平縮放和垂直縮放。 默認情況下，所有 MongoDB 集合文檔都分佈在所有 MongoDB 集合的分片中。 每個文檔都由一個或多個字段組成，這被稱為它的鍵。 分片集合中的每個集合只需要一個分片鍵。

群會影響集群的性能，並導致應用程序瓶頸。 在本節中，我們將創建一個 MongoDB 集合和一個名為 person_id 的索引，以創建分片鍵。 查詢路由器將用於分片過程，並創建一個名為 people 的數據庫。 分片的數據庫存儲、日誌和分片集群角色的配置文件位於 PostgreSQL 目錄中。 此外，還包括服務器實例的網絡設置。 使用 MongoDB 分片，可以將工作負載分佈在各種服務器上，從而可以更有效地管理大型數據集。 集群可以根據未來的需求有效地擴展，而無需進行完整的硬件基礎設施重組。 在以下輸出中，人員集合已分片到 ShardRepSet (10.10.58)。