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MongoDB 分片总结

2022-07-07 11:17:00 【cui_yonghua】

基础篇（能解决工作中80%的问题）:

进阶篇:

其它:

一. 分片概述

分片（sharding）是指：将数据拆分，将其分散在不同机器的过程，有时也用分区(partitioning)来表示这个概念。将数据分散在不同的机器上，不需要强大的大型计算机就能存储更多的数据，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。

当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。

注意：
副本集：能解决自动故障转移，主从复制，集群。解决的问题：数据冗余备份，架构高可用；但不能解决单节点压力问题（硬件限制，并发访问压力）

为什么使用分片:
1、本地磁盘不够大
2、当请求量巨大时会出现内存不足。
3、垂直扩展价格昂贵(内存、磁盘、cpu)

二. 分片集群结构

在MongoDB中使用分片集群结构分布：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vs4UlO1S-1657022797641)(evernotecid://B1CD39FE-B044-413D-A086-0649DB3F0070/appyinxiangcom/26430792/ENResource/p1225)]

上图中主要有如下所述三个主要组件：
Shard:用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担，防止主机单点故障

Config Server:mongod实例，存储了整个 ClusterMetadata，其中包括 chunk信息。

Query Routers:前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用。

三. 分片实例

分片结构端口分布如下：

Shard Server 1：27031
Shard Server 2：27032
Config Server： 27100
Route Process： 27777

步骤一：启动Shard Server

sudo rm -rf /MongoDB/shard/s1 /MongoDB/shard/s2 /MongoDB/shard/log
sudo mkdir -p /MongoDB/shard/s1 /MongoDB/shard/s2 /MongoDB/shard/log
sudo mongod --port 27031 --dbpath=/MongoDB/shard/s1
sudo mongod --port 27032 --dbpath=/MongoDB/shard/s2

步骤二：启动Config Server

sudo rm -rf /MongoDB/shard/config
sudo mkdir -p /MongoDB/shard/config
sudo mongod --port 27100 --dbpath=/MongoDB/shard/config

注意：这里我们完全可以像启动普通mongodb服务一样启动，不需要添加—shardsvr和configsvr参数。因为这两个参数的作用就是改变启动端口的，所以我们自行指定了端口就可以。

步骤三：启动Route Process

mongos --port 27777 --configdb 192.168.17.129:27100

步骤四：配置Sharding

接下来，我们使用MongoDB Shell登录到mongos，添加Shard节点

mongo admin --port 27777
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 127.0.0.1:27777/admin
mongos> db.runCommand({
     addshard:"192.168.17.129:27031" })
{
     "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
......
mongos> db.runCommand({
     addshard:"192.168.17.129:27032" })
{
     "shardAdded" : "shard0009", "ok" : 1 }

步骤五：对某个数据库test启用分片

#设置分片存储的数据库
mongos> db.runCommand({
     enablesharding:"test" }) 

{
     "ok" : 1 }

步骤六：对collection进行分片

mongos> db.runCommand({
     shardcollection: "test.mycol", key: {
     _id:1}})
{
     "collectionsharded" : "test.mycol", "ok" : 1 }

步骤七：测试

mongo test --port 27777

输出10000条数据

use testvar

num =10000
for (var i=0;i<num;i++){
     
    db.mycol.save({
    '_id':i}) 
}

程序代码内无需太大更改，直接按照连接普通的mongo数据库那样，将数据库连接接入接口27777

步骤八：查看分片情况

查看分片情况时，必须在config（配置服务器上执行）而且必须在admin（如mongo 127.0.0.1:27100/admin）集合下执行

mongo admin --port 27100  #config（配置服务器上执行）
sh.status()

# 输出如下：
-- Sharding Status --- 
  sharding version: {
    
    "_id" : 1,
    "minCompatibleVersion" : 5,
    "currentVersion" : 6,
    "clusterId" : ObjectId("57cfcdfef06b33543fdeb52e")
}
  shards:
    {
      "_id" : "shard0000",  "host" : "localhost:27031" }
    {
      "_id" : "shard0001",  "host" : "localhost:27032" }
  active mongoses:
    "3.2.7" : 1
  balancer:
    Currently enabled:  yes
    Currently running:  no
    Failed balancer rounds in last 5 attempts:  0
    Migration Results for the last 24 hours: 
        1 : Success
  databases:
    {
      "_id" : "test",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : true }
        test.mycol
            shard key: {
     "_id" : 1 }
            unique: false
            balancing: true
            chunks:
                shard0000    2
                shard0001    1
            {
     "_id" : {
     "$minKey" : 1 } } -->> {
     "_id" : 1 } on : shard0001 Timestamp(2, 0) 
            {
     "_id" : 1 } -->> {
     "_id" : 57 } on : shard0000 Timestamp(2, 1) 
            {
     "_id" : 57 } -->> {
     "_id" : {
     "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 3)

四. Hashed Sharding

选择哈希片键最大的好处就是保证数据在各个节点分布基本均匀，下面使用_id作为哈希片键做个简单的测试：

mongo admin --port 27777
mongos> db.runCommand({
     shardcollection: "test.myhash", key: {
     _id:"hashed"}})
{
     "collectionsharded" : "test.myhash", "ok" : 1 }
use test
var num =10000
for (var i=0;i<num;i++){
    
    db.myhash.save({
    '_id':i})    
}