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章志成 / db-tutorial

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turnon 提交于 2021-05-13 16:57 . docs: 文档整理

MongoDB 分片

分片集群简介

当 MongoDB 需要存储海量数据时,单节点不足以存储全量数据,且可能无法提供令人满意的吞吐量。所以,可以通过 MongoDB 分片机制来支持水平扩展。

分片集群特点

对应用完全透明

数据自动均衡

动态扩容

提供三种分片方式

分片集群组件

MongoDB 分片集群含以下组件:

  • shard:每个分片包含分片数据的子集。每个分片都可以部署为副本集。
  • mongos:mongos 充当查询路由器,在客户端应用程序和分片集群之间提供接口。从 MongoDB 4.4 开始,mongos 可以支持 hedged reads 以最大程度地减少延迟。
  • config servers:提供集群元数据存储和分片数据分布的映射。

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分片集群的分布

MongoDB 复制集以 collection 为单位,将数据分布在集群中的各个分片上。最多允许 1024 个分片。

MongoDB 复制集的分片之间数据不重复,只有当所有分片都正常时,才能完整工作。

MongoDB 数据库可以同时包含分片和未分片的集合的 collection。分片 collection 会分布在集群中各节点上。而未分片的 collection 存储在主节点上。每个数据库都有其自己的主节点。

分片和未分片的 collection:

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路由节点 mongos

要连接 MongoDB 分片集群,必须连接到 mongos 路由器。这包括分片和未分片的 collection。客户端不应该连接到单个分片节点进行读写操作。

连接 mongos 的方式和连接 mongod 相同,例如通过 mongo shell 或 MongoDB 驱动程序

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路由节点的作用:

  • 提供集群的单一入口
  • 转发应用端请求
  • 选择合适数据节点进行读写
  • 合并多个数据节点的返回

一般,路由节点 mongos 建议至少 2 个。

分片 Key

MongoDB 使用分片 Key 在各个分片之间分发 collection 的 document。分片 Key 由 document 中的一个或多个字段组成。

  • 从 MongoDB 4.4 开始,分片 collection 中的 document 可能缺少分片 Key 字段。在跨分片分布文档时,缺少分片 Key 字段将被视为具有空值,但在路由查询时则不会。

  • 在 MongoDB 4.2 及更早版本中,分片 Key 字段必须在每个 document 中存在一个分片 collection。

在分片 collection 时选择分片 Key。

  • 从 MongoDB 4.4 开始,您可以通过在现有 Key 中添加一个或多个后缀字段来优化 collection 的分片 Key。
  • 在 MongoDB 4.2 和更低版本中,无法在分片后更改分片 Key 的选择。

document 的分片键值决定了其在各个分片中的分布

  • 从 MongoDB 4.2 开始,除非您的分片 Key 字段是不可变的_id 字段,否则您可以更新 document 的分片键值。
  • 在 MongoDB 4.0 及更低版本中,文档的分片 Key 字段值是不可变的。

分片 Key 索引:要对已填充的 collection 进行分片,该 collection 必须具有以分片 Key 开头的索引。分片一个空 collection 时,如果该 collection 还没有针对指定分片 Key 的适当索引,则 MongoDB 会创建支持索引。

分片 Key 策略:分片 Key 的选择会影响分片集群的性能,效率和可伸缩性。分片 Key 及其后备索引的选择也会影响集群可以使用的分片策略。

MongoDB 分区将数据分片。每个分块都有基于分片 Key 的上下限。

为了在整个集群中的所有分片上实现块的均匀分布,均衡器在后台运行,并在各分片上迁移块。

分片策略

MongoDB 支持两种分片策略:Hash 分片和范围分片。

Hash 分片

Hash 分片策略会先计算分片 Key 字段值的哈希值;然后,根据分片键值为每个 chunk 分配一个范围。

注意:使用哈希索引解析查询时,MongoDB 会自动计算哈希值,应用程序不需要计算哈希。

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尽管分片 Key 范围可能是“接近”的,但它们的哈希值不太可能在同一 chunk 上。基于 Hash 的数据分发有助于更均匀的数据分布,尤其是在分片 Key 单调更改的数据集中。

但是,Hash 分片意味着对分片 Key 做范围查询时不太可能针对单个分片,从而导致更多的集群范围内的广播操作。

范围分片

范围分片根据分片 Key 值将数据划分为多个范围。然后,根据分片 Key 值为每个 chunk 分配一个范围。

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值比较近似的一系列分片 Key 更有可能驻留在同一 chunk 上。范围分片的效率取决于选择的分片 Key。分片 Key 考虑不周全会导致数据分布不均,这可能会削弱分片的某些优势或导致性能瓶颈。

分片集群中的区域

区域可以提高跨多个数据中心的分片集群的数据局部性。

在分片集群中,可以基于分片 Key 创建分片数据区域。可以将每个区域与集群中的一个或多个分片关联。分片可以与任意数量的区域关联。在平衡的集群中,MongoDB 仅将区域覆盖的 chunk 迁移到与该区域关联的分片。

每个区域覆盖一个或多个分片 Key 值范围。区域覆盖的每个范围始终包括其上下边界。

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在定义要覆盖的区域的新范围时,必须使用分片 Key 中包含的字段。如果使用复合分片 Key,则范围必须包含分片 Key 的前缀。

选择分片 Key 时,应考虑将来可能使用的区域。

参考资料

Python
1
https://gitee.com/gump12138/db-tutorial.git
git@gitee.com:gump12138/db-tutorial.git
gump12138
db-tutorial
db-tutorial
master

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