Bazele de date Nosql și capacitatea lor de a fragmenta automat datele

Bazele de date Nosql pot împărți automat datele pe mai multe servere pentru a distribui încărcarea și a îmbunătăți performanța. Acest lucru se face prin împărțirea datelor în bucăți mai mici, numite shards, și apoi distribuirea acelor shard-uri pe servere. Bazele de date Nosql pot împărți automat datele pe mai multe servere pentru a distribui încărcarea și a îmbunătăți performanța.

Când un fragment este prea mare sau este mai direcționat, acesta poate fi împărțit automat. Datorită caracteristicii de auto- sharding , programul nu este supraîncărcat, eliberând timp pentru alte sarcini, cum ar fi plasarea datelor și recuperarea datelor.

Documentele unei colecții MongoDB sunt distribuite pe shard-uri folosind cheia shard. MongoDB împarte datele în bucăți, împărțindu-le în intervale de valori cheie care nu se suprapun. Ca parte a eforturilor MongoDB de a distribui aceste bucăți, încearcă să le distribuie uniform între fragmentele clusterului.

Nosql poate fi distribuit pe mai multe servere?

Da, bazele de date NoSQL pot fi distribuite pe mai multe servere. Acest lucru permite o scalabilitate și disponibilitate crescută a datelor.

De asemenea, poate îmbunătăți securitatea sistemului, oferind redundanță.

Ca rezultat al grupării, datele sunt distribuite pe mai multe servere și pot fi utilizate ca sursă independentă.
De ce sunt transferate datele pe mai multe servere?
Este avantajos ca sistemul să distribuie încărcarea pe mai multe servere pentru a îmbunătăți performanța generală.

Mongodb acceptă partajarea automată?

MongoDB acceptă auto sharding, ceea ce înseamnă că datele sunt distribuite automat pe mai multe servere. Acest lucru facilitează scalarea sistemului pe măsură ce se adaugă mai multe servere.

O înregistrare este împărțită în bucăți în procesul de separare de restul unei colecții sau tabel și distribuirea lor între mai multe mașini cunoscute sub numele de cioburi. Acest articol explică cum să configurați și să rulați un cluster fragmentat într-un mediu de dezvoltare în câteva minute. Articolul va discuta cum să alegeți o cheie shard adecvată, precum și cum să vă asigurați că documentele MongoDB sunt împărțite uniform între sharduri atunci când sunt scrise. Acest tutorial va trece peste cele patru servere MongoDB care alcătuiesc un cluster fragmentat. Când rulați comenzile mongo-config, veți observa că este folosit fundalul albastru. Toate comenzile care rulează pe serverul cu cele mai multe resurse par să afișeze fundaluri roșii, în timp ce cele care rulează pe alte servere par să afișeze fundaluri verzi sau verzi. Mai multe informații despre cum funcționează aceste roluri pot fi găsite în Înțelegerea topologiei Sharding MongoDB.

În MongoDB 3.6, atât fragmentele individuale, cât și serverele de configurare trebuie configurate ca replici. A avea mai multe seturi de replici cu mai mulți membri este benefic pentru păstrarea datelor în siguranță și disponibile. Cu toate acestea, complexitatea arhitecturii fragmentate este mult crescută. Următorul articol descrie cum să configurați și să rulați un cluster fragmentat cât mai repede posibil. Dacă ați activat autentificarea pe instanța dvs. MongoDB, veți avea nevoie doar de autentificare prin parolă. Pentru a obține cele mai bune rezultate în acest tutorial, ar trebui să dezactivați blocul de securitate din fișierul dvs. mongod.conf. Apoi, adăugați valoarea configsvr la directiva clusterRole.

Ca urmare, MongoDB va fi responsabilă de găzduirea acestui server pe clusterul sharded. Numele și rolul setului de replică ale unui cluster fragmentat vor fi citite de MongoDB atunci când rulează în configurația de rulare. Primul set de replici va fi creat pe serverele de configurare într-un cluster fragmentat. În acest pas, veți putea replica configurația pentru ambele fragmente individuale. Dacă utilizați MongoDB pe MongoDB-shard1, copiați fișierele de configurare în MongoDB-shard1 și MongoDB-shard1. Rezultatul este că fiecare instanță MongoDB va avea un set de servere care servesc drept fragmente. Înainte ca orice ciob să poată fi folosit, acestea trebuie inițiate prin intermediul mongo shell.

Acest ghid este destinat să vă ajute în configurarea și rularea unui cluster sharded cu un server de configurare și două servere shard. Este nepotrivit pentru utilizare într-un mediu de producție. Primul și al doilea set de replici, Mongo-Shard1 și Mongo-Shard2, sunt ambele replici cu un singur nod. Una dintre cele două fragmente vă va solicita cu un nume, în timp ce cealaltă vă va solicita cu un nume. În ambele shell-uri MongoDB, metoda thers.status() poate fi utilizată pentru a se asigura că fiecare set de replică a fost configurat corespunzător. Aceste componente trebuie să fie conectate la un cluster fragmentat prin intermediul unui router de interogare mongos. Acesta va fi responsabil cu gestionarea serverului de configurare și comunicarea cu serverele shard.

Acum că comanda mongos a fost executată, puteți adăuga shard-uri la clusterul sharded folosind mongo_shardip: mongo_shardip este adresa IP a serverului care rulează mongo-shard1. Când utilizați această comandă, veți vedea o listă goală de fragmente conectate în cheia de fragmente. Folosind metoda sh.status(), puteți verifica dacă routerul de interogare se află în același director cu serverul de configurare. Când bazele de date MongoDB au sharding-ul activat, acestea sunt capabile să stocheze date doar în același mod în care pot în alte baze de date. O colecție de documente din câteva dintre cele mai populate orașe ale lumii va servi drept fundație pentru acest ghid. Următoarea metodă poate fi utilizată pentru a activa sharding pentru o bază de date: enableSharding() Comanda va returna un mesaj de eroare: de îndată ce este executată. Dacă configurați baza de date pentru a o permite, acum puteți permite partiționarea colecției de orașe.

Urmând acest ghid, veți învăța cum să creați un cluster sharded MongoDB funcțional . Colecția orașului din baza de date a populației este împărțită într-un câmp de țară în care este utilizată cheia shard. După aceea, următoarea comandă poate fi folosită pentru a insera 20 de documente: multe. Ieșirea va fi similară cu cea tipică MongoDB, deoarece se comportă exact ca o bază de date MongoDB obișnuită. Este garantat că fiecare fragment trebuie utilizat pentru a efectua interogarea dacă doriți să preluați toate documentele din colecția orașelor. MongoDB returnează lista fragmentelor participante la evaluare utilizând cheia fragmentelor. Dacă interogați în câmpul continent, care nu are cheia shard pe care o căutați, poate fi necesar să efectuați o comparație. Acest tutorial vă va învăța cum să configurați serverele de configurare MongoDB și fragmentele individuale, precum și cum să le conectați pe toate pentru a forma un cluster MongoDB distribuit. De asemenea, ați folosit routerul de interogare mongos pentru a automatiza fragmentul, a introduce partiționarea datelor, a efectua interogări în baza de date și a monitoriza valorile.

Datele sunt distribuite între mai multe gazde prin acest proces de ascundere. O instanță MongoDB poate împărți seturi mari de date în seturi mici pentru a realiza fragmentarea. Cu această capacitate, vă puteți scala fără probleme baza de date pe măsură ce aplicațiile dvs. cresc dincolo de capacitățile unui singur server, fără a adăuga o nouă complexitate aplicației dvs.
Este simplu să scalați baza de date fără a adăuga complexitate aplicației dvs. cu ajutorul MongoDB. Vă puteți scala baza de date fără a adăuga complexitate aplicațiilor dvs. cu MongoDB, ceea ce se poate face pe măsură ce aplicațiile dvs. cresc. Sharding-ul MongoDB vă permite să vă scalați baza de date fără a adăuga complexitate aplicațiilor dvs.

Elementele de bază ale Mongodb Sharding

Shauling este posibilă prin împărțirea datelor în fragmente. Când un nod stochează date într-o singură locație, un fragment este porțiunea din acele date stocate într-o singură locație. Fiecare fragment este apoi trimis la un nod de date din sistem și distribuit. Atunci când o operație de citire sau scriere este efectuată pe un fragment, primul pas este să vă asigurați că sunt prezente datele de pe nodul de date. Operația se efectuează atâta timp cât starea nu se schimbă. Dacă datele nu mai sunt prezente, acestea sunt stocate pe nodul de date și este generat un nou index shard. În MongoDB, a fost proiectat pentru a fi atât flexibil, cât și simplu de utilizat. Instrumentul de gestionare a fragmentelor vă permite să creați, să ștergeți și să mutați cu ușurință date într-o singură sesiune. Puteți căuta și accesa date pentru un fragment în câteva secunde folosind indexul fragmentului. În plus față de caracteristica de set de replici MongoDB, baza de date include și o caracteristică secundară de set de replici, care stochează o replică a fragmentelor de date dintr-un alt nod MongoDB. Ca rezultat, chiar dacă unul dintre nodurile de date eșuează, sistemul va continua să funcționeze. Metoda MongoDB autoshred este o metodă pentru împărțirea automată a unui set de date în fragmente și distribuirea lor în mai multe noduri de date. Prin împărțirea seturilor de date mai mari în bucăți mai mici, mai multe noduri de date le pot stoca în cantități mai mari, crescând capacitatea de stocare a sistemului.

Bazele de date Nosql au nevoie de fragmentare?

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de baza de date NoSQL în cauză și de modul în care este utilizată. În general, sharding-ul poate fi necesar dacă baza de date este utilizată pentru aplicații cu trafic ridicat sau dacă se așteaptă să devină foarte mare. Cu toate acestea, unele baze de date NoSQL sunt proiectate pentru a fi scalabile orizontal de la început și este posibil să nu necesite fragmentare. În cele din urmă, cel mai bine este să consultați documentația sau suportul pentru baza de date specifică pentru a determina dacă fragmentarea este necesară sau recomandată.

Partajarea bazei de date poate fi utilizată pentru a gestiona și scala seturi mari de date în mod eficient. Un singur set de date logic este separat în mai multe baze de date, iar aceste baze de date sunt apoi distribuite pe mai multe mașini. Când se face o interogare, este posibil să fie implicat doar un număr mic de computere. Partajarea bazei de date este posibilă atât în ​​bazele de date SQL, cât și în bazele de date NoSQL. Ca rezultat, Sharding are o arhitectură de nimic comun. Un membru al unei lame nu este conștient de ceilalți membri ai unei lame. Trebuie să echilibreze două lucruri: să reducă interogările cu partiții încrucișate și să distribuie încărcarea uniform prin sharding la granularitatea potrivită.

Tipul de date al cheii shard trebuie să fie întreg pentru a fi eficient. Un server poate găzdui mai multe fragmente în același timp. Când sarcina de pe un server crește, poate fi necesară separarea acestuia. Proxy-ul fiecărui shard poate efectua activități de stocare în cache și monitorizare, pe lângă stocarea în cache și monitorizare. Avantajele principale ale sharding-ului sunt scalarea orizontală, performanța îmbunătățită și disponibilitatea crescută. Fragmentele pot fi folosite pentru a implementa servicii cloud. Upgrade-ul poate fi testat pe un singur fragment înainte de a fi distribuit tuturor.

Tranzacțiile clienților pot fi efectuate în locații în care există cerințe de reglementare, precum și unde se află fragmentele. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL și Citus sunt toate opțiuni bune. RDS este un serviciu care vă permite să creați și să implementați baze de date fragmentate . Atât replicarea, cât și fragmentarea subcontinentală pot fi efectuate în același timp. Folosind CPU și utilizarea memoriei, precum și performanța de citire/scriere, puteți determina cât de eficiente sunt toate fragmentele. Dacă există zone fierbinți, ar trebui luată în considerare reascuțirea. Termenul „shard” pare să-și aibă originea în jocul online cu multiplayer masiv Ultima Online, deoarece este folosit frecvent în contexte de calcul și stocare.

Inginerii de la Facebook dezvoltă o bază de date NoSQL numită Cassandra. Cu Bigtable de la Google, petabytes de date pot fi stocați pe serverele de mărfuri. Vitess a fost creat de o echipă din YouTube pentru a rezolva problemele de scalabilitate din baza sa de date. logica de rutare poate fi eliminată din codul aplicației cu asistența Vitess.

O cantitate mare de date poate fi gestionată cu ajutorul Sharding. Cea mai comună metodă de împărțire a unui set de date în fragmente este utilizarea unei terțe părți. Capacitatea de a prelua date din bazele de date SQL și NoSQL este extrem de utilă. SQL este o tehnologie de baze de date consacrată și binecunoscută. Bazele de date NoSQL sunt rapide și de încredere, ceea ce le face o opțiune atrăgătoare pentru bazele de date mari.
Cu Sharding, este simplu să gestionezi seturi mari de date. Bazele de date SQL și NoSQL pot beneficia de el prin îmbunătățirea performanței unei baze de date cu acesta.

Beneficiile Sharding

Datele sunt distribuite pe mai multe computere folosind metoda Sharding. STreeving este o caracteristică importantă în implementările MongoDB, care sunt pline dens cu seturi mari de date și necesită operațiuni mari de debit. Sistemele de baze de date cu seturi mari de date sau aplicații cu debit mare pot folosi mult spațiu pe un singur server. Un set de date care nu poate fi stocat într-o singură bază de date necesită procesul de fragmentare. În cazul în care trebuie să vă răzgândiți, salvați acest răspuns. Fiecare nod din Cassandra este responsabil doar pentru păstrarea unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset al unui subset a unui subset al unui subset de scalare a lui Cassandra îi permite să proceseze datele pe orizontală, ceea ce este util atunci când datele sunt distribuite pe mai multe noduri.

Sharding în baza de date Nosql

Într-o bază de date Nosql fragmentată , datele sunt partiționate pe un număr de servere, fiecare server deținând un subset de date. Această abordare poate îmbunătăți performanța, permițând ca datele să fie răspândite pe mai multe servere, care pot fi apoi interogate în paralel.

Pentru a obține scalabilitate maximă, seturile de date mari trebuie să fie împărțite în altele mai mici și distribuite pe mai multe domenii. Partiționarea datelor le permite să fie distribuite la mai multe noduri, permițând o mai bună execuție între ele. Partiționarea este doar o componentă a unei baze de date și, dacă ne putem asigura că fiecare nod împărtășește bogăția, fiecare partiție poate funcționa ca propriul centru de date. Datele pot fi partiționate în mai multe partiții utilizând distribuția de date bazată pe chei. Datorită faptului că toate datele sunt stocate într-un singur sistem de fișiere, o aplicație de comerț electronic poate necesita citirea tuturor datelor într-o zi sau pentru fiecare oră. Această problemă poate fi evitată prin definirea unei chei cu un prefix ca nume de partiție pentru fiecare marcaj de timp. Odată ce fiecărei partiții i s-a atribuit un set de coduri hash de chei (mai degrabă decât un set de chei), toate cheile din acel set vor fi stocate pe acea partiție.

Punctele fierbinți sunt reduse, dar nu sunt eliminate în întregime prin utilizarea hashing pe taste. Există tendința de a împrăștia cheile pe mai multe partiții, mai degrabă decât pe rând. Dacă procesele de citire și scriere sunt legate, toate cererile continuă să urmeze aceeași cale către aceeași partiție. În multe cazuri, sistemele de date folosesc taste rapide pentru a compensa sarcinile de lucru distorsionate.

Auto-sharding în Mongodb

Caracteristica de auto-sharding a Mongodb permite scalabilitatea orizontală a bazei de date prin distribuirea automată a datelor în mai multe fragmente. Acest lucru permite bazei de date să crească în dimensiune și debit fără a fi nevoie să configurați și să gestionați manual fragmentele.

Tehnologia sharding de la MongoDB este ideală pentru implementări cu seturi mari de date și debit mare. Actul de a trimite date pe mai multe mașini folosind acces aleatoriu este cunoscut sub numele de eșantionare. Este nevoie doar de câteva servere suplimentare pentru a extinde complet capacitatea de implementare. Creșterea costurilor de infrastructură și întreținere în timpul implementării sunt compensate de o eficiență crescută. În versiunile 4.2 și anterioare, câmpurile cheie pentru o colecție fragmentată trebuie să fie prezente în fiecare document. Dacă aveți o colecție, o puteți redistribui folosind cheia setată de MongoDB 5.0. În funcție de cheie și de indexul său de suport, este posibil să fiți forțat să vă schimbați strategia de fragmentare .

Când MongoDB 4.4 este lansat, o citire acoperită va fi activată pentru a reduce latența. Fiecare fragment dintr-un cluster este capabil să stocheze un subset de date ale clusterului într-o instanță separată, ceea ce îi permite să distribuie date între clustere. Pe măsură ce setul de date crește, capacitatea de stocare a clusterului crește. Deoarece colecția a fost fragmentată, nu există nicio metodă pentru dezmembrarea unei colecții. MongoDB oferă două strategii de sharding pentru distribuirea datelor între clustere sharded. Un hash al valorii unui câmp cheie hash este utilizat pentru a calcula valoarea unui câmp cheie hash. Cu fragmentarea bazată pe intervale, un număr mai mare de operațiuni de difuzare poate fi efectuat într-un cluster.

Cheile shard considerate prost pot cauza distribuția neuniformă a datelor, pot submina unele beneficii ale sharding-ului și pot cauza blocaje de performanță. Începând cu MongoDB 4.0.3 și configurarea zonelor și zonelor de zone, puteți crea zone și zone de zone înainte de a fragmenta o colecție goală sau inexistentă. Următoarea comandă va genera colaționarea: /jira/ Când alegeți o cheie shard, este esențial să luați în considerare posibilitatea ca zonele viitoare să fie utilizate. Mai multe informații despre cum funcționează sharding-ul cu agregările pot fi găsite în cartea electronică Practical MongoDB Aggregations.

Replicare vs fragmentare

Conceptul de replicare poate fi gândit ca o duplicare a setului de date, în timp ce conceptul de sharding presupune împărțirea setului de date în bucăți discrete. Folosind fragmentarea, vă puteți împărți colecția în mai multe părți. Când replicați baza de date, generați imagini ale setului de date.

Se pot construi un sistem de replicare și sharding pentru a permite disponibilitatea ridicată (HA) în ambele cazuri. Un singur server poate stoca înregistrări de date, permițând un timp de răspuns mai rapid la citirea și scrierea interogărilor. Când întregul set de date este replicat, mai multe servere îl copiază. Serverele rămase din cluster vor prelua în cazul în care un server eșuează sau este offline. Sistemul de baze de date MongoDB este un sistem bazat pe documente care concurează cu bazele de date relaționale. Este relativ simplu să treceți la acest sistem, deoarece configurarea și configurarea acestuia sunt similare cu cele ale MySQL. În acest tutorial, vom analiza cum să stocăm și să afișam comentarii generate de utilizatori folosind MongoDB.

Care este diferența dintre partiționare și fragmentare?

Partajarea datelor și partiționarea datelor implică ambele împărțirea seturi masive de date în fragmente mai mici. În timp ce sharding înseamnă că datele sunt distribuite pe mai multe computere, nu este același lucru cu partiția. Scopul partiționării este de a grupa subseturi de date într-o instanță de bază de date.

Beneficiile Sharding

Ca rezultat, dacă o bază de date nu poate gestiona dimensiunea unui set de date, aceasta poate fi împărțită în subseturi mai mici și distribuită la diferite noduri folosind sharding. Deoarece setul de date este stocat pe un număr mai mare de mașini, acesta poate fi extins cu cantitatea de date și trafic.

Care este diferența dintre replicarea Redis și fragmentarea?

Partiționarea, cunoscută și sub numele de împărțire a datelor, este procesul de împărțire a datelor după cheie; în timp ce replicarea, cunoscută și sub numele de oglindă, este procesul de copiere a tuturor datelor. O metodă comună de Sharding îmbunătățește performanța prin reducerea memoriei și a încărcăturii de accesare a tuturor resurselor în același timp. Replicarea citirilor permite niveluri ridicate de disponibilitate de citire.

Indexare vs. Sharding: care este cel mai bun pentru baza ta de date?

Distribuția datelor este complicată prin două metode: indexare și fragmentare. Referința la un tabel îl poate ajuta să funcționeze mai bine, în timp ce sharding-ul îl poate ajuta să extindă o bază de date.
Când căutați anumite valori într-un tabel, este benefic să îl indexați. Dacă doriți să căutați toate comenzile plasate între 1 mai 2017 și 2 mai 2017, puteți utiliza un index de căutare.
Scalarea bazei de date se poate face prin glisarea bazei de date. Salvarea unui tabel presupune împărțirea acestuia în mai multe secțiuni pe mai multe mașini. Ca rezultat, tabelul poate fi accesat mai ușor prin căutarea datelor în el.
În plus, sharding-ul poate ajuta la îmbunătățirea performanței bazei de date în general. Când un tabel este împărțit în bucăți mai mici, poate reduce cantitatea de date care trebuie procesată de baza de date. Acest lucru poate ajuta la îmbunătățirea vitezei generale a bazei de date.

Care este un avantaj al Sharding-ului?

Când utilizați sharding, vă puteți scala baza de date pentru a gestiona o încărcare mult mai mare datorită debitului crescut de citire/scriere, capacității de stocare și disponibilității ridicate.

Riscurile de securitate ale fragmentării

În ciuda faptului că există mai multe soluții la această problemă de securitate, cum ar fi necesitatea autentificării cu doi factori și criptarea datelor, este încă o preocupare. Utilizarea fotonilor aleatori în contextul HTML ar putea reduce teoretic acest risc prin crearea de fotoni multipli fără a fi conectați. Până când există mai multe dovezi că fragmentarea reduce riscul de securitate, cel mai bine este să greșiți din partea precauției și să păstrați datele separate.

Resurse suplimentare de împărțire a datelor Sql distribuit

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde în mare măsură de nevoile specifice ale implementării SQL sharding. Cu toate acestea, unele resurse comune care pot fi utilizate pentru fragmentarea suplimentară a datelor includ: spațiu pe disc, resurse CPU și memorie. În general, orice resursă care poate fi utilizată pentru a ajuta la distribuirea datelor pe mai multe servere poate fi utilizată pentru fragmentarea suplimentară a datelor.

Scalabilitatea bazei de date poate fi realizată în unul din două moduri. Fragmentarea bazei de date împarte o bază de date în bucăți mai mici în funcție de numărul de înregistrări de tabel din ea. Tabelele individuale pot fi împărțite în diferite categorii într-o implementare simplă. Acest ghid explică modul în care funcționează fragmentarea bazei de date și discută câteva dintre avantajele și dezavantajele acesteia. Această tehnologie poate fi utilă în special pentru bazele de date care stochează o cantitate mare de date în foarte puține tabele. În general, nu toate tabelele necesită sharding și nu fiecare tabel poate fi sharding în același timp. STreeching aspiră la o arhitectură comună-nimic ca obiectiv.

În practică, este benefic să replicați datele de la un fragment în altul. O strategie de fragmentare a bazei de date este o strategie de scalare orizontală, deci împărtășește multe dintre beneficiile unei strategii de scalare orizontală. În plus, oferă câteva avantaje suplimentare pe lângă acestea. Abilitatea de a scala orizontal este critică în sisteme pentru a obține o rată ridicată de scalare. În zona sharding, valoarea cheii sharding este utilizată pentru a determina în ce interval se încadrează. Cheia funcției hash este folosită pentru a determina cărei fragmente este atribuită o înregistrare, precum și calea pe care ar trebui să o urmeze. În loc să mapeze cheia direct la un shard, folosește o funcție hash pentru a face acest lucru.

Ca rezultat, înregistrările sunt de obicei distribuite mai uniform la diferitele cioburi. Este esențial să folosiți aceeași funcție hash pe toate tastele pentru fiecare operațiune. Deoarece nu necesită un tabel de căutare, hashingul este mai eficient decât fragmentarea intervalului. Este imposibil de știut dacă cioburi vor rămâne perfect echilibrate. Chiar dacă nu există modele în date, gruparea poate fi declanșată pur și simplu întâmplător. Reechilibrarea și reconstruirea fragmentelor este dificilă atunci când aveți de-a face cu fragmentarea hash. Este o alegere excelentă pentru bazele de date ale magazinelor bazate pe structura de directoare.

Noua Anglie și regiunile Atlanticului mijlociu au locații în primul ciob, care servește drept regiune de nord-est. Același proces este utilizat pentru segregarea geografică, dar în loc să atribuie date fragmentelor în funcție de locația lor, acestea le împart în segmente. Într-un tabel de bază de date, o cheie de sharding este utilizată pentru a distribui date între mai multe fragmente diferite, în funcție de numărul de biți din tabel. Ca rezultat, o echipă regională de vânzări poate obține o privire rapidă și eficientă asupra datelor clienților în câteva secunde. Este deosebit de important să luați în considerare dimensiunea în creștere a bazei de date a companiei dvs. atunci când este implicat Sharding. O bază de date se poate scala orizontal prin stocare, memorie și putere de procesare, în același mod în care pot face doar câteva servere. Pe lângă creșterea complexității unei baze de date, sharding-ul crește dificultatea de alăturare și modificare a schemei. Mai multe servere Linode pot fi folosite pentru a crea o bază de date fragmentată .

Cele trei tipuri de fragmentare

Cele trei tipuri de fragmentare sunt următoarele: (1) sunt voluntare; (2) trebuie să fie susținute; și (3) acestea trebuie utilizate. Învățământul primar. În acest tip de sharding, fiecărui shard i se atribuie o cheie primară și este creată o replică pentru fiecare dintre ele pentru a-și stoca datele. Această abordare este de obicei utilizată atunci când seturile de date sunt mici și nu conțin date sensibile.
Datele sunt împărțite în fragmente ca urmare a acestui tip de împărțire a datelor în funcție de coordonatele sale. Acesta este utilizat atunci când datele sunt dispersate geografic și fragmentele trebuie păstrate împreună din motive de performanță.
Compactarea sharding este un tip de sharding care este utilizat atunci când datele nu sunt foarte sensibile și numărul de actualizări este scăzut. În loc să împartă datele în fragmente, datele sunt împărțite în blocuri și apoi fragmentate. Această metodă este utilizată de obicei atunci când dimensiunea setului de date este mai mică decât numărul de fragmente.

Mongodb Sharding

MongoDB sharding este o tehnică de scalare orizontală care partiţionează datele în mai multe instanţe MongoDB. Prin distribuirea datelor pe mai multe servere, sharding-ul poate îmbunătăți performanța și crește capacitatea. Când este utilizat cu seturi de replici, fragmentarea poate crește, de asemenea, disponibilitatea.

Procesul de distribuire a datelor între mai multe gazde prin DHCP este cunoscut sub numele de hashing. Salvarea unei baze de date MongoDB se realizează prin împărțirea acesteia în seturi mici de date. Ratele mari de interogări pot pune sub presiune CPU, RAM și puterea I/O a unei unități de disc. Există două tipuri de scalare: orizontală și verticală. Toate documentele de colecție MongoDB sunt distribuite implicit în toate fragmentele colecției MongoDB. Fiecare document este alcătuit dintr-un singur câmp sau mai multe câmpuri, care se numește cheia acestuia. Este necesară o singură cheie shard pentru fiecare colecție dintr-o colecție sharded.

Un roi poate avea un impact asupra performanței unui cluster, precum și poate provoca blocaje ale aplicațiilor. În această secțiune, vom crea o colecție MongoDB și un index numit person_id pentru a crea cheia shard. Routerele de interogare vor fi folosite pentru procesul de sharding și va fi creată o bază de date numită oameni. Fișierul de configurare pentru stocarea bazei de date, jurnalele și rolurile de cluster de sharding pentru shard se află în directorul PostgreSQL. În plus, sunt incluse setările de rețea ale instanței de server. Folosind shardingul MongoDB, este posibil să se distribuie volumul de lucru pe o varietate de servere, astfel încât seturi mari de date să poată fi gestionate mai eficient. Un cluster poate fi scalat eficient pentru nevoile viitoare, fără a fi supus unei restructurari complete a infrastructurii hardware. Colecția de persoane a fost împărțită în ShardRepSet (10.10.58) în următoarea ieșire.