MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键？2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
按照上一节中《搭建高可用mongodb集群（三）—— 深入副本集》搭建后还有两个问题没有解决：
分片是指将数据拆分，拆分后存放在不同的机器上的过程，以此来降低单个服务器的压力，同时也解决单个服务器硬盘空间不足的问题，让我们可以用廉价的机器实现高性能的数据架构。有的小伙伴不理解分片和副本集的差异，一言以蔽之：副本集上每个备份节点存储的数据都是相同的，分片上存储的数据则是不同的。好了，本文我们就先来看看分片环境的搭建。 ---- 环境准备 准备三台已经装好了MongoDB的服务器，地址分别是： 192.168.248.128 192.168.248.135 192.168.248.136 本文使用的Mon
本来今天应该是MYSQL的文字，不过最近搞的MONGO比较多，测试MGR 的集群出了问题正在解决，所以今天和明天都是MONGODB 的文字
MongoDB 2.4已经发布，该版本增加了一些新特性，如文本搜索、基于哈希的分片、更好的地理空间功能、支持GeoJSON以及一些性能和工具方面的提升。我们还和10gen讨论了MongoDB接下来的路线图。 一些关键的提升如下： 引入了文本搜索，现在是一个测试功能，支持15种语言的词干和断词 基于哈希的分片，用于数据交叉传播时不能轻易预测任何自然分片键的情况 地理空间索引和GeoJSON支持 安全提升——新的模块化身份认证系统、与Kerberos集成以及基于角色的访问控制 一些性能提升，最重要的一项是针对计
一、MongoDB分片介绍 一般的像小型企业和业务量不是太大的集群架构，我们使用MongoDB分片就可以足够满足业务需求，或者随着业务的不断增长我们多做些副本集也是可以解决问题，多搞几个主从就可以了。还有一种情况是，类似于腾讯或者阿里有着庞大的集群以及业务量和数据量，不可能一个库分成多个库，其实MongoDB也有这种功能叫做分片，也就是今天所用到的！如下： 分片就是将数据库进行拆分，将大型集合分隔到不同服务器上。比如，本来100G的数据，可以分割成10份存储到10台服务器上，这样每台机器只有10G的数据。
在热门的NoSQL数据库MongoDB中，还支持一种分片+副本集架构的集群。本文将介绍分片+副本集架构的集群的相关概念以及环境搭建工作，同时介绍了标签分片在这种架构中的应用。
由于MongoDB中的Bson对象大小是有限制的，在1.7版本以前单个Bson对象最大容量为4M，1.7版本以后单个Bson对象最大容量为16M[5]。对于一般的文件存储，单个对象的4到16M的存储容量能够满足需求，但无法满足对于一些大文件的存储，如高清图片、设计图纸、视频等，因此在海量数据存储方面，MongoDB提供了内置的Grid
在前两章节中，我们详细讲解了如何手动配置启动MongoDB。然而，现在有许多不同的工具可以帮助我们更方便地启动和创建MongoDB数据库。因此，今天我将介绍一个名为mtools的开源项目，它可以帮助我们更轻松地启动MongoDB。
Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 是一个Java语言实现的用于云端或者服务器端的数据库性能测试工具，其内部涵盖了常见的NoSQL数据库产品，如Cassandra、MongoDB、HBase、Redis等等。
MongoDB复制集RS(ReplicationSet): 基本构成是1主2从的结构，自带互相监控投票机制(Raft(MongoDB)Paxos(mysql MGR 用的是变种))
configserver: 28017,28018,28019 三个端口搭建 route： 27017,27018,27019 三个端口搭建 shardserver: 29017,29018,29019,29020四个端口搭建
分片则指为处理大量数据，将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，它们的数据总和即为整个数据集。追求的是高性能。 在生产环境中，通常是这两种技术结合使用，分片+副本集
昨天的文章中分享了MongoDB给集群中新增分片的过程。之前的测试是在自己的环境上，用MongoDB4.0.4的版本做的测试，整个测试过程都没有问题。
高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力，大的查询量会将单机的CPU耗尽，大的数据量对单机的存储压力较大，最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上 MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法，以支持巨大的数据存储和对数据进行操作。分片技术可以满足MongoDB数据量大量增长的需求，当一台MongoDB服务器不足以存储海量数据或不足以提供可接受的读写吞吐量时，可以通过在多台服务器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据
Posted on 29 三月, 2014 by lanceyan | 104 Replies
随着技术的发展，目前数据库系统对于海量数据的存储和高效访问海量数据要求越来越高，MongoDB分片机制就是为了解决海量数据的存储和高效海量数据访问而生。 MongoDB分片集群由mongos路由进程（轻量级且非持久化进程）、复制集组成的片shards（分片一般基于复制集故障转移和冗余备份功能）、一组配置服务器（存储元数据信息，一般冗余3台）构成。
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得： https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
在生产环境中，通常情况使用副本集就够了（使用配置文件部署副本集可跳转：5.x 副本集部署，使用命令行部署副本集可参考这篇文章）。除非容量非常大，并发访问非常高，副本集已经无法正常提供服务时，才建议考虑使用分片。这一节内容就来聊聊 MongoDB 分片。
分片（sharding）是一个通过多台机器分配数据的方法。MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作。大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能。例如：高查询率将耗尽CPU的性能。大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。在本指南中，我们将解释如何为高可用性分布式数据集设置分片集群。
本文来自vivo官网商城开发团队，主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
随着公司业务发展和用户规模的增多，很多项目都在打造自己的评论功能，而评论的业务形态基本类似。当时各项目都是各自设计实现，存在较多重复的工作量；并且不同业务之间数据存在孤岛，很难产生联系。因此我们决定打造一款公司级的评论业务中台，为各业务方提供评论业务的快速接入能力。在经过对各大主流 APP 评论业务的竞品分析，我们发现大部分评论的业务形态都具备评论、回复、二次回复、点赞等功能。
许多用户使用 MongoDB 存储用户的评论数据，并使用 find().skip().limit() 来实现“翻页”功能。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/83180943
要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色：
分别在每台机器建立conf、mongos、config、shard1、shard2、shard3六个目录，因为mongos不存储数据，只需要建立日志文件目录即可。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
mongodb是最常用的nosql数据库，以下记录如何搭建高可用mongodb集群（分片+副本）
简述 为何要分片 减少单机请求数，降低单机负载，提高总负载 减少单机的存储空间，提高总存空间。 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard Server 即存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个mongod实例，也可以是一组mongod实例构成的Replication Set。为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换)，MongoDB官方建议每个Shard为一组Repli
mongod --dbpath=d://path/mongodb_ds/mongodb_config --port 1234
最近接到这样的需求,需要生产环境所有MongoDB的表结构导入一份到测试环境包括集合的分片信息以及对应索引.我们知道MongoDB是动态模式,每一行对应列可能都不同以及索引信息也没有类似数据字典去记录,需要通过循环每个db以及每个集合去getIndexes()(老版本有类似数据字典可以查询),我们环境中分片以及索引创建都是dba去创建,没有在代码中创建(如果在代码中生成,直接搭建好MongoDB环境启动应用即可自动生成),本次主要针对非代码自动创建的情况如何快递导出MongoDB结构.
MongoDB基础请参考：http://blog.51cto.com/kaliarch/2044423
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
MongoDB分片相关的知识，之前介绍过了，今天我们来看如何为一个已经分片好的集群添加一个新的分片副本集。
点击下方公众号关注并分享,获取 MongoDB 最新资讯！ 1 业务背景 QQ 小世界最主要的四个 Feed 场景有：基于推荐流的广场页、个人主页，被动消息列表以及基于关注流的关注页。 最新 Feed 云架构由腾讯老 Feeds 云重构而来，老 Feeds 云存在如下问题： 性能问题 老系统读写性能差，通过调研测试确认 MongoDB 读写性能好，同时支持更多查询功能。老系统无法像 MongoDB 一样支持字段过滤（ Feed 权限过滤等），字段排序（个人主页赞排序等），事务等。 数据一致性问题 老系统采
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论： 对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
MongoDB 4.4和5.0即将停止维护，是时候升级数据库软件了。下面简述升级的方法。
上周五的时候，线上的一个MongoDB集群需要删除部分数据，这个MongoDB集群本身是个分片集群，包含10个分片，架构如下：
http://blog.rueckstiess.com/mtools/mlaunch.html
对于单台数据库服务器，庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战。频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源，快速的数据增长也会让硬盘存储无能为力，最终内存无法满足数据需要导致大量的I/O，主机负载严重。为了解决这种问题，对于数据库系统一般有两种方法：垂直扩展和分片（水平扩展）。
在分表式的数据库设计中，互相有关联的数据需要被抽象为分散在多个独立的父-子表中。但在 MongoDB 里，由于文档的存在，这样的数据可以被聚集在一起存储。MongoDB 的单文档操作，提供了足够满足大多数应用的原子性语义。
计划分几篇文章把近一个月技术上的一些实践记录一下，这第一篇记录一下mongodb的高可用集群部署。
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