MongoDB 分片总结

基础篇（能解决工作中80%的问题）:

MongoDB的概述、应用场景、下载方式、连接方式和发展历史等
MongoDB数据类型、重要概念以及shell常用指令
MongoDB文档的各种增加、更新、删除操作总结
MongoDB各种查询操作总结
MongoDB对列的各种操作总结
MongoDB中的索引操作总结

进阶篇:

MongoDB聚合操作总结
MongoDB的导入导出、备份恢复总结
MongoDB的用户管理总结
MongoDB复制（副本集）总结
MongoDB 分片总结
MongoDB 遇见 spark（进行整合）
MongoDB内部的存储原理

其它:

python3操作MongoDB的各种案例
MongoDB命令汇总

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" : 1balancer:Currently enabled:  yesCurrently running:  noFailed balancer rounds in last 5 attempts:  0Migration Results for the last 24 hours: 1 : Successdatabases:{  "_id" : "test",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : true }test.mycolshard key: { "_id" : 1 }unique: falsebalancing: truechunks:shard0000    2shard0001    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})
}

总结：哈希分片将提供的片键散列成一个非常大的长整型作为最终的片键。