mongoDB数据库 的 自动分片技术 就是将原先数据库中集合依据一定的规则切分成若干小块，这些分片小块统一由mongos路由管理，当有请求查询或写入时，路由会依据分片shard key规则找到对应的分片操作。分片解决了写密集操作，用于分散单一写 服务器 负载。亦或者原先的存储空间不够了，这个时候可能通过分片操作将之后的数据写入其它存储空间上。可以看出，集合的分片和数据库的分表类似，并且每个分片都支持写操作。
由于分片的出现，导致数据被分布式的存储到不同的服务器上，当某一服务器出现问题时就可能导致数据丢失，其次路由mongos也会出现问题，另外存储分片的信息的配置服务器也可能会发生问题。当然我们可以利用master salve/Replica sets机制去备份每个分片、Mongos、configs 。如下官网配置图示，即使我们使用服务器交叉备份也需要大量的服务器资源，因此分片是一件***耗费资源的事情。官网的配置图示
首先路由从config中读取配置信息，发生的分片动态增加也会通过mongos写入config servres中，当client有请求时通过mongos查找到对应的分片。可以看出分片使用的replica set备份模式，而mongos/config servrs则是多个服务器配置。下面就手动实现一下分片的过程。（换环境了继续昨天未完成的，前2天在笔记本上）
1)创建configs服务器
2)创建mongos服务器并指定依赖的配置服务器 （mongos依赖于配置服务器，mongos查询的分片信息都存储在configs中）
3)创建多个分片服务器 （负责数据存储）
为shard27017分片服务器 创建test库foo集合，并且为foo集创建name索引。
4)连接mongos服务器添加shard27017分片服务器到configs服务器中。
一旦分片添加成功，在mongos服务器中执行 show dbs就可以看到分片服务器的数据库，并且可以操作分片服务器的数据，下面为分片服务器的test库foo集合设置分片以及分片shard key。
注意：需要分片的集合 的shard key必须是索引键， （我们也可以在mongos为分片foo集合创建索引）
至此自动分片就创建完成了，可以在mongos或configs服务器查询分片信息。
当一个分片服务器存储不够时，通过像3）方式继续添加分片服务器，monogs会自实现这些分片的集群工作。
当需要移除分片时运行下面的命令，同时mongos路由会将此分片服务器上的信息移到其它分片上。
简单的分析一下这个shard key，当不是写密集操作时，而仅仅是因为存储空间不够了，这个shard key我们可以选用一些无上限范围的key，如创建时间等，这样新创建的记录都会写入新的分片服务器上。
当需要使每个分片均匀分布数据时，或者写入密集时，***选用有一定范围值的key，当然这个范围不能太小，像性别，真假等，这会导致只自动产生两个分片，所以一定要选择合适的shard key才能达到理想的效果。
关于MongoDB数据库的自动分片技术就介绍到这里，希望通过本次的介绍能够带给您一些收获。
【编辑推荐】
数据集的最基本组成单位是指rdd的什么属性
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。 RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。 RDD的属性一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。 对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。 用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。 默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。 一个计算每个分区的函数。 Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。 compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。 RDD之间的依赖关系。 RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。 在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
请问mongodb为什么比mysql效率高,求详细,
首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。 （毕竟内存读取最快） 其次，NoSQL并不是不使用sql，只是不使用关系。 没有关系的存在，就表示每个数据都好比是拥有一个单独的存储空间，然后一个聚集索引来指向。 搜索性能一定会提高的。 第三，语言。 使用javascript语法进行操作更加高效、直接。 这些是MongoDB针对关系型数据库的效率要高的原因。 但是不能仅仅看重效率，这种数据库的设计带来的弊端也是有的。 例如数据关系的维护会带来很多冗余数据、客户端代码需要大量针对数据库进行的IO操作、数据挖掘难以实现等等。 所以，应当针对应用系统来选择合适的数据存储介质才是优先需要考虑的。
工程造价包含什么方面的内容？
课程设置：建设造价必备知识、工程技术与定额、在工程技术与定额中又分为建筑工程，装饰装修工程、安装工程、市政工程、园林绿化工程五个专业。 考试方式：造价员考试实行全省分片考试，统一阅卷；考试采用笔试。 １、必备知识的客观题分单项选择题、多项选择题和判断题三个部分；２、实际计算应用的主观题，按所包的专业以案例分析为主，考试前应携带相关定额。 考试管理：各专业报考人员必须同时参加两个科目的考试，在一个考试年度内两科成绩同时合格方能取得造价员资格证书。
发表评论