分片是mongoDB扩展的一种方式。分片分割一个collection并将不同的部分存储在不同的机器上。当一个数据库的collections相对于当前空间过大时,你需要增加一个新的机器。分片会自动的将collection数据分发到新的服务器上。
1. 连接到mongos可查看系统相关信息
configsvr> show dbs configsvr> use config configsvr> show collections onfigsvr> db.mongos.find() { "_id" :"racdb:28885", "ping" :ISODate("2016-03-21T09:23:05.106Z"), "up" :NumberLong(1436), "waiting" : true, "mongoVersion" :"3.2.3" } { "_id" :"host8.localdomain:28885", "ping" :ISODate("2016-03-21T09:23:07.960Z"), "up" :NumberLong(1427), "waiting" : true, "mongoVersion" :"3.2.3" } { "_id" :"host9.localdomain:28885", "ping" :ISODate("2016-03-21T09:23:03.521Z"), "up" :NumberLong(1407), "waiting" : true, "mongoVersion" :"3.2.3" } configsvr> db.shards.find() { "_id" : "shard1","host" : "shard1/host8:28017,racdb:28017" } { "_id" : "shard2","host" : "shard2/host8:28018,racdb:28018" } configsvr> db.databases.find() { "_id" :"im_offline_msg", "primary" : "shard1","partitioned" : true } { "_id" : "testdb","primary" : "shard2", "partitioned" : true } { "_id" : "test","primary" : "shard1", "partitioned" : true } { "_id" : "blogdb","primary" : "shard2", "partitioned" : false }
2. 对数据库启用分片
2.1 当前可连接到 mongos 查看数据库或者集合的分片情况(没有分片):
mongos> db.stats() mongos> db.tab.stats()
2.2 对数据库激活分片功能:
# mongo racdb:28885 mongos>sh.enableSharding("test") #或者 # mongo racdb:28885 mongos> use admin mongos> db.runCommand( { enableSharding:"blogdb"} )
2.3 此时查看数据库分区情况,partitioned变为 “true”。
configsvr> use config switched to db config configsvr> db.databases.find() { "_id" :"im_offline_msg", "primary" : "shard1","partitioned" : true } { "_id" : "testdb","primary" : "shard2", "partitioned" : true } { "_id" : "test","primary" : "shard1", "partitioned" : true } { "_id" : "blogdb","primary" : "shard2", "partitioned" : true }
启用数据库分片并没有将数据进行分开,还需要对 collection 进行分片。
3. 对集合启用分片
启用前,有几个问题需要考虑的:
选择哪个键列作为shard key 。(更多参考:Considerations for Selecting Shard Keys)
如果集合中已经存在数据,在选定作为shard key 的键列必须创建索引;如果集合为空,mongodb 将在激活集合分片(sh.shardCollection)时创建索引。
集合分片函数sh.shardCollection ,
sh.shardCollection(".",shard-key-pattern)
mongos>sh.shardCollection("test.tab", { "_id": "hashed"})
测试插入数据:
--使用python命令 #创建python文件 $ vi batch_insert.py #-*- coding: UTF-8 -*- import pymongo client = pymongo.MongoClient("racdb", 28885) db = client.testdb #查看testdb数据库中集合信息 print (db.collection_names()) #连接到my_collection集合 print (db.my_collection) #清空my_collection集合文档信息 db.my_collection.remove() #显示my_collection集合中文档数目 print (db.my_collection.find().count()) #插入10000条文档信息 for i in range(10000): db.my_collection.insert({"id":i,"name":"Licz"}) #显示my_collection集合中文档数目 print ('插入完毕,当前文档数目:') print (db.my_collection.find().count()) #执行插入 [mongod@racdb ~]$ python2.7.3batch_insert.py [u'system.indexes', u'table1',u'my_collection'] Collection(Database(MongoClient(host=['racdb:28885'],document_class=dict, tz_aware=False, connect=True), u'testdb'), u'my_collection') 0
插入完毕,当前文档数目:
10000 #或是用mongo shell插入测试数据 for (var i=1; i<=100000; i++) { db.cc.insert({"id": i,"myName" : "cc"+i, "myDate" : new Date()}); }
启用集合分片
mongos> show collections mongos> db.cc.find() mongos> db.cc.createIndex({"id": "hashed" }) mongos> db.cc.getIndexes() mongos>sh.shardCollection("testdb.cc", { "id": "hashed"}) mongos> db.stats() mongos> db.cc.stats() --查看sharding 状态 mongos> db.printShardingStatus();
以上内容是小编给大家介绍的MongoDB分片测试,希望对大家有所帮助!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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