MongoDB学习记录09-分片-单节点(mongodb3.2版本以前)

分片

在Mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术,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。

配置分片单节点

准备工作 注意这里的版本不是3.4 mongodb安装过程不再重复

需要两个mongd实例 对应 分片 A 与 分片B ，端口 如图， data存放路径如图
需要一个配置服务器 同上 端口 data路径
路由同上

新建目录结构为

启动分片A

[root@localhost shards]# cd /usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/bin/[root@localhost bin]# ./mongod --shardsvr --port 30001 --dbpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/01/ --logpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/01/l.log --fork --nojournal

执行成功，输出结果，进程ID2745

about to fork child process, waiting until server is ready for connections.forked process: 2745child process started successfully, parent exiting

启动分片B

先建立好文件夹

/usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/02

输入命令

[root@localhost bin]# ./mongod --shardsvr --port 30002 --dbpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/02/ --logpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/02/l.log --fork --nojournal

输出

about to fork child process, waiting until server is ready for connections.forked process: 2757child process started successfully, parent exiting

启动配置服务

创建好文件夹

/usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/conf

输入命令

[root@localhost bin]# ./mongod --port 30000 --configsvr --dbpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/conf/ --logpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/conf/l.log --fork --nojournal

输出结果

about to fork child process, waiting until server is ready for connections.forked process: 2782child process started successfully, parent exiting

启动路由

新建文件夹

/usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/route

输入命令

[root@localhost bin]# ./mongos --port 40000 --configdb 192.168.7.127:30000 --logpath /usr/local/mongodb-linux-x86_64-amazon-2.8.0-rc5/shards/route/l.log --fork

输出结果
这里注意输出中提示，分片中只有一个单节点建议用于测试，不建议用于生产环境，后面会配置副本集的形式.

2017-05-09T14:04:44.601+0800 W SHARDING running with 1 config server should be done only for testing purposes and is not recommended for productionabout to fork child process, waiting until server is ready for connections.forked process: 2795child process started successfully, parent exiting

配置分片集群

登录到路由(mongos)这个节点

[root@localhost bin]# ./mongo --port 40000

添加分片A

mongos> sh.addShard("192.168.7.127:30001");

输出

{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }

添加分片B

mongos> sh.addShard("192.168.7.127:30002");

输出

{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }

查看不同节点的数据库和表

路由节点

配置节点

分片A

分片B

可以看到 路由节点 和 配置节点 都存在 一个config数据库，这个数据库存放了分片的信息

查看分片

查看分片

mongos> db.getSiblingDB("config").shards.find();

输出

{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.7.127:30001" }{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.7.127:30002" }

查看分片对哪些数据库有效

mongos> db.getSiblingDB("config").databases.find()

输出

{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }

开启一个数据库的分片

mongos> sh.enableSharding("cloud-docs");

输出

{ "ok" : 1 }

再来查看哪些数据库开启了分片

mongos> db.getSiblingDB("config").databases.find()

可以看到多出一个cloud-docs 数据库

{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }{ "_id" : "cloud-docs", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }

对数据库的book表 进行分片， 分片键 这里使用 year 和 id 的组合分片键

mongos> sh.shardCollection("cloud-docs.book",{"year":1,"_id":1});

输出

{ "collectionsharded" : "cloud-docs.book", "ok" : 1 }

分片写入测试写入一千条数据

链接路由节点
指定刚才设定启用分片的数据库cloud-docs，和指定的表book

    @Test    public void initDate(){        MongoDatabase db = new MongoClient( "192.168.7.127", 40000).getDatabase("cloud-docs");        MongoCollection<Document> coll = db.getCollection("book");        for(int i = 0 ; i < 1000 ; i ++){            Document doc = new Document();            User u = User.initUser();            doc.put("address", u.getAddress());            doc.put("year", u.getAge());            doc.put("email", u.getEmail());            doc.put("height", u.getHeight());            doc.put("job", u.getJob());            doc.put("nickname", u.getNickname());            doc.put("phone", u.getPhone());            doc.put("school", u.getSchool());            doc.put("sex", u.getSex());            doc.put("hoby", u.getHoby());            Document dog = new Document();            dog.put("name", u.getDog().getName());            dog.put("age", u.getDog().getAge());            doc.put("dog", dog);            coll.insertOne(doc);        }    }

查看 分片A 和 分别B 两个数据库 book 加起来 值刚好等于 1000