基于MongoDB进行分布式数据存储的步骤
本文是研究Mongodb分布式数据存储的副产品，通过本文的相关步骤可以将一个大表中的数据分布到几个mongo服务器上。MongoDB的1.6版本中auto-sharding功能基本稳定并可以尝试放到生产环境下使用。因为其是auto-sharding，即mongodb通过mongos(一个自动分片模块，用于构建一个大规模的可扩展的数据库集群,这个集群可以并入动态增加的机器)自动建立一个水平扩展的数据库集群系统，将数据库分表存储在sharding的各个节点上。
一个mongodb集群包括一些shards(包括一些mongod进程)，mongos路由进程，一个或多个config服务器
(注：本文的测试用例需求64位的mongo程序,因为我在32位的mongo没成功过)。
下面是一些相关词汇说明:
Shards : 每一个shard包括一个或多个服务和存储数据的mongod进程(mongod是MongoDB数据的核心进程)典型的每个shard开启多个服务来提高服务的可用性。这些服务/mongod进程在shard中组成一个复制集
Chunks: Chunk是一个来自特殊集合中的一个数据范围，(collection，minKey，maxKey)描叙一个chunk，它介于minKey和maxKey范围之间。例如chunks 的maxsize大小是100M，如果一个文件达到或超过这个范围时，会被切分到2个新的chunks中。当一个shard的数据过量时，chunks将会被迁移到其他的shards上。同样，chunks也可以迁移到其他的shards上
Config Servers : Config服务器存储着集群的metadata信息，包括每个服务器，每个shard的基本信息和chunk信息Config服务器主要存储的是chunk信息。每一个config服务器都复制了完整的chunk信息。
接着看一下要配置的测试环境信息：
模拟2个shard服务和一个config服务, 均运行在10.0.4.85机器上，只是端口不同：
Shard1：27020
Shard2：27021
Config：27022
Mongos启动时默认使用的27017端口
在C,D,E磁盘下分别建立如下文件夹：
mongodb\bin
mongodb\db
然后用CMD命令行依次打开相应文件夹下的mongd文件:
c:\mongodb\bin\mongod --dbpath c:\mongodb\db\ --port 27020
d:\mongodb\bin\mongod --dbpath d:\mongodb\db\ --port 27021
e:\mongodb\bin\mongod --configsvr --dbpath e:\mongodb\db\ --port 27022
(注:config配置服务器)
启动mongos时，默认开启了27017端口：
e:\mongodb\bin\mongos --configdb 10.0.4.85:27022
然后打开mongo:
E:\mongodb\bin>mongo 回车 (有时加端口会造成下面的addshard命令出问题)
> use admin
switched to db admin
> db.runCommand( { addshard : "10.0.4.85:27020", allowLocal : 1, maxSize:2 , minKey:1, maxKey:10} )
--添加sharding,maxsize单位是M,此处设置比较小的数值只为演示sharding效果
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
> db.runCommand( { addshard : "10.0.4.85:27021", allowLocal : 1, minKey:1000} )
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }
注：如果要移除sharding，可用下面写法
db.runCommand( { removeshard : "localhost:10000" } );
> db.runCommand({listshards:1}); 查看shard节点列表
Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/--> {
"shards" : [
{
"_id" : "shard0000",
"host" : "10.0.4.85:27020"
},
{
"_id" : "shard0001",
"host" : "10.0.4.85:27021"
}
],
"ok" : 1
}
接下来创建相应数据库并设置其"可以sharding",新建自动切片的库user001：
> config = connect("10.0.4.85:27022")
> config = config.getSisterDB("config")
> dnt_mongodb=db.getSisterDB("dnt_mongodb");
dnt_mongodb
> db.runCommand({enablesharding:"dnt_mongodb"})
{ "ok" : 1 }
注：一旦enable了个数据库，mongos将会把数据库里的不同数据集放在不同的分片上。除非数据集被分片(下面会设置)，否则一个数据集的所有数据将放在一个分片上。
> db.printShardingStatus();
Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/--> --- Sharding Status ---
sharding version: { "_id" : 1, "version" : 3 }
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "10.0.4.85:27020" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "10.0.4.85:27021" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "dnt_mongodb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
> db.runCommand( { shardcollection : "dnt_mongodb.posts1", key : {_id : 1}, unique: true } )
{ "collectionsharded" : "dnt_mongodb.posts1", "ok" : 1 }
--使用shardcollection 命令分隔数据集，key自动生成 [必须为唯一索引unique index]。
如果要进行GridFS sharding，则需进行如下设置：
db.runCommand( { shardcollection : "dnt_mongodb.attach_gfstream.chunks", key : { files_id : 1 } } )
{"ok" : 1} ，更多内容参见http://eshilin.blog.163.com/blog/static/13288033020106215227346/
> db.printShardingStatus()
--- Sharding Status ---
sharding version: { "_id" : 1, "version" : 3 }
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "localhost:27020" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "localhost:27021" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "user001", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
dnt_mongodb.posts1e chunks:
{ "name" : { $minKey : 1 } } -->> { "name" : { $maxKey :
1 } } on : shard0000 { "t" : 1000, "i" : 0
下面我用一个工具来批量向dnt_mongodb数据库的 posts1表中导入数据，大约是16万条数据。导入过程中mongos会显示类似如下信息：
Tue Sep 07 12:13:15 autosplitting dnt_mongodb.posts1> Tue Sep 07 12:13:15 config change: { _id: "4_85-2010-09-07T04:13:15-0", server: "4_85", time: new Date(1283832795994), what: "split", ns: "dnt_mongodb.posts1", details: { before: { min: { _id: MinKey }, max: { _id: MaxKey } }, left: { min: { _id: MinKey }, max: { _id: 19 } }, right: { min: { _id: 19 }, max: {_id: MaxKey } } } }
Tue Sep 07 12:13:16 moving chunk (auto): ns:dnt_mongodb.posts1 at: shard0000:10.0.4.85:27020 lastmod: 1|1 min: { _id: MinKey } max: { _id: 19 } to: shard0001:10.0.4.85:27021 #objects: 0
Tue Sep 07 12:13:16 moving chunk ns: dnt_mongodb.posts1 moving ( ns:dnt_mongodb.posts1 at: shard0000:10.0.4.85:27020 lastmod: 1|1 min: { _id: MinKey }max: { _id: 19 }) shard0000:10.0.4.85:27020 -> shard0001:10.0.4.85:27021
Tue Sep 07 12:13:23 ~ScopedDBConnection: _conn != null
Tue Sep 07 12:13:23 ERROR: splitIfShould failed: ns: dnt_mongodb.posts1 findOne has stale config
Tue Sep 07 12:13:28 autosplitting dnt_mongodb.posts1> Tue Sep 07 12:13:28 config change: { _id: "4_85-2010-09-07T04:13:28-1", server: "4_85", time: new Date(1283832808738), what: "split", ns: "dnt_mongodb.posts1", details: { before: { min: { _id: 19 }, max: { _id: MaxKey }}, left: { min: { _id: 19 }, max: { _id: 71452 } }, right: { min: { _id: 71452 }, max: { _id: MaxKey } } } }
在完成自动sharding之后，可以使用mongo看一下结果:
> use dnt_mongodb
switched to db dnt_mongodb
> show collections
posts1
system.indexes
> db.posts1.stats()
{
"sharded" : true,
"ns" : "dnt_mongodb.posts1",
"count" : 161531,
"size" : 195882316,
"avgObjSize" : 1212.6608267143768,
"storageSize" : 231467776,
"nindexes" : 1,
"nchunks" : 5,
"shards" : {
"shard0000" : {
"ns" : "dnt_mongodb.posts1",
"count" : 62434,
"size" : 54525632,
"avgObjSize" : 873.3323509626165,
"storageSize" : 65217024,
"numExtents" : 10,
"nindexes" : 1,
"lastExtentSize" : 17394176,
"paddingFactor" : 1,
"flags" : 1,
"totalIndexSize" : 2179072,
"indexSizes" : {
"_id_" : 2179072
},
"ok" : 1
},
"shard0001" : {
"ns" : "dnt_mongodb.posts1",
"count" : 99097,
"size" : 141356684,
"avgObjSize" : 1426.4476623913943,
"storageSize" : 166250752,
"numExtents" : 12,
"nindexes" : 1,
"lastExtentSize" : 37473024,
"paddingFactor" : 1,
"flags" : 1,
"totalIndexSize" : 3424256,
"indexSizes" : {
"_id_" : 3424256
},
"ok" : 1
}
},
"ok" : 1
}
通过上面的结果，可以出现16万条记录均分在了两个sharding上，其中shard0000中有62434条，shard0001中有99097条。下面看一下这两个sharding-chunk的分布情况(图中的错误提示‘输入字符串格式不正确’主要因为运行环境与编译程序使用的环境不同，一个是64，一个是32位系统)：
可以看到数据被按区间自动分割开了，有点像sqlserver的数据分区表，只不过这是自动完成的(目前我没找到可以手工指定区间上下限的方式，如有知道的TX可以跟我说一下)。当然在本文中的测试中，共有5个chunk,其中4个位于shard0001，这种情况可以在每次测试过程中会发生变化，包括两个sharding被分配的记录数。另外就是在mongodb移动过程前后会在shard0000上生成一个文件夹，里面包括一些bson文件，名字形如(表格+日期等信息)：
post-cleanup.2010-09-07T04-13-31.1.bson
该文件主要包括一些数据库，表结构及相关记录等信息，我想应该是用于数据恢复备份的。
页:
[1]