前言 MongoDB是一个由C++语言编写的基于分布式文件存储的数据库,是当前NoSQL数据库中比较热门的一种,旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。本文介绍MongoDB复制集及数据分片。 MongoDB 简介 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散,因此可以存储比较复杂的数据类型。最大的特点是其支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。 特点及功能特性
特点:高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便 主要功能特性有: 面向集合存储,易存储对象类型的数据 模式自由 支持动态查询 支持完全索引,包含内部对象 支持查询 支持复制和故障恢复 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等) 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性 支持Ruby,Python,Java,C++,PHP等多种语言 文件存储格式为Bson(一种Json的扩展) 可通过网络访问 优缺点 与非关系型数据库相比,MongoDB的优点:
弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度 文档结构的存储方式,能够更便捷的获取数据
内置GridFS,支持大容量的存储
内置Sharding
第三方支持丰富(这是与其他的NoSQL相比,MongoDB也具有的优势)
性能优越
与非关系型数据库相比,MongoDB的缺点:
不支持事务操作 占用空间过大 没有成熟的维护工具 MongoDB复制集
复制集 工作特性: 至少三个,且应该为奇数个节点,可使用arbiter(仲裁者)来参与选举 复制集可实现失效自动转移(通过选举方式实现)
复制集的中特殊类型的节点: 0优先级的节点:冷备节点,不会被选举成为主节点,但可以参与选举 被隐藏的从节点:首先是一个0优先级的从节点,且对客户端不可见 延迟复制的从节点:首先是一个0优先级的从节点,且复制时间落后于主节点一个固定时长 arbiter: 仲裁者 复制集架构
实验拓扑
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| #系统环境:CentOS6.6
#各节点时间已同步
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配置过程 安装所需软件 1
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| [iyunv@node1 ~]# cd mongodb/
[iyunv@node1 mongodb]# ls
mongodb-org-server-2.6.10-1.x86_64.rpm mongodb-org-tools-2.6.10-1.x86_64.rpm
mongodb-org-shell-2.6.10-1.x86_64.rpm
[iyunv@node1 mongodb]# yum install *.rpm -y #3个包都安装
#所有节点都执行以上安装操作
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编辑配置文件
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| [iyunv@node1 ~]# vim /etc/mongod.conf
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
logappend=true
fork=true
dbpath=/mongodb/data #数据位置
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
#bind_ip=127.0.0.1 #默认监听本机,注释掉监听所有
httpinterface=true #开放web
rest=true
replSet=testSet #复制集名,可自定义
replIndexPrefetch=_id_only
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同步配置文件至各节点 1
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| [iyunv@node1 ~]# scp /etc/mongod.conf node3:/etc
root@node3's password:
mongod.conf 100% 1567 1.5KB/s 00:00
[iyunv@node1 ~]# scp /etc/mongod.conf node4:/etc
root@node4's password:
mongod.conf 100% 1567 1.5KB/s 00:00
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创建数据目录 1
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| [iyunv@node1 ~]# mkdir /mongodb/data -pv
mkdir: created directory `/mongodb'
mkdir: created directory `/mongodb/data'
[iyunv@node1 ~]# chown -R mongod.mongod /mongodb
#各节点都执行以上操作
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启动服务
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| [iyunv@node1 ~]# service mongod start
Starting mongod: [ OK ]
[iyunv@node1 mongodb]# ss -tnl | grep 27017
LISTEN 0 128 *:27017 *:*
#各节点启动服务,启动过程中需要初始化数据,故启动较慢
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连接数据库做初始化
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| [iyunv@node1 ~]# mongo
MongoDB shell version: 2.6.10
connecting to: test
Welcome to the MongoDB shell.
For interactive help, type "help".
For more comprehensive documentation, see
http://docs.mongodb.org/
Questions? Try the support group
http://groups.google.com/group/mongodb-user
> rs.initiate()
{
"info2" : "no configuration explicitly specified -- making one",
"me" : "node1.scholar.com:27017",
"info" : "Config now saved locally. Should come online in about a minute.",
"ok" : 1
}
#初始化成功,查看状态信息
> rs.status()
{
"set" : "testSet",
"date" : ISODate("2015-07-13T12:33:27Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "node1.scholar.com:27017",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
"uptime" : 1111,
"optime" : Timestamp(1436790736, 1),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-13T12:32:16Z"),
"electionTime" : Timestamp(1436790737, 1),
"electionDate" : ISODate("2015-07-13T12:32:17Z"),
"self" : true
}
],
"ok" : 1
}
testSet:PRIMARY>
#已成为主节点
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添加节点 1
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| testSet:PRIMARY> rs.add("172.16.10.125")
{ "ok" : 1 }
testSet:PRIMARY> rs.add("172.16.10.126")
{ "ok" : 1 }
#查看各节点状态
testSet:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "testSet",
"date" : ISODate("2015-07-13T12:41:07Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "node1.scholar.com:27017",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
"uptime" : 1571,
"optime" : Timestamp(1436791178, 1),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-13T12:39:38Z"),
"electionTime" : Timestamp(1436790737, 1),
"electionDate" : ISODate("2015-07-13T12:32:17Z"),
"self" : true
},
{
"_id" : 1,
"name" : "172.16.10.125:27017",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 98,
"optime" : Timestamp(1436791178, 1),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-13T12:39:38Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-13T12:41:06Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-13T12:41:05Z"),
"pingMs" : 1,
"syncingTo" : "node1.scholar.com:27017"
},
{
"_id" : 2,
"name" : "172.16.10.126:27017",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 89,
"optime" : Timestamp(1436791178, 1),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-13T12:39:38Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-13T12:41:06Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-13T12:41:06Z"),
"pingMs" : 1,
"syncingTo" : "node1.scholar.com:27017"
}
],
"ok" : 1
}
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创建数据,验证是否同步
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| #主节点
testSet:PRIMARY> use testdb
switched to db testdb
testSet:PRIMARY> db.students.insert({name: "ZhangSan",age: "21"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
#从节点
testSet:SECONDARY> rs.slaveOk() #每个从节点首先申明从节点准备完毕才可同步
testSet:SECONDARY> use testdb
switched to db testdb
testSet:SECONDARY> show collections
students
system.indexes
testSet:SECONDARY> db.students.findOne()
{
"_id" : ObjectId("55a3b494ebcafd9edbdfce4d"),
"name" : "ZhangSan",
"age" : "21"
}
#验证从节点是否可写
testSet:SECONDARY> db.classes.insert({class: "2",numstu: "50"})
WriteResult({ "writeError" : { "code" : undefined, "errmsg" : "not master" } })
#由此可见,只有主节点才可写
|
以上便是复制集的相关配置,如果主节点故障,从节点会自动选举出新的主节点,这里就不再演示 数据分片
分片缘由 分片(sharding)是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器(集群)上所采用的方法。当单台服务器CPU,Memory,IO等无法满足需求,就需要将数据分片存放,减缓服务器压力。
分片架构
实验拓扑
配置过程
因为以上做过实验我们首先来清理一下数据 1
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| [iyunv@node1 ~]# service mongod stop
Stopping mongod: [ OK ]
[iyunv@node1 ~]# rm -rf /mongodb/data/*
#各节点都执行以上操作,若第一次做可忽略
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Config Server配置 1
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| #安装所需包
[iyunv@node2 mongodb]# ls
mongodb-org-server-2.6.10-1.x86_64.rpm mongodb-org-tools-2.6.10-1.x86_64.rpm
mongodb-org-shell-2.6.10-1.x86_64.rpm
[iyunv@node2 mongodb]# yum install *.rpm -y
|
修改配置文件 1
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| [iyunv@node2 ~]# vim /etc//mongod.conf
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
logappend=true
fork=true
dbpath=/mongodb/data
configsvr=true #开启config server
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
#bind_ip=127.0.0.1
httpinterface=true
rest=true
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创建数据目录 1
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| [iyunv@node2 ~]# mkdir /mongodb/data -pv
mkdir: created directory `/mongodb'
mkdir: created directory `/mongodb/data'
[iyunv@node2 ~]# chown -R mongod.mongod /mongodb
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启动服务
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| [iyunv@node2 ~]# service mongod start
Starting mongod: [ OK ]
[iyunv@node2 ~]# ss -tnl | grep 27019
LISTEN 0 128 *:27019 *:*
#监听端口已发生改变,不再是27017
|
Mongos配置
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| #安装所需包,Mongos节点只装此包即可,无需装第一次实验中的mongod的相关包
[iyunv@node1 ~]# yum install mongodb-org-mongos-2.6.10-1.x86_64.rpm -y
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启动服务 1
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| [iyunv@node1 ~]# mongos --configdb=172.16.10.124 --fork --logpath=/var/log/mongodb/mongos.log
2015-07-13T22:22:47.404+0800 warning: running with 1 config server should be done only fo
r testing purposes and is not recommended for production
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 3583
child process started successfully, parent exiting
#--configdb指定config server --logpath指定日志位置 --fork后台运行
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Shard配置
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| #以为我们第一次实验安装过软件了,下面直接修改配置文件
[iyunv@node3 ~]# vim /etc/mongod.conf
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
logappend=true
fork=true
dbpath=/mongodb/data
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
#bind_ip=127.0.0.1
httpinterface=true
rest=true
[iyunv@node3 ~]# service mongod start
Starting mongod: [ OK ]
#两个shard节点都执行以上操作
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Mongos节点添加Shard节点
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| [iyunv@node1 ~]# mongo --host 172.16.10.123
MongoDB shell version: 2.6.10
connecting to: 172.16.10.123:27017/test
mongos> sh.addShard("172.16.10.125")
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("172.16.10.126")
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("55a3c9ba131b83ff44e19435")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.10.125:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.10.126:27017" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
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对所需对象启用分片功能
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| #对数据库启用sharding功能
mongos> sh.enableSharding("testdb")
{ "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("55a3c9ba131b83ff44e19435")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.10.125:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.10.126:27017" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
#指定需要分片的Collection及索引
mongos> sh.shardCollection("testdb.students",{"age": 1})
{ "collectionsharded" : "testdb.students", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("55a3c9ba131b83ff44e19435")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.10.125:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.10.126:27017" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
testdb.students
shard key: { "age" : 1 }
chunks:
shard0000 1
{ "age" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "age" : { "$maxKey" : 1 } }
on : shard0000 Timestamp(1, 0)
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分片功能已开启,接下来我们手动创建数据来验证是否会分片 1
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| mongos> use testdb
switched to db testdb
mongos> for (i=1;i<=100000;i++) db.students.insert({name:"student"+i,age:(i%120),address:"China"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> db.students.find().count()
100000
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("55a3c9ba131b83ff44e19435")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.10.125:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.10.126:27017" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
testdb.students
shard key: { "age" : 1 }
chunks:
shard0001 1
shard0000 2
{ "age" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "age" : 1 } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "age" : 1 } -->> { "age" : 119 } on : shard0000 Timestamp(2, 2)
{ "age" : 119 } -->> { "age" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(2, 3)
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查看数据状态会发现数据已被分到不同shard上,至此,数据分片成功实现
The end MongoDB复制集及数据分片就先说到这里了,通过以上简单应用可以看出,MongoDB在大数据处理方面比非关系型数据库略胜一筹,但由于MongoDB目前还处在发展阶段,在实际生产环境中还有许多问题有待解决,不过相信在未来MongoDB会更加出色。以上仅为个人学习整理,如有错漏,大神勿喷~~~
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