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

为什么使用分片

• 本地磁盘不够大
• 当请求量巨大时会出现内存不足。
• 垂直扩展价格昂贵(内存、磁盘、cpu)

实现分片

• 分片结构图如下：

• 实现分片需要3部分：
  • 路由服务器mongos：客户端由此接入，根据分片依据，将数据写入到不同的数据服务器
  • 配置服务器mongod：将数据进行分片的依据
  • 数据服务器mongod：可以有多台物理机，用于存储实际的数据块
• 设计端口如下：
  • 路由服务器：60001
  • 配置服务器：60002
  • 数据服务器1：60003
  • 数据服务器2：60004
• step1:启动数据服务器，当前位于Desktop目录下

sudo mkdir t1

sudo mkdir t2

sudo mongod --port 60003 --dbpath=~/Desktop/t1

sudo mongod --port 60004 --dbpath=~/Desktop/t2

• step2:启动配置服务器

sudo mkdir conf

sudo mongod --port 60002 --dbpath=~/Desktop/conf

• step3:启动路由服务器

sudo mongos --port 60001 --configdb 192.168.196.128:60002

• step4:在路由服务器中添加数据服务器

mongo --port 60001

use admin

db.runCommand({addshard:'192.168.196.128:60003'})

db.runCommand({addshard:'192.168.196.128:60004'})

• step5:对数据库test1启用分片

db.runCommand({enablesharding:'test1'})

• step6:指定片键，即集合中文档的分片依据

db.runCommand({shardcollection:'test1.t1',key:{name:1}})

• step7:测试数据，向集合中插入1W条数据

for(i=0;i<10000;i++){

    db.t1.insert({name:'abc'+i})

}

• step8:查看数据存储情况

db.printShardingStatus()

• 可以查看到数据均匀存储在了数据服务器上
• step9:查询数据

db.t1.find({name:'abc1000'})

db.t1.find({name:'abc9000'})

• 分片的使用，对于客户端是透明的，对数据的读写没有变化