MongoDB分片测试_MongoDB

MongoDB分片测试

2020-05-05 17:23我思，故我在 MongoDB

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,本文给大家介绍MongoDB分片测试，需要的朋友参考下吧

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）：

1 2	`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();