mongodb多大数据进行分片，mongodb分片的作用

搭建MongoDB副本集&分片

副本集的搭建的步骤为：同时启动多个mongod实例（可以在一台服务器上，也可以在不同的服务器上），然后在每个实例的配置文件中配置相应的配置项，最后启动实例后，登录并且在做一次配置即可。

keyfile 配置用于 MongoDB 节点间复制行为的密钥文件。replSet 为副本集设置一个名称。接下来我们创建一个用于所有实例的密钥文件。

所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。

功能如下：数据冗余：副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新，以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题。

游戏的运行和机器的CPU，内存，独立显示核心等硬件配置有直接的关系，另外也和系统，驱动，其他软件等也有联系。当前，是否可以玩一个游戏，首先需要查看游戏运行的配置要求和机器的配置要求做一个对比，查看机器的配置是否符合。

至少三台构成主、从、仲裁集群环境，那就是至少一台。

MongoDB分片片键如何选择

作为第一个方案，你可以使用数据文档_id的哈希作为片键。db.events.createIndex({_id：hashed})这个方案能够是的读和写都能够平均分布，并且它能够保证每个文档都有不同的片键所以数据块能够很精细。

（1）使用片键的取值范围指定数据块 设置分片的时候，需要从集合里选出一个字段，用该字段的值作为数据拆分的依据，这个字段称为片键（shard key)，文档中的数据按照这个字段排序切分成块，分布到各个片上。

clusterRole 表示当前节点在分片中的的角色，可选值有： shardsvr 和 configsvr ， shardsvr 表示该节点是作为Shards节点提供服务，而 configsvr 表示该节点作为Config Server节点提供服务。至此，分片搭建完成。

调整数据分布和负载模式也不轻松.MongoDB支持自动分片，可以摆脱手动分片的管理.集群自动切分数据，做负载均衡。

如何搭建mongodb分片

1、要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色：Config Server 为了将一个特定的collection存储在多个shard中，需要为该collection指定一个shard key，例如{age： 1} ，shard key可以决定该条记录属于哪个chunk。

2、片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上。 MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据。

3、MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。

4、当设置了要分片的库，及表后，系统会自动帮你添加库及表。设置完成后，就可以导入数据了。

5、）“chunks”集合（Collection）应该被分片，并且用索引”files_id：1”。

如何选择MongoDB的分片字段

1、Mongodb中一个被分片的Collection的所有数据都存放在众多的Chunk中。一个Chunk存放分片字段的一个区间范围的数据。选择一个好的分片字段非常重要，否则就会遭遇到不能被拆分的大Chunk。

2、（1）使用片键的取值范围指定数据块 设置分片的时候，需要从集合里选出一个字段，用该字段的值作为数据拆分的依据，这个字段称为片键（shard key)，文档中的数据按照这个字段排序切分成块，分布到各个片上。

3、正如你所见，分片之后数据的存放位置依赖于片键，所以合理的选择片键十分重要。

4、基础语法为： stringObject.split(separator，howmany) stringObject为需拆分的字段，为必需内容。 separator为拆分标记，为必需内容。 howmany为拆分后结果数组的最大长度，为可选内容。

MongoDB自动分片介绍

MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。

水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力。

MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。（2）模式自由，采用无模式结构存储。

mongo集群可以用来进行海量数据分析吗

1、MongoDB 是一个典型的NoSQL（not only sql）数据库是开源的面向文档的数据库管理系统，主要实现NoSQL数据库管理系统，用于存储海量数据（humongous，Mongo名称的由来）。

2、所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。

3、MongoDB 更类似 MySQL，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询 JSON 数据，能存储海量数据，但是不支持事务。

4、Mongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。

5、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。和memcached更为接近的是redis。

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