mongodb对已有的数据分片 mongodb分片集群详解

本文目录一览：

1、mongodb使用场景是什么?
2、mongodb分片可以做到故障切换么
3、mongodb的副本集和分片集群有什么区别
4、搭建MongoDB副本集&分片

mongodb使用场景是什么?MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全， MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。或者schema-free的使用场景。
mongodb分片可以做到故障切换么1、MongoDB通过多种途径来确保集群的可用性和可靠性。
2、网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
3、自动故障转移是副本集的概念，MongoDB能检测主节点是否存活，当失活时能自动提升从节点为主节点，达到故障转移。
4、MongoDB支持主从转换，很不错的容灾及故障切换功能。用MongoDB做海量存储，又出现另一个问题读写频率与扩展？MongoDB可以根据应用程序的需要以两种模式来运行。
【mongodb对已有的数据分片 mongodb分片集群详解】5、如果你需要分片并且分割你的数据库，MongoDB将很容易实现这一点。使用基于位置的数据查询MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。
6、如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。索引：MongoDB 支持多种类型的索引，但是如果不正确使用索引，可能会导致性能问题。例如，如果使用过多的索引，可能会导致写入操作变慢。
mongodb的副本集和分片集群有什么区别1、副本集（Replica Set）是指同一份数据被保存到N个机器上，每个机器上都是想同的数据。分片（shard）是指一份数据被分离开保存到N个机器上，N个机器上的数据组合起来是一份数据。
2、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。
3、具体如下：副本集指的是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主服务器和多个备份服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。
搭建MongoDB副本集&分片指一组MongoDB实例组成的集群和网络中各个站点相互连接的形式。具体如下：副本集指的是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主服务器和多个备份服务器构成。
虚拟机中副本初始化失败原因如下：IP错误引起MongoDB副本集初始化失败。PRIMARY与SECONDARY主机mongodb-keyfile文件内容不一致，导致在PRIMARY上添加副本集失败。备节点配置文件没有配置replSet，导致添加副本集失败。
在MongoDB的副本集中，节点之间是通过oplog来同步数据。Primary节点每执行一次数据写入，都会记录一条oplog，Secondary节点会持续不断的自Primary拉取oplog并在本地回放，从而确保各节点达到数据最终一致性。