分片集群问题

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分片集群问题

最后更新时间：2023-06-01 14:21:30

MongoDB 是否支持分片（sharding）？
支持，详情参见 创建分片集群。
什么是 MongoDB 分片集群？
云数据库 MongoDB 目前已经支持分片功能。
分片集群将数据按照片键分布存储在多台物理机上，平滑的扩展能力，非常适用于 TB 或 PB 级的数据存储场景。
分片集群支持实例级别的备份和回档来保证数据高可靠。每个分片内采用多节点自动容灾的机制，保证服务高可用。
可以使用腾讯云 MongoDB 分片功能便捷高效的搭建海量分布式存储系统。
如何创建 MongoDB 分片集群？
登录 MongoDB 购买页，在实例类型选择分片集群，按需选择分片的片数，片内节点数，以及节点规格。
每个分片都是多节点的副本集，片内多节点自动容灾，保证服务高可用。
如何查询 MongoDB 分片集群的信息？
在 控制台 中可以查看分片集群实例的详细信息，如分片的构成，片节点的规格和已使用容量，同时也可以在控制台上进行实例的  扩容 等操作。
MongoDB 分片集群扩容方式有哪些？
目前只支持将所有节点进行统一扩容，暂不支持通过添加节点的方式进行扩容。
在 控制台 实例列表页单击配置调整，选择需要扩到的容量规格。
MongoDB 如何实现分片集群实例监控？
云数据库 MongoDB 分片集群实例提供三个维度的监控指标，来进行整个集群的数据监控。
实例维度
片维度
节点维度
提供操作请求，容量使用，负载等多项指标的监控数据，可在实例的系统监控页查看。
MongoDB 的分片策略是什么？
支持 hash key 的分片机制。
支持联合字段的 shard key。
分片实例下所有数据集合必须使用分片，建议把不分片的数据放到单独的副本集实例下。
MongoDB 分片认证机制是什么？
MongoDB 完全兼容支持 SCRAM-SHA-1 和 MONGODB-CR 两种机制。
MongoDB 分片集群命令支持情况？
详细请参见 分片集群命令支持情况。
分片集群选择分片方式应遵循什么原则？
分片集群需要提前对数据集合启用分片，片键对分片集群的读写性能起着至关重要的作用，低版本 MongoDB 一旦设置就不能修改。最优片键选择一般遵循如下原则 ：
保证写入的数据能均衡散列到多个分片。
尽可能保证高频查询能在一个分片获取到数据，避免从多个分片获取数据后 mongos 做聚合。
如果是高频类的范围查询，建议采用范围分片。
如果是高频类的指定查询，建议采用 hash 分片。
分片集群如何进行提前预分片？
对于分片集群来说，提前预分片，可以最大化保证数据均衡写入到多个分片，同时避免高峰期不同分片 chunks 不均衡而触发 moveChunk 操作引起的业务抖动。MongoDB 支持两种分片策略进行数据预分片。
Hash 预分片
hash 预分片，该功能默认支持，可通过以下命令实现，其中 n 为分片数。
sh.shardCollection("db.collection", {bookId:"hashed"}, false, { numInitialChunks: 8192*n} )
范围预分片
MongoDB 官方默认不支持范围预分片，因为无法知道用户的数据分布情况，您可以通过 splitAt 提前预分片，将数据分为指定范围的两部分。具体示例，请参见 MongoDB 官方网站。
Balance 窗口设置
如果分片 chunk 不均衡会触发 moveChunk 来完成 balance 操作，moveChunk 过程会涉及到数据搬迁，会增加系统负载，业务高峰期会收到一定影响，因此建议在业务低峰期进行数据均衡操作，设置 balance 窗口。示例如下：
use config
db.settings.update({"_id":"balancer"},{"$set":{"activeWindow":{"start":"02:00","stop":"05:00"}}},true)
如何优化分片集群查询请求不带片键，导致数据库性能变差的问题？
问题现象
查询请求如果带上片键，可以保证数据落在对应的 shard，这样可以实现读性能的最大化。但是，实际业务场景中，一个业务访问同一个表，有些查询请求带有片键字段，而有些查询请求并不携带片键字段，这部分不带片键的查询请求便需要广播到多个 shard，之后经 mongos 聚合后再返回客户端，这类不带片键的查询效率较差。
解决方法
如果集群分片数比较多，不带片键的查询请求频率也很高，您可以通过建立辅助索引表来规避解决该问题。
例如，某 feed 信息流业务，每条 feed 信息对应一条详情数据，存放到 feed_info 详情表中。每条 feed 详情对应一条数据，如下：
{
"_id" : ObjectId("614498889f97fd4692d22991")
“feedId”: “223”
“userId”: 3445
“feedInfo”: “xxxxxxx”
}
由于该 feed_info 详情表会频繁按照 userId 进行查询，因此选择 userId 作为分片片键。但是业务除了根据 userId 查询外，也会根据 feedId 进行查询，并且 feedId 查询频率也很高，由于根据 feedId 查询不带片建，因此该类查询会广播到所有分片，在多分片场景性能会很差。
这时候就可以引入 FeedId_userId_relationship 辅助表采用 feedId 作为片键，该表和 feed_info 详情表的隐射关系如下图所示。
﻿

如上图，通过某个 feedId 查询具体 feed 信息，首先根据 feedId 从辅助索引表中查找该 feedId 对应的 userId，然后根据查询到的 userId+feedId 的组合获取对应的详情信息。整个查询过程需要查两个表，查询语句如下：
1.	//FeedId_userId_relationship 表分片片建为 feedId，提前 hashed 预分片  
2.	db.FeedId_userId_relationship.find({“FeedId”: “223”},  {userId: 1}) //假设返回的 userId 为“3445”  
3.	//feedInfo 表分片片键为 userId，提前 hashed 预分片  
4.	db.FeedInfo.find({“userId”: “3445”}) 
总之，通过引入辅助索引表，最终解决跨分片广播问题。但是引入辅助表会增加一定的存储成本，同时会增加一次辅助查询，建议只有在分片 shard 比较多，并且不带片键且查询比较频繁的情况使用。

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