我注意到，当通过mongos使用mongorestore将数据恢复到分片集群时，所有记录最初都保存到主分片(集合的)，只有平衡器进程移动这些block，这是一个相对缓慢的过程，所以在恢复后我有类似的情况:chunks:rs_shard-128rs_shard-229rs_shard-427rs_shard-3644我在mongodb/mongos日志文件中没有任何错误。我不确定，但我认为过去数据是以一种已经平衡的方式恢复的。现在我使用的是2.4.6版。有人可以确认预期的行为是什么吗？ 最佳答案 恕我直言，这是发生了什么:恢复数据时，
我创建了一个MongoDB自动分片集群，它有3个分片服务器(没有复制)、1个配置服务器和1个Mongos实例。这是sh.status()的输出。mongos>sh.status()---ShardingStatus---shardingversion:{"_id":1,"minCompatibleVersion":5,"currentVersion":6,"clusterId":ObjectId("56ffa36ab327ae2bee8fe804")}shards:{"_id":"shard0000","host":"172.18.109.46:27018"}{"_id":"shard
我在5台机器上安装了MongoDB3.2.6，它们都形成了由2个分片组成的分片集群(每个都是具有主要-次要-仲裁器配置的副本集)。我还有一个包含非常大集合(约5000万条记录，200GB)的数据库，它是通过mongos导入的，与其他集合一起放入主分片。我在该集合上生成了散列ID，这将是我的分片键。之后我将集合分片为:>useadmin>db.runCommand({enablesharding:"my-database"})>usemy-database>sh.shardCollection("my-database.my-collection",{"_id":"hashed"})命令
我有一个需要分片的mongo集合。我很难理解文档；我想过以两种方式做到这一点。我的文档:publicclassMyShardedDocument{publicintDocID;publicintAnotherIDThatMatters;}方法一:添加名为ShardKey=DocID.ToString()+AnotherIDThatMatters.ToString()的属性在ShardKey上添加索引sh.shardCollection("myDB.myCollection",{"ShardKey":1})方法二:在DocID上添加复合索引，AnotherIDThatMatterssh.
我正在努力寻找足够的文档和示例，以通过按路径对节点存储进行分片来在集群环境中构建和使用JackrabbitOAK。我知道这是可能的，因为在一些地方有引用，但信息很少，而且OAK或NodeStoreAPI不够直观，无法找到此功能。查看此PDF中的幻灯片17，其中列出了各种分片策略。http://events.linuxfoundation.org/sites/events/files/slides/the%20architecture%20of%20Oak.pdf我的用例是我需要有几个远程服务器都运行相同的JackrabbitOAK应用程序，该应用程序使用由MongoDB支持的Docum
我正在运行mongodb来存储数据。MongoDB集群有3个分片，每个分片有3个服务器副本集，2个mongos和3个配置服务器。每台服务器有1TB的存储空间。现在，3个分片中的所有2个都具有大约90%容量的数据。当我添加一个新分片时，MongoDB不会将任何block从旧分片移动到新分片。我检查了mongos分片状态。它表明。MongoDBbaclancer正在运行。mongos>db.printShardingStatus()---ShardingStatus---shardingversion:{ "_id":1, "minCompatibleVersion":5, "curren
我对Mongo复合分片键有疑问。假设我有这样结构的文档:{"players":[{"id":"12345","name":"John",},{"id":"23415","name":"Doe",}]}Playersembeddeddocumentsarealwayspresentandalways2.我认为“players.0.id”和“players.1.id”作为分片键应该是一个不错的选择，因为它们不是单调的并且分布均匀。我无法从文档中理解的是:所有具有相同“players.0.id”或相同“players.1.id”的文档应该保存到同一个block中，或者所有具有相同“playe
我们有一个大型MongoDB集合，我们希望开始分片。该集合有3.4B条记录，大小约为14.6TB(磁盘上压缩了5.3TB)。该集合通常每小时写入约5M，但我们预计这一数字将逐年增长。该集合的索引大小约为220GB。所有记录都有一个feedId，所有查询都将针对属于特定feedId的记录。目前大约有200个独特的feedId值，但每个值的分布是高度非线性的。在低端，一些feedId每天可能只能看到几十条记录。另一方面，前5个feedId约占数据集的75%。记录也有一个时间戳，查询将始终针对给定的日期范围。timestamp字段或多或少是单调的。feedId和timestamp上已经存在复
一，准备工作1，拥有一个运行中的k8s集群2，拥有一个ceph分布式存储集群，此mysql集群基于ceph块存储，部署方案可参考我前面的rook部署ceph方案二，集群搭建1，创建存储类storageclass 将此StorageClass定义保存为storageclass.yaml：apiVersion:ceph.rook.io/v1kind:CephBlockPoolmetadata:name:replicapoolnamespace:rook-cephspec:failureDomain:hostreplicated:size:3---apiVersion:storage.k8s.i
我看到各种关于MongoDB的引用，作为YCSB基准测试的客户端，以测试NoSQL数据库服务器的可扩展性/弹性。https://github.com/brianfrankcooper/YCSB但是，很明显基准测试需要某种分片设置，因为测试设计为在6到10台服务器计算机上运行以显示扩展性和弹性。我无法在Internet上找到任何有关MongoDB配置的引用资料。我找不到任何发布结果的人也发布了他们的配置。这件事真的做成功了吗？与Cassandra、HBase等原始YCSB客户端相比，结果如何。我特别困惑，因为在MongoDB客户端的代码中它读到......“每个客户端线程有一个数据库实例
