Как работает кластеризация MongoDB?
Как работает кластеризация MongoDB?

Видео: Как работает кластеризация MongoDB?

Видео: Как работает кластеризация MongoDB?
Видео: Шардированный реплицированный кластер MongoDB // Демо-занятие курса «MongoDB» 2024, Май
Anonim

А кластер mongodb слово обычно используется для обозначения сегментированных кластер в mongodb . Основные цели шардинга mongodb - это : Масштабирование читает и записывает по нескольким узлам. Каждый узел делает не обрабатывать все данные, поэтому вы жестяная банка разделять данные по всем узлам шарда.

Соответственно, как работает MongoDB Sharding?

Шардинг это метод распределения данных по нескольким машинам. MongoDB использует шардинг для поддержки развертываний с очень большими наборами данных и высокопроизводительными операциями. Горизонтальное масштабирование включает разделение набора системных данных и нагрузки на несколько серверов с добавлением дополнительных серверов для увеличения емкости по мере необходимости.

Кроме того, что такое сегментированный кластер? MongoDB сегментированный кластер состоит из следующих компонентов: осколок: каждый осколок содержит подмножество сегментированный данные. Начиная с MongoDB 3.6, шарды должны быть развернуты как набор реплик. mongos: mongos действует как маршрутизатор запросов, обеспечивая интерфейс между клиентскими приложениями и сегментированный кластер.

Кроме того, как работает набор реплик MongoDB?

MongoDB достигает репликация с использованием набор реплик . А набор реплик это группа экземпляров mongod, на которых размещены одни и те же данные установленный . В реплика , один узел является основным узлом, который получает все операции записи. Все остальные экземпляры, такие как вторичные, применяют операции из первичного, чтобы у них были те же данные. установленный.

MongoDB - это распределенная база данных?

MongoDB это документ с открытым исходным кодом, основанный на база данных инструмент управления, хранящий данные в форматах, подобных JSON. Это хорошо масштабируемый, гибкий и распределен NoSQL база данных.

Рекомендуемые: