Blog

Shard trong MongoDB

Sharding là gì?

Shard trong MongoDB là một tiến trình lưu giữ các bản ghi dữ liệu qua nhiều thiết bị và nó là một phương pháp của MongoDB để đáp ứng yêu cầu về sự gia tăng dữ liệu. Khi kích cỡ của dữ liệu tăng lên, một thiết bị đơn không thể đủ để lưu giữ dữ liệu. Sharding giải quyết vấn đề này với việc mở rộng phạm vi theo bề ngang (horizontal scaling). Với Sharding, bạn bổ sung thêm nhiều thiết bị để hỗ trợ cho việc gia tăng dữ liệu và các yêu cầu của các hoạt động đọc và ghi.

Tại sao sử dụng Sharding?

Trong Replication, tất cả hoạt động ghi thực hiện ở node sơ cấp.

Các truy vấn tiềm tàng vẫn đến node sơ cấp.

Một Replica Set đơn có giới hạn là 12 node.

Bộ nhớ không thể đủ lớn khi tập dữ liệu hoạt động là lớn.

Local Disk là không đủ lớn.

Việc mở rộng phạm vi theo chiều dọc (vertical scaling) là quá tốn kém.

Sharding trong MongoDB

Dưới đây là sơ đồ minh họa Sharding trong MongoDB sử dụng Sharded Cluster.

Trong sơ đồ trên, có ba thành phần chính:

Shards: được sử dụng để lưu giữ dữ liệu. Chúng cung cấp tính khả dụng cao và dữ liệu có tính đồng nhất. Trong môi trường tạo lập, mỗi Shard là một Replica Set riêng biệt.

Config Servers: lưu giữ metadata của Cluster. Dữ liệu này chứa một ánh xạ của tập dữ liệu của Cluster tới Shards. Query Router sử dụng metadata này để hướng các hoạt động tới Shards cụ thể. Trong môi trường tạo lập, sharded clusters có chính xác 3 Config Servers.

Query Routers: về cơ bản nó là mongo instance, giao diện với Ứng dụng Client và hướng các hoạt động tới Shard phù hợp. Query Router xử lý và hướng các hoạt động tới Shard và sau đó trả kết quả về Clients. Một Sharded Cluster có thể chứa nhiều hơn một Query Router để phân chia việc tải yêu cầu từ Client. Một Client gửi các yêu cầu tới một Query Router. Nói chung, một Sharded Cluster có nhiều Query Routers.

Nguồn: Internet

Chúng tôi chuyên cung cấp những khóa học về Phân tích dữ liệu, đăng ký ngay để nhận được tư vấn chi tiết lộ trình dành riêng cho bạn nhé!

    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Kecerdasan Buatan Mengubah Standar Operasional Platform Kasino Online Interaktif Modern Memahami Transparansi Alagoritma Ekosistem Game Online yang Lebih Adaptif Analitik Prediktif Blackjack Mulai Mendominasi Strategi Pengembangan Game Digital Pendekatan Pola Baru dalam Interaksi Objek Mahjong Wins Dengan Presisi Tinggi Ekosistem Hiburan Interaktif Makin Bergantung pada Analisis Perilaku Pengguna Evolusi Mahjong Digital Menjadi Bukti Nyata Adaptasi Teknologi Masa Kini Transformasi Game Konsol ke Digital Mengubah Cara Platform Hiburan Melindungi Pemain Inovasi Desain Antarmuka Membawa Pengalaman Bermain ke Level yang Berbeda Infrastruktur Kasino Online Sangat Bergantung pada Optimasi Stabilitas System Evaluasi Mendalam Tentang Pentingnya Pemrosesan Data Cerdas Era Modern Mengapa Ekosistem Game Online Adaptif Semakin Populer di Kalangan Pengguna Digital Analisis Desain Oriental Mahjong Digital yang Memikat Pengguna Infrastruktur Ekosistem Kasino Online Semakin Canggih Yang Jamin Stabilitas Platform Cara Sistem Anti-Fraud Lindungi Ekosistem Mahjong Ways Yang Lebih Adaptif Strategi Analisis Perilaku Pelanggan Dan Integrasi Ekonomi Digital Inovasi Algoritma Standar Mahjong Wins Mengubah Otomatisasi Anilisis Data Cerdas Strategi Psikologis di Balik Retensi Kasino Online Yang Semakin Diminati Kompleksitas Pemrosesan Big Data di Balik Ekosistem PGSoft Teknologi Platform Hiburan Merubah Transparansi Alagoritma Permainan Masa Kini Pertumbuhan Game Online Optimalkan Performa Ekspansi AI slot88 slot4d slot4d slot4d sv388 slot88 suhubet demo slot slot4d demo slot https://fabritec.pe/asesor.php suhubet bujangjp https://kibf.pk/ slotsensa buku303 totogacor slot4d sbobet sv388 sv388 slot gacor Slot Gacor toto gacor slot gacor slot thailand slot jepang totogacor totogacor totogacor demo slot slot 4d totogacor totogacor demo slot totogacor slot thailand totogacor bujangjp situs gacor situs gacor