详解MongoDB4.0构建分布式分片群集

前言

MongoDB是一个文档数据库，具有高性能、易于扩展等优点，并且采用分布式的方式存储数据。但是，随着数据量的增加，单个MongoDB服务器可能会遇到瓶颈，这时就需要使用MongoDB的分片群集来解决问题。

本文将详细介绍如何使用MongoDB4.0构建分布式分片群集，同时提供两个示例来说明分片群集的用法。

构建分片群集

要构建MongoDB的分片群集，需要完成以下几个步骤：

1. 安装MongoDB4.0及以上版本，并启用分片和副本集功能。

2. 启动config服务器，config服务器是用来存储集群的元数据，需要使用以下命令来启动config服务器。

mongod --configsvr --replSet rs0 --bind_ip localhost --port 27017 --dbpath /data/configdb

其中，rs0是config服务器的副本集名称，/data/configdb是config服务器的数据存储目录。

1. 启动分片服务器，用来存储实际的数据块，需要使用以下命令启动分片服务器。

mongod --shardsvr --replSet rs1 --bind_ip localhost --port 27018 --dbpath /data/shard1

其中，rs1是分片服务器的副本集名称，/data/shard1是分片服务器的数据存储目录。

1. 启动mongos路由服务器，用来路由客户端的请求到分片服务器上，需要使用以下命令启动mongos服务器。

mongos --configdb rs0/localhost:27017 --bind_ip localhost --port 27019

其中，rs0是config服务器的副本集名称，localhost:27017是config服务器的地址和端口，/localhost:27019是mongos服务器的地址和端口。

1. 将分片服务器加入到群集中，需要使用以下命令将分片服务器加入到群集中。

rs.initiate({_id:"rs1", members:[{_id:0,host:"localhost:27018"}]})

其中，rs1是分片服务器的副本集名称，localhost:27018是分片服务器的地址和端口。

1. 将数据库和集合分片，将数据分散到多个分片服务器上，需要使用以下命令将数据库和集合分片。例如，将mydb的mycoll集合按照score字段进行分片，需要执行以下命令。

sh.enableSharding("mydb")
sh.shardCollection("mydb.mycoll", { score: 1 })

其中，mydb是数据库名称，mycoll是集合名称，score是分片键。

示例一

假设我们有一个students集合，其中包含了学生的学号、姓名和成绩。我们想要按照成绩字段进行分片，这样就可以将数据分散到多个分片服务器上，提高查询速度。

首先，我们需要启动一个config服务器、一个mongos服务器和两个分片服务器，分别使用以下命令启动。

mongod --configsvr --replSet rs0 --bind_ip localhost --port 27017 --dbpath /data/configdb
mongod --shardsvr --replSet rs1 --bind_ip localhost --port 27018 --dbpath /data/shard1
mongod --shardsvr --replSet rs2 --bind_ip localhost --port 27019 --dbpath /data/shard2
mongos --configdb rs0/localhost:27017 --bind_ip localhost --port 27020

然后，我们需要将分片服务器加入到群集中，分别执行以下命令。

rs.initiate({_id:"rs1", members:[{_id:0,host:"localhost:27018"}]})
rs.initiate({_id:"rs2", members:[{_id:0,host:"localhost:27019"}]})

接下来，我们需要将数据库和集合分片，执行以下命令。

sh.enableSharding("test")
sh.shardCollection("test.students", { score: 1 })

现在，我们已经将分片群集搭建好了，可以开始插入数据进行测试了。我们可以使用以下代码插入1000条数据。

import pymongo
import random

client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27020")
db = client.test
students = db.students

for i in range(1000):
  student = {
    "id": i,
    "name": "student" + str(i),
    "score": random.randint(60,100)
  }
  students.insert_one(student)

这时，我们可以使用以下代码查询成绩大于90分的学生数量。

count = students.find({"score": {"$gt": 90}}).count()
print(count)

示例二

假设我们有一个orders集合，其中包含了订单的编号、商品名称和数量。我们想要按照商品名称进行分片，这样就可以将同一商品的订单分布到同一个分片服务器上，提高查询速度。

首先，我们需要启动一个config服务器、一个mongos服务器和两个分片服务器，分别使用以下命令启动。

mongod --configsvr --replSet rs0 --bind_ip localhost --port 27017 --dbpath /data/configdb
mongod --shardsvr --replSet rs1 --bind_ip localhost --port 27018 --dbpath /data/shard1
mongod --shardsvr --replSet rs2 --bind_ip localhost --port 27019 --dbpath /data/shard2
mongos --configdb rs0/localhost:27017 --bind_ip localhost --port 27020

然后，我们需要将分片服务器加入到群集中，分别执行以下命令。

rs.initiate({_id:"rs1", members:[{_id:0,host:"localhost:27018"}]})
rs.initiate({_id:"rs2", members:[{_id:0,host:"localhost:27019"}]})

接下来，我们需要将数据库和集合分片，执行以下命令。

sh.enableSharding("test")
sh.shardCollection("test.orders", { product: 1 })

现在，我们已经将分片群集搭建好了，可以开始插入数据进行测试了。我们可以使用以下代码插入1000条数据。

import pymongo
import random

client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27020")
db = client.test
orders = db.orders

products = ["apple", "banana", "orange"]

for i in range(1000):
  order = {
    "id": i,
    "product": products[random.randint(0,2)],
    "quantity": random.randint(1,100)
  }
  orders.insert_one(order)

这时，我们可以使用以下代码查询商品为apple的订单数量。

count = orders.find({"product": "apple"}).count()
print(count)

以上就是MongoDB4.0构建分布式分片群集的完整攻略，并提供了两个示例说明了分片群集的用法。