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一：MongoDB的简介：
MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。而且可以很容易的和JSON类的数据结合，他不支持事务，但支持自动分片功能，这对大数据的分布式存储有着十分重要的作用。
二：MongoDB的索引类型：
单字段索引：
组合索引（多字段索引）：对多个key做索引
多键索引：对key和value中的key做索引
空间索引：基于位置做索引
文本索引：全文搜索
hash索引：仅支持精确值查找
稀疏索引（sparse）：不为每一个值做索引，一般得是顺序排放才可以做稀疏索引
三：MongoDB的复制功能：
MongoDB有两种复制类型：Master/Slave主从和replica set副本集复制，但是由于MongoDB的特性，主从复制架构已经基本放弃，比较常见的就是副本集复制方式
replica set的工作特性：
1，复制集可以实现自动转移 heartbeat超时，自动失效转移（通过选举方式实现）
2，至少有3个节点，且奇数个节点，可以使用arbiter来参与选举
复制集中的特殊类型的节点分类：
0优先级的节点：冷备节点，不会被选举成为主节点，但可以参与选举
被隐藏的从节点：首先是一个0优先级的从节点，拥有选举权，不会被客户端直接访问到
延迟复制的从节点：是一个0优先级的从节点，不能被选为主节点，且复制时间落后与主节点一个固定的时长。
arbiter：仲裁者，没有数据，不可能成为主节点。
实验内容：
一，实现MongoDB数据的复制
实验模型：
clipboard
实验环境：
node1：172.16.18.1 MongoDB centos6.5
node2：172.16.18.2 MongoDB centos6.5
node3：172.16.18.3 MongoDB centos6.5
实验内容：
首先要确定各节点的时间一致
1.1 MongoDB安装：分别在node1，node2，node3节点安装一下三个包
mogodb安装需要：一下三个包
mongodb-org-shell-2.6.4-1.x86_64.rpm
mongodb-org-tools-2.6.4-1.x86_64.rpm
mongodb-org-server-2.6.4-1.x86_64.rpm
编辑服务器的配置文件，/etc/mongod.conf
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log #日志的路径
logappend=true #开启日志
fork=true
#port=27017 #默认监听的端口
#dbpath=/var/lib/mongo #默认的数据路径
dbpath=/mongodb/data #自定义的数据路径
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
#bind_ip=127.0.0.1 #定义绑定IP，也就是监听那些IP可来链接服务器，注销是允许所有。
httpinterface=true #开放web页面，
rest=true
replSet=testset
replIndexPrefetch=_id_only
配置好后将配置分别发送到其他两个节点，并创建数据目录，修改权限
mkdir /mongodb/data/ -pv
chown -R mongod.mongod /mongodb/
全部启动：可能启动会比较慢，那是因为要初始化数据
1.2链接到数据库
[root@node2 ~]# mongo
MongoDB shell version: 2.6.4
connecting to: test
> rs.status()
{
"startupStatus" : 3,
"info" : "run rs.initiate(...) if not yet done for the set",
"ok" : 0,
"errmsg" : "can't get local.system.replset config from self or any seed (EMPTYCONFIG)"
}
使用rs.status()查看状态，有3个节点，但是都没有初始化配置。需要运行rs.initiate()
1.3运行rs.initiate()
> rs.initiate()
{
"info2" : "no configuration explicitly specified -- making one",
"me" : "node2.aolens.com:27017",
"info" : "Config now saved locally. Should come online in about a minute.",
"ok" : 1
}
testset:OTHER> rs.status()
{
"set" : "testset",
"date" : ISODate("2014-10-12T07:51:58Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "node2.aolens.com:27017",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
"uptime" : 920,
"optime" : Timestamp(1413100302, 1),
"optimeDate" : ISODate("2014-10-12T07:51:42Z"),
"electionTime" : Timestamp(1413100302, 2),
"electionDate" : ISODate("2014-10-12T07:51:42Z"),
"self" : true
}
],
"ok" : 1
}
testset:PRIMARY>
可以看到添加了一个节点node2，也就是自己，且是primary节点。以及所有的状态
1.4添加其他两个节点
testset:PRIMARY> rs.add("node1.aolens.com")
{ "ok" : 1 }
testset:PRIMARY> rs.add("node3.aolens.com")
{ "ok" : 1 }
用rs.status（）查看
testset:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "testset",
"date" : ISODate("2014-10-12T08:03:48Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "node2.aolens.com:27017",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
"uptime" : 1630,
"optime" : Timestamp(1413101019, 1),
"optimeDate" : ISODate("2014-10-12T08:03:39Z"),
"electionTime" : Timestamp(1413100302, 2),
"electionDate" : ISODate("2014-10-12T07:51:42Z"),
"self" : true
},
{
"_id" : 1,
"name" : "node1.aolens.com:27017",
"health" : 1,
"state" : 5,
"stateStr" : "STARTUP2",
"uptime" : 17,
"optime" : Timestamp(0, 0),
"optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2014-10-12T08:03:46Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2014-10-12T08:03:47Z"),
"pingMs" : 224
},
{
"_id" : 2,
"name" : "node3.aolens.com:27017",
"health" : 1,
"state" : 6,
"stateStr" : "UNKNOWN",
"uptime" : 8,
"optime" : Timestamp(0, 0),
"optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2014-10-12T08:03:47Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
"pingMs" : 905,
"lastHeartbeatMessage" : "still initializing"
}
],
"ok" : 1
}
有没有发现新加的这两个节点状态不对？没有关系，可能是还没有同步过来，稍等在刷新试试
"name" : "node1.aolens.com:27017",
"stateStr" : "SECONDARY",
"name" : "node3.aolens.com:27017",
"stateStr" : "SECONDARY",
再刷新时添加的两个节点都成为了secondary。
1.5我们在主节点来创建一些数据
testset:PRIMARY> use test
switched to db test
testset:PRIMARY> for (i=1;i<=1000;i++) db.students.insert({name:"student"+i,age:(i%100)})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
连接到从节点来看一下
[root@node1 ~]# mongo
MongoDB shell version: 2.6.4
connecting to: test
Welcome to the MongoDB shell.
For interactive help, type "help".
For more comprehensive documentation, see
http://docs.mongodb.org/
Questions? Try the support group
http://groups.google.com/group/mongodb-user
testset:SECONDARY> use test
switched to db test
testset:SECONDARY> show collections
2014-10-11T14:52:57.103+0800 error: { "$err" : "not master and slaveOk=false", "code" : 13435 } at src/mongo/shell/query.js:131
#提示需要不是主节点，没有slaveOK不让查看，那么便在当前节点指定slaveOK，便可以了
testset:SECONDARY> rs.slaveOk()
testset:SECONDARY> show collections
students
system.indexes
可以使用rs.isMaster()查询主节点是谁
testset:SECONDARY> rs.isMaster()
{
"setName" : "testset",
"setVersion" : 3,
"ismaster" : false,
"secondary" : true,
"hosts" : [
"node1.aolens.com:27017",
"node3.aolens.com:27017",
"node2.aolens.com:27017"
],
"primary" : "node2.aolens.com:27017", ＃主节点是谁
"me" : "node1.aolens.com:27017", ＃自己是谁
"maxBsonObjectSize" : 16777216,
"maxMessageSizeBytes" : 48000000,
"maxWriteBatchSize" : 1000,
"localTime" : ISODate("2014-10-11T07:00:03.533Z"),
"maxWireVersion" : 2,
"minWireVersion" : 0,
"ok" : 1
}
1.6如果主节点离线，从节点会自动选出主节点
testset:PRIMARY> rs.stepDown()
2014-10-12T17:00:12.869+0800 DBClientCursor::init call() failed
2014-10-12T17:00:12.896+0800 Error: error doing query: failed at src/mongo/shell/query.js:81
2014-10-12T17:00:12.914+0800 trying reconnect to 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) failed
2014-10-12T17:00:12.945+0800 reconnect 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) ok
testset:SECONDARY>
可以看到主节点的primary变成了secondary
其他两个节点中的一个变为主节点，这就是自动转移
副本集的重新选举的条件有：心态信息，优先级，optime,网络连接等
1.7还可以修改优先级来实现主从切换
testset:PRIMARY> rs.conf() #查看配置
{
"_id" : "testset",
"version" : 3,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"host" : "node2.aolens.com:27017"
},
{
"_id" : 1,
"host" : "node1.aolens.com:27017"
},
{
"_id" : 2,
"host" : "node3.aolens.com:27017"
}
]
}
testset:PRIMARY> cfg=rs.conf() #将配置信息保存在变量中
{
"_id" : "testset",
"version" : 3,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"host" : "node2.aolens.com:27017"
},
{
"_id" : 1,
"host" : "node1.aolens.com:27017"
},
{
"_id" : 2,
"host" : "node3.aolens.com:27017"
}
]
}
testset:PRIMARY> cfg.members[1].priority=2 #修改id=1的主机优先级为2
2
testset:PRIMARY> rs.reconfig(cfg) #应用cfg文件
2014-10-12T05:15:59.916-0400 DBClientCursor::init call() failed
2014-10-12T05:15:59.988-0400 trying reconnect to 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) failed
2014-10-12T05:16:00.015-0400 reconnect 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) ok
reconnected to server after rs command (which is normal)
testset:SECONDARY> #主动变为从节点
而id=1的是node1.aolens.com主机，自己变为primary主机
testset:SECONDARY>
testset:PRIMARY>
1.8，如何要设定仲裁节点
rs.addArb(hostportstr)表示将一个节点加进来时就是仲裁节点。
我们移除当前的node3节点
testset:PRIMARY> rs.remove("node3.aolens.com")
删除/mongodb/data下的数据，重新初始化，
testset:PRIMARY> rs.addArb("node3.aolens.com")
二，实现MongoDB数据的的切片
MongoDB的分片（sharding）:
为什么要分片：CPU,Memory,IO等无法满足要求。
横行拓展：就需要将数据分片放到不同的节点
clipboard[1]
为了保证shard的大小均衡：是将主节点的数据按照顺序分成大小相同的块，分别存在不同的sharding节点上。
分片架构中的角色：
mongos:Router服务器
config server：元数据服务器
shard:数据节点，也成mongod实例
clipboard[2]
分片需要满足：写离散，读集中的思想
实验环境：
node1:172.16.18.1 mongos router节点
node2:172.16.18.2 mongod shard节点
node3:172.16.18.3 mongod shard节点
node4:172.16.17.12 config server
实验模型：
clipboard[3]
实验内容：
2.1首先来配置config server
其实config server也就是mongod，只是要指明他就是config server
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
logappend=true
fork=true
#port=27017
dbpath=/mongodb/data
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
启动config server节点。会发现他监听在27019端口
[root@node3 mongodb-2.6.4]# service mongod start
Starting mongod: [ OK ]
[root@node3 mongodb-2.6.4]# ss -tnl
State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port
LISTEN 0 128 *:27019 *:*
2.2配置router节点
安装mongodb-org-mongos.x86_64程序包
直接启动即可：
[root@node1 ~]# mongos --configdb=172.16.17.12:27019 --fork --logpath=/var/log/mongodb/mongos.log
2014-10-11T20:29:43.617+0800 warning: running with 1 config server should be done only for testing purposes and is not recommended for production
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 8766
child process started successfully, parent exiting
启动成功
需要指定config server的地址 --fork后台运行，--logpath指明log位置
2.3配置shard节点，shard节点就是正常的mongod节点，无需什么多的配置
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
logappend=true
fork=true
#port=27017
dbpath=/mongodb/data
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
启动node2，node3
2.4链接在mongos上查看
[root@node1 ~]# mongo --host 172.16.18.1 MongoDB shell version: 2.6.4 connecting to: 172.16.18.1:27017/test
添加两个shard节点： mongos> sh.addShard("172.16.18.2")
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("172.16.18.3")
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("543922b81aaf92ac0f9334f8")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.18.2:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.18.3:27017" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
对数据分片是需要分片的一般为大数据，如果一个collection中的数据很少，就没有必要做shard，而未做分片的数据会放在主shard上。
下来我们先来启动shard功能
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("543922b81aaf92ac0f9334f8")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.18.2:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.18.3:27017" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
下来我们手动分片试试
mongos> sh.shardCollection("testdb.students",{"age":1}) #对age来分片
{ "collectionsharded" : "testdb.students", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("543922b81aaf92ac0f9334f8")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.18.2:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.18.3:27017" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
testdb.students
shard key: { "age" : 1 }
chunks:
shard0000 1
{ "age" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "age" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 0)
可是我们此时没有数据，那么便来生成一些数据吧
mongos> for (i=1;i<=100000;i++) db.students.insert({name:"student"+i,age:(i%100),addr:"china"})
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("543922b81aaf92ac0f9334f8")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.18.2:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.18.3:27017" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
testdb.students
shard key: { "age" : 1 }
chunks:
shard0001 1
shard0000 2
{ "age" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "age" : 1 } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "age" : 1 } -->> { "age" : 99 } on : shard0000 Timestamp(2, 2)
{ "age" : 99 } -->> { "age" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(2, 3)
会发现把数据分到了不同的chunk上
数据分片就实现了，当然一般不建议手动分片。
总结：mongod在大数据处理还有主从复制上都有着比MySQL更加优秀的性能和更加简单的操作。但由于mongod尚不是很成熟，在实际的应用中还有许多要解决的问题。需要使用着慢慢摸索。
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复制分片mongodblinux
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