分片 是mongoDB扩展的一种方式。分片分割一个collection并将不同的部分存储在不同的机器上。当一个数据库的collections相对于当前空间过大时，你需要增加一个新的机器。分片会自动的将collection数据分发到新的服务器上。
1. 连接到mongos可查看系统相关信息
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configsvr> show dbs configsvr> use config configsvr> show collections onfigsvr> db.mongos.find() { "_id" : "racdb:28885" , "ping" :ISODate( "2016-03-21T09:23:05.106Z" ), "up" :NumberLong(1436), "waiting" : true , "mongoVersion" : "3.2.3" } { "_id" : "host8.localdomain:28885" , "ping" :ISODate( "2016-03-21T09:23:07.960Z" ), "up" :NumberLong(1427), "waiting" : true , "mongoVersion" : "3.2.3" } { "_id" : "host9.localdomain:28885" , "ping" :ISODate( "2016-03-21T09:23:03.521Z" ), "up" :NumberLong(1407), "waiting" : true , "mongoVersion" : "3.2.3" } configsvr> db.shards.find() { "_id" : "shard1" , "host" : "shard1/host8:28017,racdb:28017" } { "_id" : "shard2" , "host" : "shard2/host8:28018,racdb:28018" } configsvr> db.databases.find() { "_id" : "im_offline_msg" , "primary" : "shard1" , "partitioned" : true } { "_id" : "testdb" , "primary" : "shard2" , "partitioned" : true } { "_id" : "test" , "primary" : "shard1" , "partitioned" : true } { "_id" : "blogdb" , "primary" : "shard2" , "partitioned" : false } |
2. 对数据库启用分片
2.1 当前可连接到 mongos 查看数据库或者集合的分片情况（没有分片）：
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mongos> db.stats() mongos> db.tab.stats() |
2.2 对数据库激活分片功能：
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# mongo racdb:28885 mongos>sh.enableSharding( "test" ) #或者 # mongo racdb:28885 mongos> use admin mongos> db.runCommand( { enableSharding: "blogdb" } ) |
2.3 此时查看数据库分区情况，partitioned变为 [true]。
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configsvr> use config switched to db config configsvr> db.databases.find() { "_id" : "im_offline_msg" , "primary" : "shard1" , "partitioned" : true } { "_id" : "testdb" , "primary" : "shard2" , "partitioned" : true } { "_id" : "test" , "primary" : "shard1" , "partitioned" : true } { "_id" : "blogdb" , "primary" : "shard2" , "partitioned" : true } |
启用数据库分片并没有将数据进行分开，还需要对 collection 进行分片。
3. 对集合启用分片
启用前，有几个问题需要考虑的：
选择哪个键列作为shard key 。（更多参考：Considerations for Selecting Shard Keys）
如果集合中已经存在数据，在选定作为shard key 的键列必须创建索引；如果集合为空，mongodb 将在激活集合分片（sh.shardCollection）时创建索引。
集合分片函数sh.shardCollection ，
sh.shardCollection(".",shard-key-pattern)
mongos>sh.shardCollection("test.tab", { "_id": "hashed"})
测试 插入数据：
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--使用python命令 #创建python文件 $ vi batch_insert.py #-*- coding: UTF-8 -*- import pymongo client = pymongo.MongoClient( "racdb" , 28885) db = client.testdb #查看testdb数据库中集合信息 print (db.collection_names()) #连接到my_collection集合 print (db.my_collection) #清空my_collection集合文档信息 db.my_collection.remove() #显示my_collection集合中文档数目 print (db.my_collection.find(). count ()) #插入10000条文档信息 for i in range(10000): db.my_collection. insert ({ "id" :i, "name" : "Licz" }) #显示my_collection集合中文档数目 print ( '插入完毕，当前文档数目：' ) print (db.my_collection.find(). count ()) #执行插入 [mongod@racdb ~]$ python2.7.3batch_insert.py [u 'system.indexes' , u 'table1' ,u 'my_collection' ] Collection( Database (MongoClient(host=[ 'racdb:28885' ],document_class=dict, tz_aware= False , connect = True ), u 'testdb' ), u 'my_collection' ) 0 |
插入完毕，当前文档数目：
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10000 #或是用mongo shell插入测试数据 for (var i=1; i<=100000; i++) { db.cc. insert ({ "id" : i, "myName" : "cc" +i, "myDate" : new Date ()}); } |
启用集合分片
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mongos> show collections mongos> db.cc.find() mongos> db.cc.createIndex({ "id" : "hashed" }) mongos> db.cc.getIndexes() mongos>sh.shardCollection( "testdb.cc" , { "id" : "hashed" }) mongos> db.stats() mongos> db.cc.stats() --查看sharding 状态 mongos> db.printShardingStatus(); |
以上内容是小编给大家介绍的 MongoDB 分片测试，希望对大家有所帮助！