MongoDB 스플릿

셰이핑은 여러 가지 기계에 걸쳐 데이터 기록을 저장하는 과정입니다. 이는 MongoDB가 데이터 성장 요구를 충족하는 방법입니다. 데이터 크기가 증가함에 따라, 한 가지 기계는 데이터를 저장할 수 없고, 받아들이는 읽기와 쓰기 획득량을 제공할 수 없습니다. 셰이핑은 수평 확장 문제를 해결합니다. 셰이핑을 통해 더 많은 컴퓨터를 추가하여 데이터 성장과 읽기 및 쓰기 작업의 요구를 지원할 수 있습니다.

왜 셰이핑을 해야 하나요?

• 복제 중에는 모든 입력이 메인 노드로 전환됩니다

• 지연에 민감한 쿼리는 여전히 메인 노드로 전환됩니다

• 단일 복제 집의 제한은12개의 노드

• 데이터 셋이 크면 메모리가 충분치 않을 수 있습니다

• 로컬 디스크가 충분하지 않습니다

• 수직 확장은 너무 비쌉니다

MongoDB의 스플릿

아래 그림은 스플릿 클러스터를 사용하는 MongoDB의 스플릿을 보여줍니다.

아래 그림에서, 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다-

• 스플릿−스플릿은 데이터를 저장하기 위해 사용됩니다. 그들은 높은可用성과 데이터 일관성을 제공합니다. 생산 환경에서, 각 스플릿은 독립적인 복제셋으로 작동합니다.

• 구성 서버−구성 서버는 클러스터의 메타데이터를 저장합니다. 이 데이터는 클러스터 데이터 셋과 스플릿의 매핑을 포함합니다. 쿼리 라우터는 이 메타데이터를 사용하여 작업을 특정 스플릿으로 안내합니다. 생산 환경에서, 스플릿 클러스터는 정확히 하나의 구성 서버를 가집니다.3개의 구성 서버.

• 쿼리 라우터−쿼리 라우터는 기본적으로 mongo 인스턴스로, 클라이언트 애플리케이션 인터페이스와 직접 연결하여 작업을 적절한 스플릿으로 안내할 수 있습니다. 쿼리 라우터는 작업을 처리하고 스플릿으로 위치를 정하여 클라이언트에게 결과를 반환합니다. 스플릿 클러스터는 클라이언트 요청 부담을 분할하기 위해 여러 개의 쿼리 라우터를 포함할 수 있습니다. 클라이언트는 쿼리 라우터에 요청을 보냅니다. 일반적으로 스플릿 클러스터는 많은 쿼리 라우터를 가집니다.