升序片键通常类似于date或ObjectId--随着时间稳步增长的字段。
这种模式通常会使MongoDB更难保持块的平衡,因为所有的块都是由一个分片创建的。
随机分发的键可以是用户名,电子邮件地址,UUID,MD5哈希值等
由于写操作是随机分发的,因此分片应该以大致相同的速度增长,从而减少需要进行的迁移操作数据。
基于位置的片键可以是用户的IP、经纬度或者地址。
> sh.addShardToZone("shard0000", "USPS")
> sh.addShardToZone("shard0000", "Apple")
> sh.addShardToZone("shard0002", "Apple")
> sh.updateZoneKeyRange("test.ips", {"ip": "056:000:000:000"}, {"ip": "057:000:000:000"}, "Apple")
为了尽快的加载数据,哈希片键是最好的选择。如果在大量查询中使用升序键,但又希望写操作随机分发,那么哈希片键是不错的选择。但是我们无法使用哈希片碱执行指定目标的范围查询。
> db.users.createIndex({"username": "hashed"})
> db.shardCollection("app.users", {"username": ""hashed})
在files_id字段上创建一个哈希索引,呢么每个文件都会在集群中随机分发,并且同一个文件将始终被包含在单个块上。
> db.fs.chunks.ensureIndex({"files_id": "hashed"})
> sh.shardCollection("test.fs.chunks", {"files_id": "hashed"})
以下描述的技术会创建多个热点(最好是每个分片上都有几个热点),以便写操作在集群中均匀分发,但在同一个分片上写操作是递增的。
为了实现,需要复合片键:第一个键值是粗略的随机值,技术较小,第二个键值是一个升序键。
可以将此配置想象成每个块都是一个升序文档的栈,每个分片上有多个栈,每个栈都是递增的,直到块被拆分。
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