MongoDB范围片键和哈希片键有什么区别？
发布时间：2022-03-04 19:45:25 所属栏目：系统 来源：互联网
导读：这篇文章给大家介绍MongoDB片键，主要介绍范围片键和哈希片键以及两者的不同，对大家学习和理解MongoDB有一定的参考价值，感兴趣的朋友就继续往下看吧。 01 片键 MongoDB的片键决定了集合中存储的数据在集合中的分布情况，具体的方法是使用片键值的范围来对
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这篇文章给大家介绍MongoDB片键，主要介绍范围片键和哈希片键以及两者的不同，对大家学习和理解MongoDB有一定的参考价值，感兴趣的朋友就继续往下看吧。 01 片键 MongoDB的片键决定了集合中存储的数据在集合中的分布情况，具体的方法是使用片键值的范围来对集合中的数据进行分区。举个例子： 需要注意的是，在一个集合中，被选为片键的这个字段上必须有一个支持片键的索引，或者是必须有一个以这个字段开头的联合索引。通常情况下，我们给字段添加的索引，最常见的是普通索引或者哈希索引，普通的索引字段如果作为片键，那么这个片键我们称为范围片键；哈希索引字段如果作为片键，那么这个片键我们称为哈希片键。下面我们来看二者的不同之处： 02 范围片键(递增片键) 范围片键，顾名思义，就是将数据根据片键划分到连续的范围里面，在这个模型中，那些值"相似"的文档可能位于同一个片中。例如下面这样： 好处： 可以高效的读取连续范围内的目标文档。如果你使用范围查询，则可以比较快速的拿到所有的结果值。因为数据所在的数据chunk比较少。 坏处： 如果我们写入的数据都几种在某一个分片区间，那么读写性能都可能因为片键划分不均匀而降低。(例如下图中，数据的基数大部分在20~maxKey，则大部分都在chunk C的位置，本身分布不均匀),Chunk C的写入压力将会增大。 在下列场景中，使用范围片键比较合适： 1、数据的基数比较大 2、分片的写入频率比较低(插入较少不容易产生chunk的搬运) 3、非单调变化的分片(如果单调写，则会分到同一个块里面，容易达到chunk割裂的条件，产生chunk的搬运) 如果数据满足上面的三个条件，则我们写入的数据可能是这样的： 就是比较均匀的写入到了数据块中。 03 哈希片键 哈希片键使用哈希索引在共享集群中对数据进行分区。哈希索引计算单个字段的哈希值作为索引值，该值用作片键(注意，这里并不是字段本身的值，而是hash之后的值)。 作为哈希片键的索引字段应该有如下特点： 1、具有大量不同的值 2、哈希索引适合单调变化的字段，例如自增值，时间值等(因为可以将单调的字段通过hash函数映射到不同的块上去，从而分散写入压力，例如下图，虽然数据连续，但是写入了不同的数据块中) 下面是分片创建从无到有的过程举例： 1、创建表，只有一个字段name，并插入数据 mongos> use aaa switched to db aaa mongos> db.aaa.insert({name:1}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) mongos> db.aaa.insert({name:2}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) mongos> db.aaa.insert({name:3}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) mongos> db.aaa.insert({name:4}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) mongos> 2、查看数据 mongos> db.aaa.find() { "_id" : ObjectId("5fdb7d54d91f2f9bae3b09a1"), "name" : 1 } { "_id" : ObjectId("5fdb7d56d91f2f9bae3b09a2"), "name" : 2 } { "_id" : ObjectId("5fdb7d59d91f2f9bae3b09a3"), "name" : 3 } { "_id" : ObjectId("5fdb7d5cd91f2f9bae3b09a4"), "name" : 4 } 3、允许数据库分片 mongos> sh.enableSharding("aaa") { "ok" : 1, "operationTime" : Timestamp(1608220038, 3), "$clusterTime" : { "clusterTime" : Timestamp(1608220038, 3), "signature" : { "hash" : BinData(0,"shemm3xvSYrMiy9t7gSYcVtFUuE="), "keyId" : NumberLong("6894922308364795934") } } } mongos> 4、在name字段创建hash索引 mongos> db.aaa.createIndex({name:"hashed"},{background:true}) { "raw" : { "sharding_yeyz/127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019,127.0.0.1:27020" : { "createdCollectionAutomatically" : false, "numIndexesBefore" : 1, "numIndexesAfter" : 2, "ok" : 1 } }, "ok" : 1, "operationTime" : Timestamp(1608220115, 3), "$clusterTime" : { "clusterTime" : Timestamp(1608220115, 3), "signature" : { "hash" : BinData(0,"S3Wz9G26eJyOcwa1OLS6TVYu6SE="), "keyId" : NumberLong("6894922308364795934") } } } 5、以name字段作为片键创建哈希分片 mongos> sh.shardCollection("aaa.aaa",{name:"hashed"}) { "collectionsharded" : "aaa.aaa", "collectionUUID" : UUID("20a3895e-d821-43ae-9d28-305e6ae03bbc"), "ok" : 1, "operationTime" : Timestamp(1608220238, 10), "$clusterTime" : { "clusterTime" : Timestamp(1608220238, 10), "signature" : { "hash" : BinData(0,"qeQlD3jsSvRZkyamEa2hjbezEdM="), "keyId" : NumberLong("6894922308364795934") } } } （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
