MongoDB shard по дате на одной машине

Question

Мы начали с одного монгоба, но у нас нет одной коллекции, выросшей до ~ 300 ГБ. Коллекция содержит объекты, у которых есть поле даты. Но в основном нам просто нужно запросить более поздние объекты, а затем исторические раз. Поэтому мой вопрос: возможно ли очертить эту коллекцию на одном сервере полем даты? Явным образом я хотел бы очертить более свежие объекты на один узел и более старые объекты на другой узел. Вместо равномерного распределения всех объектов на n осколках.

И есть ли учебник о том, как можно очертить существующую единую базу данных (без каких-либо наборов реплик) в осколочном кластере?

Answer 1

Технически вам не нужно очертить свой контент и просто нужно индексировать свое поле. Да, вы можете создать индекс на поле даты и будет соблюден, который вы можете увидеть, посетив план запроса db.collection.explain («executionStats»)

Однако Выбор ключа осколка очень важно. Есть несколько вещей, которые следует учитывать при выборе осколок ключа

- Write scaling (high cardinality, Randomization) 
- Query Isolation. (read) 

выбрать поле даты на самом деле дает очень высокую мощность, однако она не в этом рандомизации и в результате все документы хранятся в одном осколке и, следовательно, его ограничивает емкость записи системы. По той же причине ObjectId не рекомендуется использовать в качестве ключа осколка.

http://docs.mongodb.org/manual/core/sharding-shard-key/ Содержимое из приведенной выше ссылки .. «MongoDB генерирует ObjectId значения при создании документа для получения уникального идентификатора для объекта. Тем не менее, наиболее значимые биты данных в этом значении представляет собой метку времени, что означает, что они увеличиваются в регулярном и предсказуемом шаблоне.Хотя это значение имеет высокую мощность, при использовании любой даты или другого монотонно увеличивающегося числа в качестве ключа осколка все операции вставки будут хранить данные в один кусок, и, следовательно, единый осколок. В результате емкость записи этого осколка определит эффективную емкость записи кластера ».

Answer 2

Из вашего описания это звучит так, как будто вам может не понадобиться оштукатурить, а скорее просто разделить большую коллекцию на более мелкие, по дате. Таким образом, живая коллекция содержит только последние данные, а старые данные периодически перемещаются в свою собственную коллекцию архивов. Это будет работать, если вы не будете запрашивать новые и старые данные вместе.