mongodb主從，副本集，分片的理解

MongoDb在用於生產環境的三種模式，master/slaves（主從模式）;replcation副本集;auto shard 分片模式

 

   在早期的系統設計中，主從模式是比較流行的，將讀寫分離，在不一樣的DB上操做，能夠有效下降數據庫的壓力，並且還能實現數據的備份，可是在master節點故障的時候，不能及時的自動的切換到slaves節點，須要手動干預，這個是硬傷

 

   目前在Mongodb的官方說法中已經不推薦使用master/slave/模式，推薦使用副本集模式，應爲該模式不但實現了主從模式的讀寫分離，並且有本身的一套選舉機制，能經過本身的算法，選舉出當前最優的節點做爲活躍節點，一旦活躍節點宕機，選舉出來的新的節點將成爲活躍節點對外提供服務，其餘節點則繼續做爲複製節點，當原先的活躍節點恢復，會自動做爲非活躍節點（備份節點）存在。

 這種模式的最大優勢在於Mongodb的自動選舉活躍節點的機制，不須要手動干預即可以實現活躍與非活躍的切換，可是它因爲數據沒有shard，每一個節點都是一個完成的備份，則不能使用MongoDb的分佈式計算功能，固然，也能夠經過程序本身來實現（成本很高），因此就有了Auto shard模式

 

   利用Mongo的分片，能夠將數據自動的分解成多個塊，存儲在不一樣的節點上，每一個被差分的塊都有三個副本集，這樣是爲了數據備份和恢復，並且數據分片之後，能夠利用多臺廉價的存儲和CPU的計算構建一個水平可擴展的計算架構，這就是咱們的分佈式計算

 

   目前在單臺Mongodb上作MapReduce，速度仍是比較慢的，可是若是數據分散在多臺機器上，利用多太機器創建一個計算集羣，計算速度估計會線性增加。