MongoDB范圍片鍵和哈希片鍵有什么區(qū)別？

2024-09-07 00:22:35

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供稿：網(wǎng)友

這篇文章給大家介紹MongoDB片鍵，主要介紹范圍片鍵和哈希片鍵以及兩者的不同，對(duì)大家學(xué)習(xí)和理解MongoDB有一定的參考價(jià)值，感興趣的朋友就繼續(xù)往下看吧。
01 片鍵
      MongoDB的片鍵決定了集合中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)在集合中的分布情況，具體的方法是使用片鍵值的范圍來(lái)對(duì)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。舉個(gè)例子：

      需要注意的是，在一個(gè)集合中，被選為片鍵的這個(gè)字段上必須有一個(gè)支持片鍵的索引，或者是必須有一個(gè)以這個(gè)字段開(kāi)頭的聯(lián)合索引。通常情況下，我們給字段添加的索引，最常見(jiàn)的是普通索引或者哈希索引，普通的索引字段如果作為片鍵，那么這個(gè)片鍵我們稱為范圍片鍵；哈希索引字段如果作為片鍵，那么這個(gè)片鍵我們稱為哈希片鍵。下面我們來(lái)看二者的不同之處：

02 范圍片鍵(遞增片鍵)
      范圍片鍵，顧名思義，就是將數(shù)據(jù)根據(jù)片鍵劃分到連續(xù)的范圍里面，在這個(gè)模型中，那些值"相似"的文檔可能位于同一個(gè)片中。例如下面這樣：

      好處：

      可以高效的讀取連續(xù)范圍內(nèi)的目標(biāo)文檔。如果你使用范圍查詢，則可以比較快速的拿到所有的結(jié)果值。因?yàn)閿?shù)據(jù)所在的數(shù)據(jù)chunk比較少。

      壞處：

      如果我們寫(xiě)入的數(shù)據(jù)都幾種在某一個(gè)分片區(qū)間，那么讀寫(xiě)性能都可能因?yàn)槠I劃分不均勻而降低。(例如下圖中，數(shù)據(jù)的基數(shù)大部分在20~maxKey，則大部分都在chunk C的位置，本身分布不均勻),Chunk C的寫(xiě)入壓力將會(huì)增大。

      在下列場(chǎng)景中，使用范圍片鍵比較合適：

      1、數(shù)據(jù)的基數(shù)比較大

      2、分片的寫(xiě)入頻率比較低(插入較少不容易產(chǎn)生chunk的搬運(yùn))

      3、非單調(diào)變化的分片(如果單調(diào)寫(xiě)，則會(huì)分到同一個(gè)塊里面，容易達(dá)到chunk割裂的條件，產(chǎn)生chunk的搬運(yùn))

      如果數(shù)據(jù)滿足上面的三個(gè)條件，則我們寫(xiě)入的數(shù)據(jù)可能是這樣的：

      就是比較均勻的寫(xiě)入到了數(shù)據(jù)塊中。

03 哈希片鍵
      哈希片鍵使用哈希索引在共享集群中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。哈希索引計(jì)算單個(gè)字段的哈希值作為索引值，該值用作片鍵(注意，這里并不是字段本身的值，而是hash之后的值)。

      作為哈希片鍵的索引字段應(yīng)該有如下特點(diǎn)：

      1、具有大量不同的值

      2、哈希索引適合單調(diào)變化的字段，例如自增值，時(shí)間值等(因?yàn)榭梢詫握{(diào)的字段通過(guò)hash函數(shù)映射到不同的塊上去，從而分散寫(xiě)入壓力，例如下圖，雖然數(shù)據(jù)連續(xù)，但是寫(xiě)入了不同的數(shù)據(jù)塊中)

      下面是分片創(chuàng)建從無(wú)到有的過(guò)程舉例：

1、創(chuàng)建表，只有一個(gè)字段name，并插入數(shù)據(jù)
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、查看數(shù)據(jù)
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、允許數(shù)據(jù)庫(kù)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字段創(chuàng)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字段作為片鍵創(chuàng)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")
  }
}
}

（編輯：武林網(wǎng)）

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