ApsaraDB for MongoDB:シャーディングの構成によるシャードパフォーマンスの最大化

戦略の選択

• クエリがシャードキーの値の範囲を頻繁にスキャンする場合は、範囲シャーディングを使用します。ホットスポットを避けるために、キーが非単調であることを確認してください。

• 書き込み量が多く、データを均等に分散させる必要がある場合は、ハッシュシャーディングを使用します。範囲クエリがすべてのシャードノードにヒットするというトレードオフを受け入れる必要があります。

ステップ 1：シャードクラスターへの接続

mongo シェルを介してシャードクラスターインスタンスに接続します。接続方法については、シャードクラスターインスタンスへのログオンをご参照ください。

ステップ 2：データベースのシャーディング有効化

次のコマンドを実行して、ターゲットデータベースでシャーディングを有効にします。

sh.enableSharding("mongodbtest")

ステップ 3：シャードキーへのインデックス作成

コレクションをシャーディングする前に、シャードキーをサポートするインデックスを作成します。

構文：

db.<collection>.createIndex(<keyPatterns>, <options>)

詳細については、db.collection.createIndex() をご参照ください。

範囲シャーディングの例 (name フィールドの昇順インデックス)：

db.customer.createIndex({ name: 1 })

ハッシュシャーディングの例 (name フィールドのハッシュインデックス)：

db.customer.createIndex({ name: "hashed" })

インデックスタイプの値：

ステップ 4：コレクションのシャーディング

sh.shardCollection() を実行して、コレクションをシャーディングします。

構文：

sh.shardCollection("<database>.<collection>", { "<key>": <value> })

範囲シャーディングの例：

sh.shardCollection("mongodbtest.customer", { "name": 1 })

ハッシュシャーディングの例：

sh.shardCollection("mongodbtest.customer", { "name": "hashed" })

<value> パラメーターはシャーディング戦略を決定します。

ステップ 5：バランサーによるデータ分散の待機

シャーディングを構成すると、バランサーは基準を満たすデータを自動的に分割し、シャードノード間でチャンクを移行します。

データ分散の確認

sh.status() を実行して、シャーディングのステータスとシャードノード間のデータ分散を表示します。

mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
  sharding version: {
        "_id" : 1,
        "minCompatibleVersion" : 5,
        "currentVersion" : 6,
        "clusterId" : ObjectId("5xxx")
}
  shards:
        { "_id" : "d-bpxxx3c4", "host" : "mgset-xxx29/xxx", "state" : 1 }
        { "_id" : "d-bpxxx834", "host" : "mgset-xxx27/xxx", "state" : 1 }
  active mongoses:
        "3.4.6" : 2
  autosplit:
        Currently enabled: yes
  balancer:
        Currently enabled:  yes
        Currently running:  no
        Failed balancer rounds in last 5 attempts:  0
        Migration Results for the last 24 hours:
                51 : Success
  databases:
        { "_id" : "mongodbtest", "primary" : "d-bpxxx834", "partitioned" : true }
                mongodbtest.customer
                        shard key: { "name" : 1 }
                        unique: false
                        balancing: true
                        chunks:
                                d-bpxxx3c4      51
                                d-bpxxx834      52
                        too many chunks to print, use verbose if you want to force print
        { "_id" : "test", "primary" : "d-bpxxx834", "partitioned" : false }

シャードごとのストレージ確認

db.stats() を実行して、各シャードノードのストレージ統計を表示します。

mongos> db.stats()
{
    "raw" : {
        "mgset-xxx" : {
            "db" : "mongodbtest",
            "collections" : 2,
            "views" : 0,
            "objects" : 496075,
            "avgObjSize" : 353.0421932167515,
            "dataSize" : 175135406,
            "storageSize" : 434943968,
            "numExtents" : 0,
            "indexes" : 2,
            "indexSize" : 17107270,
            "ok" : 1,
            "$gleStats" : {
                "lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
                "electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000001")
            }
        },
        "mgset-xxx" : {
            "db" : "mongodbtest",
            "collections" : 2,
            "views" : 0,
            "objects" : 505423,
            "avgObjSize" : 352.9883444164591,
            "dataSize" : 178408428,
            "storageSize" : 501801512,
            "numExtents" : 0,
            "indexes" : 2,
            "indexSize" : 17493372,
            "ok" : 1,
            "$gleStats" : {
                "lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
                "electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000001")
            }
        }
    }
}

シャーディング後、両方のシャードノードにはほぼ同量のデータ (それぞれ約 496,075個と 505,423個のオブジェクト) が格納されます。