本文目录一览：
如何搭建mongodb分片
要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色：Config Server 为了将一个特定的collection存储在多个shard中，需要为该collection指定一个shard key，例如{age： 1} ，shard key可以决定该条记录属于哪个chunk。
创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示 创建配置文件mongo.conf。
片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上。 MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据。
定义新的数据库名我们通过使用use new-databasename的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后，才会真正建立起来。
使用ansible一键部署MongoDB分片集群
1、用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。
2、部署过，没有深入研究过，一般mongodb部署主从、或者mongodb分片集群；建议3台或5台服务器来部署。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块。这些块分散到若干片里面，每个片只负责总数据的一部分。
3、有时候，集群在一个内网环境，出于安全考虑，集群内的机器不会做互信，即ssh免密登录，此时使用ansible去部署多套机器就需要写一下到配置文件了。
MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了
1、查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。db 图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库。
2、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
3、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
4、MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。
mongodb数据库怎么导入分片集群中
也可以使用--dbpath参数来指定别的数据库目录。
首先，启动MongoDB数据库（不会的可参考我的其他指南，这里不多说），然后再连接MongoDB数据库。如图，使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了。如图，提示connecting to……，说明连接成功了。
FileToMongo是一款好用的MongoDB导入工具，FileToMongo能够帮助用户把CSV、TXT、Excel、JSON、XML等文件中的数据导入到MongoDB数据库中，支持GUI界面和命令行两种操作方式，非常适合MongoDB数据库用户使用。
mongod --config E：oolsmongodb-win32-i386-4mongod.cfg --install 这样就在Windows下成功建立了MongoDB的服务。在“运行”中输入“services.msc”，打开“服务”管理界面。
登录NineData控制台。 在左侧导航栏中，单击数据源管理数据源。 单击页面上的创建数据源，在弹出的数据源类型弹窗中，选择自建数据库MongoDB，在创建数据源页面根据下表配置参数。
这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统，数据分表存储在sharding的各个节点上，使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群。MongoDB 的数据分块称为 chunk。
MongoDB自动分片介绍
1、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
2、MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。
3、水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力。
单机mongodb数据库怎么导入分片集群中
也可以使用--dbpath参数来指定别的数据库目录。
数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力，可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较。
这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统，数据分表存储在sharding的各个节点上，使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群。MongoDB 的数据分块称为 chunk。
