mongodb索引分片键，mongodb部分索引

mongodb分片可以做到故障切换么

——MongoDB会自动处理故障转移。这能让你在维持相当高的写可用性的同时，拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要。

（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

不可靠环境保证高可用性设置副本集（主-从服务器设置）不仅方便而且很快，此外，使用MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（或数据中心）故障转移。

使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。（2）易伸缩，自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力，能对数据集进行分片，数据的存储压力分摊给多台服务器。

相关问答

Q1: 云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全

1、MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。单字段索引：MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

2、正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

3、注意 ： 1） 不支持一个复合索引同时出现多个数组字段。

4、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。

5、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

Q2: 为什么MongoDB适合大数据的存储

数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。

因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。

文档存储 数据存储以BSON/JSON文档，这对于Web应用程序有很大的意义。开发者API喜欢以JSON形式传输，这使得整个项目的数据表示可采用统一的模型。所有这一切都无需任何前期架构设计。

由于MongoDB中的Bson对象大小是有限制的，在7版本以前单个Bson对象最大容量为4M，7版本以后单个Bson对象最大容量为16M[5]。

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。

Q3: MongoDB分片片键如何选择

（1）使用片键的取值范围指定数据块 设置分片的时候，需要从集合里选出一个字段，用该字段的值作为数据拆分的依据，这个字段称为片键（shard key)，文档中的数据按照这个字段排序切分成块，分布到各个片上。

当写日志的服务节点越来越多时，日志存储的服务需要保证可扩展的日志写入能力以及海量的日志存储能力，这时就需要使用MongoDB sharding来扩展，将日志数据分散存储到多个shard，关键的问题就是shard key的选择。

分片1：191612132：27017 分片2：191612132：27018 ……其他分片端口依次递增。

注意 ：该索引是唯一索引，因此值不能重复，即 _id 值不能重复的。在分片集群中，通常使用 _id 作为片键。创建索引 在集合上创建索引。

片键(key)，MongoDB以其作为依据来确定需要在不同分片服务器之间移动的数据。

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