如何解决MongoDB：在单台计算机上分片是否有意义？
| 在MongoDB中创建了一个包含11446615个文档的集合。 每个文档具有以下格式：{
\"_id\" : ObjectId(\"4e03dec7c3c365f574820835\"),\"httpReferer\" : \"http://www.somewebsite.pl/art.PHP?id=13321&b=1\",\"words\" : [\"SEX\",\"DRUGS\",\"ROCKNROLL\",\"WHATEVER\"],\"howMany\" : 3
}
db.my_coll.ensureIndex({words: 1})
解决方法
是的，在单个服务器上分片确实很有意义。
目前，MongoDB仍对每个mongodb服务器使用全局锁。
创建多个服务器将使服务器从彼此的锁中释放。
如果您使用单独的NUMA运行多核计算机，则可以
还可以提高性能。
如果您的服务器负载增加过多，则初始分片将使将来的横向扩展更加容易。您现在最好这样做。
机器各不相同。我建议编写您自己的批量插入基准测试程序，并启动各种数量的MongoDB服务器分片。我有一台16核心RAIDed计算机，我发现3-4个分片对于我的重写数据库似乎是理想的选择。我发现我的两个NUMA是我的瓶颈。
, 在使用mongodb v3.0.x的现代（2015）中，使用mmap进行了集合级锁定，这会稍微提高写入吞吐量（假设您对多个集合进行写入），但是如果您使用wiredtiger引擎，则会进行文档级锁定，即具有更高的写入吞吐量。这样就无需在单个计算机上进行分片。尽管从技术上讲，您仍然可以通过在一台机器上分片来提高mapReduce的性能，但是在这种情况下，最好使用可以利用多个内核的聚合框架。如果您严重依赖地图缩减算法，那么仅使用诸如Hadoop之类的方法可能最有意义。
分片mongodb的唯一原因是水平缩放。因此，如果一台机器无法容纳足够的磁盘空间，内存或CPU能力（稀有），则分片将变得很有用。我认为确实很少有人拥有足够的数据来分片，即使是大型企业也是如此，尤其是因为wiredtiger添加了压缩支持，可以将磁盘使用量减少80％以上。很少有人使用mongodb大规模执行真正占用大量CPU的查询，因为对此有更好的技术。在大多数情况下，IO是性能中最重要的因素，除非您运行大量复杂的聚合，甚至插入时就对地理空间进行索引，否则查询不会占用大量CPU资源。
您需要分片的最可能原因是，如果您有大量消耗大量RAM的索引，wiredtiger会减少这种情况，但这仍然是最常见的分片原因。在单个计算机上进行分片可能仅会导致不希望的开销，却几乎没有或可能没有任何好处。
, 这不一定是mongo问题，而是一般的操作系统问题。您的数据库使用可能存在三个瓶颈。
网络（例如，您位于千兆位线上，大部分时间是在高峰时段使用的，但是您的数据库并未真正载入）
CPU（您的CPU接近100％，但磁盘和网络几乎没有跳动）
磁碟
如果是网络，请尽可能重写网络协议，否则将其分片到其他计算机。对于CPU，如果您100％使用少数几个内核，而其他内核是免费的，则在同一台计算机上分片将提高性能。如果磁盘被充分利用，则添加更多磁盘并在它们之间进行分片-比添加更多计算机便宜。
,不，在单个服务器上分片没有任何意义。
有一些例外情况，但它们大多归结为与诸如运行map / reduce或javascript之类的事情相关的并发问题。
, 副本集教程的第一段对此进行了回答
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Replica+Set+Tutorial
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