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黃頁88網(wǎng)全自動錄播系統(tǒng),寧波百度推廣優(yōu)化,網(wǎng)站開發(fā)有關(guān)書籍,網(wǎng)站app免費軟件1.背景 目前,文檔型數(shù)據(jù)庫由于靈活的schema和接近關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的訪問特點,被廣泛應用,尤其是游戲、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)的客戶使用MongoDB構(gòu)建了大量應用程序,比如游戲客戶用來處理玩家的屬性信息;又如股票APP用來存儲與時…

1.背景

?目前,文檔型數(shù)據(jù)庫由于靈活的schema和接近關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的訪問特點,被廣泛應用,尤其是游戲、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)的客戶使用MongoDB構(gòu)建了大量應用程序,比如游戲客戶用來處理玩家的屬性信息;又如股票APP用來存儲與時間線相關(guān)的行情數(shù)據(jù)。隨著時間的推移和業(yè)務的發(fā)展,MongoDB庫越來越大,大庫治理是必須面臨的問題。

?一般來講,大庫治理有如下幾種方案。一是做冷熱數(shù)據(jù)隔離,將數(shù)據(jù)根據(jù)使用頻率分為熱、溫、冷、凍級別,超過一定時間的冷數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)儲到另一個冷庫或低成本存儲的數(shù)據(jù)庫;熱庫只保留近期訪問頻繁的數(shù)據(jù);二是做垂直拆分,比如大系統(tǒng)有多個集合,按照模塊進行垂直劃分,把不同模塊對應的集合拆分到不同庫,實現(xiàn)數(shù)據(jù)量和訪問量的垂直分離;三是做水平拆分,比如選擇userid的哈希值,將大的集合水平拆分到多個庫,實現(xiàn)整體存儲和計算能力的擴展。第四,也有部分業(yè)務,它的歷史數(shù)據(jù)的使命完成,走完生命周期,可以直接刪除。這4種方案,各有利弊,且需要根據(jù)實際業(yè)務場景進行選型。而很多場景下,客戶會選擇水平sharding,主要原因如下:

  • 很多業(yè)務需要經(jīng)常查詢歷史數(shù)據(jù),水平sharding不需要刪除或分離歷史數(shù)據(jù);

  • 長遠來看,水平sharding的擴展性更好,可以支撐更大的業(yè)務規(guī)模。

?DocumentDB Elastic Cluster是亞馬遜云科技提供的一個很好的支持水平sharding的云數(shù)據(jù)庫服務。本文,主要針對客戶從MongoDB副本集架構(gòu)遷移到DocumentDB Elastic Cluster的過程中,如何進行海量數(shù)據(jù)遷移的問題,進行研究,并提供最佳實踐。

2.可選遷移方案

?眾所周知,含有大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)庫的遷移,是比較有挑戰(zhàn)性的問題。數(shù)據(jù)庫在不斷的讀寫,不僅需要在目標庫完成當前全量數(shù)據(jù)的初始化,也需要把初始化期間的數(shù)據(jù)變化同步到新庫。以下是遷移方案示意圖:

?MongoDB記錄文檔變化的方式有兩種:oplog和change stream。由于,oplog或change stream的存儲空間是有限的,因此全量初始化階段的遷移速度是必須要考慮的因素。另外,增量同步階段的速度也必須大于源數(shù)據(jù)庫的變化速度,這樣才能實現(xiàn)新舊數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致。這兩個階段,我們都需要依賴穩(wěn)定、高效的工具來完成。尤其在大型數(shù)據(jù)庫的遷移時,甚至要配合一定的數(shù)據(jù)遷移策略(比如并行、壓縮;冷、熱數(shù)據(jù)分別遷移;不同集合分別遷移等)。

亞馬遜云科技有3種可行的遷移方案:

  • AWS DMS全量+增量遷移

  • Mongoshake全量+增量遷移

  • Mongodump/mongorestore+DMS增量遷

方案1:AWS DMS全量+增量

?DMS是亞馬遜云科技的一項云服務,允許遷移關(guān)系數(shù)據(jù)庫、MongoDB數(shù)據(jù)庫和其他類型的數(shù)據(jù)存儲??梢允褂肈MS執(zhí)行一次性遷移,或復制源庫正在進行的更改以保持源和目標同步。DMS在全量遷移階段提供了Auto segmentation和Range segmentation的方式來并行加速遷移;在CDC增量階段,3.5 bet版也支持并發(fā)方式寫入DocumentDB。

方案2:Mongoshake全量+增量

?開源的Mongoshake,也支持遷移寫入DocumentDB。由于它屬于開源產(chǎn)品,優(yōu)勢是社區(qū)活躍,遇到問題可以定制開發(fā)解決,遷移速度較快;劣勢是遇到問題可以獲得的技術(shù)支持力度較低,用戶需要自己定位或求助社區(qū)。

方案3:Mongodump/mongorestore+DMS增量

?mongodump是MongoDB官方提供的備份工具,它可以從MongoDB數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù),并生成BSON文件,然后通過mongorestore工具恢復到MongoDB。它也同樣支持從DocuemntDB備份數(shù)據(jù)。而mongodb-database-tools的6.1版本也支持恢復到DocumentDB Elastic Cluster。這種方案的優(yōu)勢是穩(wěn)定快速,缺點是增量同步能力不足。但是,可以借助DMS的增量同步能力。重點是需要選擇好增量同步的起始位點,防止數(shù)據(jù)丟失。

以上三種方案,各有優(yōu)缺點,如下表。

使用DMS托管服務,用戶配置遷移任務最方便,整個遷移過程,日志清晰、速度直觀,可觀測性較好。Mongoshake在增量寫入DocumentDB環(huán)節(jié)速度略慢,在TPS較高的場景不適用;而mongodump和mongorestore在MongoDB大數(shù)據(jù)庫遷移場景上,速度比DMS full load更快。大庫遷移是否成功的一個非常重要因素是遷移速度。

原標題:大型MongoDB數(shù)據(jù)庫遷移到DocumentDB Elastic Cluster的最佳實踐

原鏈接:https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/best-practices-for-migrating-large-mongodb-databases-to-documentdb-elastic-cluster/

http://aloenet.com.cn/news/43867.html

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