mongodb sharding tutorial with example
MongoDB में साझा करने के बारे में आपको जो कुछ भी जानना चाहिए:
हमने सीखा MongoDB में नियमित अभिव्यक्ति हमारे पिछले ट्यूटोरियल में।
इस ट्यूटोरियल में, हम MongoDB में शेयरिंग पर चर्चा करेंगे।
इसमें सभी ट्यूटोरियल्स का अन्वेषण करें MongoDB ऑनलाइन ट्यूटोरियल श्रृंखला अवधारणा की एक सही समझ के लिए।
आप क्या सीखेंगे:
MongoDB में साझा करना
शेयरिंग वितरित सर्वर में बड़े डेटा को संग्रहीत करने के लिए वास्तुकला है।
MongoDB में, शार्किंग एक विशाल डेटा को बनाए रखता है और इसका उपयोग ज्यादातर बड़े पैमाने पर अंतरिक्ष की आवश्यकता के लिए किया जाता है। अब बड़े एप्लिकेशन ट्रांसएक्शनल डेटा के अंत पर आधारित हैं, जो दिन-प्रतिदिन बढ़ रहा है और अंतरिक्ष की आवश्यकता तेजी से बढ़ रही है।
सिर्फ सूचना भंडारण में वृद्धि के कारण, एक एकल मशीन विशाल भंडारण क्षमता से निपटने में सक्षम नहीं है। हमें विभिन्न सर्वरों के बीच जानकारी को साझा करना होगा।
मोंगो में, शार्डिंग क्षैतिज स्केल-अप एप्लिकेशन आर्किटेक्चर प्रदान करता है जिसके द्वारा हम विभिन्न सर्वरों पर जानकारी विभाजित कर सकते हैं।
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शार्किंग की मदद से, हम बढ़ती जानकारी का आसानी से समर्थन करने के लिए डेटाबेस के वर्तमान उदाहरण के साथ कई सर्वर कनेक्ट कर सकते हैं। यह आर्किटेक्चर कनेक्टेड सर्वर पर स्वचालित रूप से सूचनाओं का भार रखता है।
एक एकल शार्क डेटाबेस के एकल उदाहरण के रूप में प्रतिनिधित्व करता है और सामूहिक रूप से यह एक तार्किक डेटाबेस बन जाता है। जितना क्लस्टर अलग-अलग शार्क के संयोजन के साथ बढ़ता है, तदनुसार प्रत्येक शार्क की जिम्मेदारी कम हो जाती है।
उदाहरण के लिए , हमें MongoDB में 1GB जानकारी संग्रहीत करनी होगी। शेयरिंग आर्किटेक्चर में, अगर हमारे पास चार शार्क हैं, तो प्रत्येक में 250MB होगा और अगर हमारे पास दो शार्क हैं तो प्रत्येक में 512MB होगा।
इस उदाहरण से, हम समझ सकते हैं कि विभिन्न शार्क के बीच डेटा कैसे वितरित किया जाता है। इसके साथ ही, प्रत्येक शार्द रीड एंड राइट ऑपरेशन को संचालित करेगा जो केवल सूचना के साथ जुड़ा हुआ है। इसके द्वारा, प्रसंस्करण की गति बढ़ जाती है और डेटा पर प्रसंस्करण कम हो जाता है।
शेयरिंग की
MongoDB में शार्किंग को लागू करते समय हमें उस कुंजी को परिभाषित करना होगा जिसे साझा उदाहरण के लिए प्राथमिक कुंजी माना जाएगा।
उदाहरण के लिए, अगर हमारे पास 14 छात्रों से मिलकर एक विशेष कक्षा की छात्र जानकारी का संग्रह है, जिसके साथ, हमारे पास दो सामान्य उदाहरण हैं।
फिर इन संग्रह को 7/7 दस्तावेजों वाले इन शार्प के बीच विभाजित किया गया है। इन दो शार्द उदाहरणों को बांधने के लिए हमारे पास एक सामान्य कुंजी है जो इन दस्तावेजों के बीच संबंधों को दर्शाएगी जिसे शार्द की के रूप में जाना जाएगा। यह संख्यात्मक, यौगिक या किसी हैश पर आधारित हो सकता है।
निष्कर्ष
MongoDB में, शार्किंग विभिन्न सर्वरों के बीच जानकारी वितरित करने का दृष्टिकोण है।
हम एक डेटाबेस की एकल आवृत्ति के साथ कई सर्वर कनेक्ट कर सकते हैं ताकि इसकी स्केलेबिलिटी और जानकारी की उपलब्धता बढ़ सके। संक्षेप में, जानकारी को अलग-अलग डेटाबेस में संग्रहीत करने के लिए विखंडू में विभाजित किया गया है जो वस्तुतः एकल डेटाबेस के रूप में काम कर रहे हैं।
जब कोई उपयोगकर्ता डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करने की कोशिश कर रहा होता है, तो इसे अलग-अलग सर्वरों से चंक्स के रूप में एकत्र किया जाता है और फिर उपयोगकर्ता को जानकारी देने के लिए संयोजित किया जाता है। यह बदले में, डेटाबेस में जानकारी की खोज करने और पारंपरिक भंडारण की तुलना में तेजी से प्रक्रिया करने के लिए कम समय का उपभोग करेगा।
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