No olvides que en las ciencias un error casi siempere puede tener varias soluciones, de igual modo nosotros aquí te enseñamos lo mejor y más óptimo.
Solución:
En el contexto de escalar MongoDB:
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replicación crea copias adicionales de los datos y permite la conmutación por error automática a otro nodo. La replicación puede ayudar con la escala horizontal de las lecturas si está de acuerdo en leer datos que potencialmente no son los más recientes.
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fragmentación permite escalar horizontalmente las escrituras de datos mediante la partición de datos en varios servidores mediante un casco key. Es importante elegir un buen fragmento. key. Por ejemplo, una mala elección de fragmento key podría conducir a “puntos calientes” de datos que solo se escriben en un solo fragmento.
Un entorno fragmentado agrega más complejidad porque MongoDB ahora tiene que administrar la distribución de datos y solicitudes entre fragmentos: se agregan procesos adicionales de configuración y enrutamiento para administrar esos aspectos.
La replicación y la fragmentación generalmente se combinan para crear un clúster fragmentado donde cada fragmento es compatible con un conjunto de réplicas.
Desde el punto de vista de una aplicación cliente, también tiene cierto control en relación con la interacción de replicación/fragmentación, en particular:
- Preferencias de lectura
- Escribe inquietudes
Considere que tiene una gran colección de música en su disco duro, almacena la música en orden lógico según el año de lanzamiento en diferentes carpetas. Le preocupa que su colección se pierda si falla la unidad. Así que obtiene un disco nuevo y ocasionalmente copia toda la colección manteniendo la misma estructura de carpetas.
Sharding >> Mantener sus archivos de música en diferentes carpetas
Replicación >> Sincronización de su colección con otras unidades
La replicación es una configuración de maestro/esclavo en su mayoría tradicional, los datos se sincronizan con los miembros de respaldo y, si el principal falla, uno de ellos puede ocupar su lugar. Es una herramienta razonablemente simple. Está diseñado principalmente para la redundancia, aunque puede escalar las lecturas agregando miembros del conjunto de réplicas. Eso es un poco complicado, pero funciona muy bien para algunas aplicaciones.
La fragmentación se encuentra encima de la replicación, por lo general. Los “fragmentos” en MongoDB son solo conjuntos de réplicas con algo llamado “enrutador” delante de ellos. Su aplicación se conectará al enrutador, emitirá consultas y decidirá a qué conjunto de réplicas (fragmento) reenviar las cosas. Es significativamente más complejo que un solo conjunto de réplicas porque tiene que lidiar con el enrutador y los servidores de configuración (estos realizan un seguimiento de qué datos se almacenan y dónde).
Si quieres escalar Mongo horizontalmente, fragmentarías. A 10gen le gusta llamar fragmentación automática a la configuración del servidor de configuración/enrutador. Es posible hacer una forma de fragmentación más gueto donde la aplicación también decida en qué base de datos escribir.
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