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Clusters élastiques Amazon DocumentDB : comment ça marche

Les rubriques de cette section fournissent des informations sur les mécanismes et les fonctions qui alimentent les clusters élastiques Amazon DocumentDB.

Partage élastique des clusters Amazon DocumentDB

Les clusters élastiques Amazon DocumentDB utilisent le partitionnement basé sur le hachage pour partitionner les données sur un système de stockage distribué. Le partitionnement, également appelé partitionnement, divise les grands ensembles de données en petits ensembles de données répartis sur plusieurs nœuds, ce qui vous permet de faire évoluer votre base de données au-delà des limites de mise à l'échelle verticale. Les clusters élastiques utilisent la séparation, ou « découplage », du calcul et du stockage dans Amazon DocumentDB, ce qui vous permet d'évoluer indépendamment les uns des autres. Plutôt que de repartitionner les collections en déplaçant de petits blocs de données entre des nœuds de calcul, les clusters élastiques copient les données de manière efficace au sein du système de stockage distribué.

Définitions des fragments

Définitions de la nomenclature des fragments :

Distribution des données entre les partitions configurées

Créez une clé de partition contenant de nombreuses valeurs uniques. Une bonne clé de partition répartira uniformément vos données entre les partitions sous-jacentes, offrant ainsi à votre charge de travail le meilleur débit et les meilleures performances. L'exemple suivant concerne les données relatives au nom des employés qui utilisent une clé de partition nommée « user_id » :

DocumentDB utilise le hachage pour partitionner vos données entre les partitions sous-jacentes. Les données supplémentaires sont insérées et distribuées de la même manière :

Lorsque vous agrandissez votre base de données en ajoutant des fragments supplémentaires, Amazon DocumentDB redistribue automatiquement les données :

Migration de clusters élastiques

Amazon DocumentDB prend en charge la migration des données partitionnées de MongoDB vers des clusters élastiques. Les méthodes de migration hors ligne, en ligne et hybrides sont prises en charge. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Migration et mise à niveau d'Amazon DocumentDB.

Mise à l'échelle des clusters élastiques

Les clusters élastiques Amazon DocumentDB permettent d'augmenter le nombre de partitions (scalout) dans votre cluster élastique et le nombre de vCPU appliqués à chaque partition (scal-up). Vous pouvez également réduire le nombre de partitions et la capacité de calcul (vCPU) selon vos besoins.

Pour connaître les meilleures pratiques en matière de dimensionnement, consultezMise à l'échelle des clusters élastiques.

Fiabilité des clusters élastiques

Amazon DocumentDB est conçu pour être fiable, durable et tolérant aux pannes. Pour améliorer la disponibilité, les clusters élastiques déploient deux nœuds par partition placés dans différentes zones de disponibilité. Amazon DocumentDB inclut plusieurs fonctionnalités automatiques qui en font une solution de base de données fiable. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Fiabilité d'Amazon DocumentDB.

Stockage et disponibilité des clusters élastiques

Les données Amazon DocumentDB sont stockées dans un volume de cluster, qui est un volume virtuel unique qui utilise des disques SSD. Un volume de cluster se compose de six copies de vos données, qui sont répliquées automatiquement dans plusieurs zones de disponibilité d'une seule AWS région. Cette réplication garantit que vos données sont hautement durables, avec une possibilité moindre de perte des données. Elle permet également de vous assurer que votre cluster est plus disponible pendant un basculement, car les copies de vos données existent déjà dans d'autres zones de disponibilité. Pour plus de détails sur le stockage, la haute disponibilité et la réplication, consultezAmazon DocumentDB : comment ça marche.

Différences fonctionnelles entre Amazon DocumentDB 4.0 et Elastic Clusters

Les différences fonctionnelles suivantes existent entre Amazon DocumentDB 4.0 et Elastic Clusters.

db.foo.insert(
[
    {a: {b: 5}},
    {a: {b: [5]}},
    {a: {b: [3, 7]}},
    {a: [{b: 5}]},
    {a: [{b: 3}, {b: 7}]},
    {a: [{b: [5]}]},
    {a: [{b: [3, 7]}]},
    {a: [[{b: 5}]]},
    {a: [[{b: 3}, {b: 7}]]},
    {a: [[{b: [5]}]]},
    {a: [[{b: [3, 7]}]]}
]);
// Elastic clusters
> db.foo.find({a: {$elemMatch: {b: {$elemMatch: {$lt: 6, $gt: 4}}}}}, {_id: 0})
{ "a" : [ { "b" : [ 5 ] } ] }

// Docdb 4.0: traverse more than one level deep
> db.foo.find({a: {$elemMatch: {b: {$elemMatch: {$lt: 6, $gt: 4}}}}}, {_id: 0})
{ "a" : [ { "b" : [ 5 ] } ] }
{ "a" : [ [ { "b" : [ 5 ] } ] ] }