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Cluster elastici Amazon DocumentDB: come funzionano

Gli argomenti di questa sezione forniscono informazioni sui meccanismi e le funzioni alla base dei cluster elastici di Amazon DocumentDB.

Sharding elastico dei cluster di Amazon DocumentDB

I cluster elastici di Amazon DocumentDB utilizzano lo sharding basato su hash per partizionare i dati su un sistema di storage distribuito. Lo sharding, noto anche come partizionamento, divide set di dati di grandi dimensioni in piccoli set di dati su più nodi, consentendoti di scalare il database oltre i limiti di scalabilità verticale. I cluster elastici utilizzano la separazione, o «disaccoppiamento», di elaborazione e storage in Amazon DocumentDB, consentendoti di scalare indipendentemente l'uno dall'altro. Anziché ripartizionare le raccolte spostando piccoli blocchi di dati tra i nodi di elaborazione, i cluster elastici copiano i dati in modo efficiente all'interno del sistema di storage distribuito.

Definizioni condivise

Definizioni della nomenclatura degli shard:

Distribuzione dei dati tra shard configurati

Crea una chiave shard con molti valori univoci. Una buona shard key partizionerà i dati in modo uniforme tra gli shard sottostanti, offrendo al carico di lavoro la velocità di trasmissione e le prestazioni migliori. L'esempio seguente sono i dati relativi ai nomi dei dipendenti che utilizzano una chiave shard denominata «user_id»:

DocumentDB utilizza l'hash sharding per partizionare i dati tra gli shard sottostanti. I dati aggiuntivi vengono inseriti e distribuiti nello stesso modo:

Quando ridimensioni il database aggiungendo shard aggiuntivi, Amazon DocumentDB ridistribuisce automaticamente i dati:

Migrazione elastica dei cluster

Amazon DocumentDB supporta la migrazione di dati condivisi MongoDB in cluster elastici. Sono supportati metodi di migrazione offline, online e ibridi. Per ulteriori informazioni, consulta Migrazione ad Amazon DocumentDB.

Scalabilità elastica dei cluster

Amazon DocumentDB Elastic Clusters offre la possibilità di aumentare il numero di shard (scalabilità orizzontale) nel cluster elastico e il numero di shard vCPUs applicati a ciascun shard (scalabilità verticale). Puoi anche ridurre il numero di shard e la capacità di calcolo () in base alle esigenze. vCPUs

Per le migliori pratiche di scalabilità, consulta. Scalabilità dei cluster elastici

Affidabilità elastica del cluster

Amazon DocumentDB è progettato per essere affidabile, durevole e tollerante ai guasti. Per migliorare la disponibilità, i cluster elastici distribuiscono due nodi per shard posizionati in diverse zone di disponibilità. Amazon DocumentDB include diverse funzionalità automatiche che lo rendono una soluzione di database affidabile. Per ulteriori informazioni, consulta Affidabilità di Amazon DocumentDB.

Archiviazione e disponibilità di cluster elastici

I dati di Amazon DocumentDB sono archiviati in un volume cluster, che è un singolo volume virtuale che utilizza unità a stato solido ()SSDs. Un volume cluster è composto da sei copie dei dati, che vengono replicate automaticamente su più zone di disponibilità in una singola AWS regione. Questa replica contribuisce a garantire l'estrema durata dei tuoi dati e a ridurre il rischio di perdita dei dati. Consente inoltre di assicurare che il cluster non sia più disponibile durante un failover perché le copie dei dati sono già presenti in altre zone di disponibilità. Per ulteriori dettagli sullo storage, l'alta disponibilità e la replica, vedere. Amazon DocumentDB: come funziona

Differenze funzionali tra Amazon DocumentDB 4.0 e cluster elastici

Esistono le seguenti differenze funzionali tra Amazon DocumentDB 4.0 e i cluster elastici.

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 ] } ] ] }