mongodb 集群重构和释放磁盘空间实例详解

MongoDB集群重构,释放磁盘空间

由于mongodb删除了一部分数据后,不会回收相应的磁盘空间,所以这里通过重建数据目录的方式释放磁盘空间。

一 实验环境

配置了一个副本集,该副本集由以下三个节点组成:

10.192.203.201:27017 PRIMARY

10.192.203.202:27017 SECONDARY

10.192.203.202:10001  ARBITER

二 实验步骤

2.1 模拟环境


use dba;
for(var i=0;i<1000000;i++)db.c.insert({uid:i,uname:'osqlfan'+i});
db.c.find().count();#1000000
 db.stats();
{
  "db" : "dba",
  "collections" : 5,
  "objects" : 1000111,
  "avgObjSize" : 111.9994880568257,
  "dataSize" : 112011920,
  "storageSize" : 174796800,
  "numExtents" : 17,
  "indexes" : 3,
  "indexSize" : 32475072,
  "fileSize" : 469762048,
  "nsSizeMB" : 16,
  "extentFreeList" : {
    "num" : 0,
    "totalSize" : 0
  },
  "dataFileVersion" : {
    "major" : 4,
    "minor" : 22
  },
  "ok" : 1
}

磁盘空间增加了400M数据:

-rw-------. 1 root root  134217728 Nov 7 13:38 dba.1

-rw-------. 1 root root  268435456 Nov 7 13:38 dba.2

[root@slave2 ~]# du -sh /data/mongo/data

4.7G /data/mongo/data


#删除dba.c表数据:
MyReplset:PRIMARY> db.c.drop();
true
MyReplset:PRIMARY> db.c.find().count();
0
MyReplset:PRIMARY> db.stats();
{
"db" : "dba",
"collections" : 4,
"objects" : 108,
"avgObjSize" : 108.44444444444444,
"dataSize" : 11712,
"storageSize" : 61440,
"numExtents" : 5,
"indexes" : 2,
"indexSize" : 16352,
"fileSize" : 469762048,
"nsSizeMB" : 16,
"extentFreeList" : {
"num" : 18,
"totalSize" : 212492288
},
"dataFileVersion" : {
"major" : 4,
"minor" : 22
},
"ok" : 1
}

看到dataSize,indexSize,storageSize都变小了,但是fileSize没有变化,而且mongo data目录仍然占用4.7G。

 2.2 确保先在从库10.192.203.202:27017上进行重构 

#查看主从关系


MyReplset:PRIMARY>rs.status();
{
"set" : "MyReplset",
"date" :ISODate("2016-11-07T07:10:50.717Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
      {
          "_id" : 0,
          "name" :"10.192.203.201:27017",
          "health" : 1,
          "state" : 1,
          "stateStr" :"PRIMARY",
          "uptime" : 964,
          "optime" :Timestamp(1478239977, 594),
          "optimeDate" :ISODate("2016-11-04T06:12:57Z"),
          "electionTime" :Timestamp(1478502021, 1),
          "electionDate" :ISODate("2016-11-07T07:00:21Z"),
          "configVersion" :2,
          "self" : true
      },
      {
          "_id" : 1,
          "name" :"10.192.203.202:27017",
          "health" : 1,
          "state" : 2,
          "stateStr" :"SECONDARY",
          "uptime" : 628,
          "optime" :Timestamp(1478239977, 594),
          "optimeDate" :ISODate("2016-11-04T06:12:57Z"),
          "lastHeartbeat" :ISODate("2016-11-07T07:10:49.257Z"),
          "lastHeartbeatRecv": ISODate("2016-11-07T07:10:50.143Z"),
          "pingMs" : 2,
          "configVersion" :2
      },
      {
          "_id" : 2,
          "name" :"10.192.203.202:10001",
          "health" : 1,
          "state": 7,
          "stateStr" :"ARBITER",
          "uptime" : 618,
          "lastHeartbeat" :ISODate("2016-11-07T07:10:49.416Z"),
          "lastHeartbeatRecv": ISODate("2016-11-07T07:10:49.847Z"),
          "pingMs" : 2,
          "configVersion" :2
      }
],
"ok" : 1
}

2.2.1 关闭数据库

MyReplset:SECONDARY> use admin;
switched to db admin
MyReplset:SECONDARY> db.shutdownServer();
2016-11-07T15:14:42.548+0800 I NETWORK DBClientCursor::init call() failed
server should be down...
2016-11-07T15:14:42.571+0800 I NETWORK trying reconnect to 127.0.0.1:27017(127.0.0.1) failed
2016-11-07T15:14:42.575+0800 W NETWORK Failed to connect to 127.0.0.1:27017, reason:errno:111 Connection refused
2016-11-07T15:14:42.575+0800 I NETWORK reconnect 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) failedfailed couldn't connect to server 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1), connectionattempt failed
2016-11-07T15:14:42.634+0800 I NETWORK trying reconnect to 127.0.0.1:27017(127.0.0.1) failed
2016-11-07T15:14:42.637+0800 W NETWORK Failed to connect to 127.0.0.1:27017, reason:errno:111 Connection refused
2016-11-07T15:14:42.638+0800I NETWORK reconnect 127.0.0.1:27017(127.0.0.1) failed failed couldn't connect to server 127.0.0.1:27017(127.0.0.1), connection attempt failed

2.2.2 备份,删除,重建数据目录

备份10.192.203.202:27017的数据目录,这里省略

备份完成后,删除,重建该目录。

rm-rf /data/mongo/data

mkdir/data/mongo/data

2.2.3 启动数据库

启动10.192.203.202:27017进程:

/usr/local/mongodb/bin/mongod--config /usr/local/mongodb/mongod.cnf --replSet MyReplset -rest

2.2.4 检查

检查数据库是否正常,之前的数据库是否都存在。

检查下磁盘空间是否缩小。

经检查,空间缩小为4.3G,收缩了400MB。

2.3 重构主库

2.3.1 切换主从关系

因201是主,所以需要把201和202:27017之间的主从关系切换一下。本实验除了仲裁节点外,只有一个从节点。假如有多个节点的话,需要在其余从节点上

执行:rs.freeze(300);(锁定从,使其不会转变成主库)

在10.192.203.201:27017执行:rs.stepDown(30);(对其进行降级)

--freeze()和stepDown单位都是秒。

rs.status()查看主从关系是否切换完毕。

2.3.2 关闭数据库

停止10.192.203.201:27017进程:

MyReplset:SECONDARY>use admin;

switched to db admin

MyReplset:SECONDARY> db.shutdownServer();

2.3.3 备份删除,重建其数据目录

备份略。

rm-rf /data/mongo/data

mkdir/data/mongo/data

2.3.4 启动数据库

启动10.192.203.201:27017进程:

/usr/local/mongodb/bin/mongod--config /usr/local/mongodb/mongod.cnf --replSet MyReplset -rest

2.3.4 检查

检查数据库是否正常,之前的数据库是否都存在。

检查下磁盘空间是否缩小。

经检查,空间缩小为4.3G,收缩了400MB。

--仲裁节点不需要重构。

重构完成后可以再切换回原来的主从状态。

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

(0)

相关推荐

  • MongoDB的分片集群基本配置教程

    为何要分片 1.减少单机请求数,降低单机负载,提高总负载 2.减少单机的存储空间,提高总存空间. 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: 1.Shard Server 即存储实际数据的分片,每个Shard可以是一个mongod实例,也可以是一组mongod实例构成的Replication Set.为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换),MongoDB官方建议每个Shard为一

  • 详解MongoDB中用sharding将副本集分配至服务器集群的方法

    关于副本集 副本集是一种在多台机器同步数据的进程. 副本集体提供了数据冗余,扩展了数据可用性.在多台服务器保存数据可以避免因为一台服务器导致的数据丢失. 也可以从硬件故障或服务中断解脱出来,利用额外的数据副本,可以从一台机器致力于灾难恢复或者备份. 在一些场景,可以使用副本集来扩展读性能.客户端有能力发送读写操作给不同的服务器. 也可以在不同的数据中心获取不同的副本来扩展分布式应用的能力. mongodb副本集是一组拥有相同数据的mongodb实例,主mongodb接受所有的写操作,所有的其他实

  • mongodb3.4集群搭建实战之高可用的分片+副本集

    前言 最近因为工作的原因,在学习使用mongodb数据库,mongodb是最常用的nodql数据库,在数据库排名中已经上升到了前六.这篇文章介绍如何搭建高可用的mongodb(分片+副本)集群,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍: 在搭建集群之前,需要首先了解几个概念:路由,分片.副本集.配置服务器等. 相关概念 先来看一张图: 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,

  • mongodb 集群重构和释放磁盘空间实例详解

    MongoDB集群重构,释放磁盘空间 由于mongodb删除了一部分数据后,不会回收相应的磁盘空间,所以这里通过重建数据目录的方式释放磁盘空间. 一 实验环境 配置了一个副本集,该副本集由以下三个节点组成: 10.192.203.201:27017 PRIMARY 10.192.203.202:27017 SECONDARY 10.192.203.202:10001  ARBITER 二 实验步骤 2.1 模拟环境 use dba; for(var i=0;i<1000000;i++)db.c.

  • oracle 的表空间实例详解

    oracle 的表空间实例详解 查询表空间 SELECT UPPER(F.TABLESPACE_NAME) "表空间名", D.TOT_GROOTTE_MB "表空间大小(M)", D.TOT_GROOTTE_MB - F.TOTAL_BYTES "已使用空间(M)", TO_CHAR(ROUND((D.TOT_GROOTTE_MB - F.TOTAL_BYTES) / D.TOT_GROOTTE_MB * 100, 2), '990.99')

  • Quartz集群原理以及配置应用的方法详解

    1.Quartz任务调度的基本实现原理 Quartz是OpenSymphony开源组织在任务调度领域的一个开源项目,完全基于Java实现.作为一个优秀的开源调度框架,Quartz具有以下特点: (1)强大的调度功能,例如支持丰富多样的调度方法,可以满足各种常规及特殊需求: (2)灵活的应用方式,例如支持任务和调度的多种组合方式,支持调度数据的多种存储方式: (3)分布式和集群能力,Terracotta收购后在原来功能基础上作了进一步提升.本文将对该部分相加阐述. 1.1 Quartz 核心元素

  • python连接mongodb集群方法详解

    简单的测试用例 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import time from pymongo import MongoClient # 连接单机 # single mongo # c = MongoClient(host="192.168.89.151", port=27017) # 连接集群 c = MongoClient('mongodb://192.168.89.151,192.168.89.152,192.168.89.1

  • MySQL delete删除数据后释放磁盘空间的操作方法

    目录 一.删除表|清空数据表 二.删除表数据 三.优化表空间 当 MySQL 数据库服务删除部分数据后:有些情况下这些数据占用的存储空间会释放掉,有些情况这些存储空间则不会释放.以下是对这种情况的简单说明: 一.删除表|清空数据表 当执行删除数据表或者清空数据表的全部数据操作时,都会释放掉相应的磁盘存储空间. drop table table_name; truncate table table_name; 在MyISAM和InnoDB(innodb_file_per_table)存储引擎中,数

  • MongoDB TTL索引的实例详解

    MongoDB TTL索引的实例详解 TTL索引是一种特殊类型的单字段索引,主要用于当满足某个特定时间之后自动删除相应的文档.也就是说集合中的文档有一定的有效期,超过有效期的文档就会失效,会被移除.也即是数据会过期.过期的数据无需保留,这种情形适用于如机器生成的事件数据,日志和会话信息等等.本文主要描述TTL索引的使用. 一.TTL索引 创建方法 db.collection.createIndex(keys, options) options: expireAfterSeconds 指定多少秒或

  • MongoDB 查询操作的实例详解

    MongoDB 查询操作的实例详解 使用find或findOne进行查询.并可以进行范围查询.数据集查询.不等式查询,以及其他的一些查询. 查询将会返回DBcursor 游标只有在你需要的时候返回文档 针对游标返回的文档(结果集) 进行操作 例如:忽略一定数量的结果,或者返回结果的数量,以及对结果的排序. 1.指定需要返回的键 有时候仅仅对文档的某几个键值感兴趣,可以屏蔽返回的不感兴趣的键值,返回感兴趣的键值 mongos> db.blog.find({},{"name":1})

  • Oracle删除表及查看表空间的实例详解

    Oracle常用的基本命令 --1.用户下表中注释模糊查询: 例如查询与优惠券关联的表 SELECT * FROM user_tab_comments t WHERE t.comments LIKE '%优惠券%'; ![这里写图片描述](http://img.blog.csdn.net/20170321112728053?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDQyNzkzNQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/40

  • s49 磁盘存储文件系统管理详解

    目录 第一部分 1.创建一个2G的文件系统 2.写一个脚本,完成如下功能 3.配置为yum源 第二部分 RAID 1.创建一个可用空间为1G的RAID设备 2.创建由三块硬盘组成的可用空间为2G的RAID5设备 第三部分 LVM 1.创建一个至少有两个PV组成的大小为20G的名为testvg的VG: 2.新建用户archlinux 3.扩展testlv至7G 4.收缩testlv至3G 5.对testlv创建快照 6.删除逻辑卷.卷组.物理卷 第一部分 1.创建一个2G的文件系统 块大小为204

  • MongoDB中aggregate()方法实例详解

    目录 前言 1,了解aggergate()方法 2,实现聚合表达式运算符 总结 前言 MongoDB的一个很大的好处是能够使用MapReduce来吧数据库查询的结果简化成一个与原来的集合完全不同的结构.MapReduce把一个数据库查询的值映射为一个完全不同的形式,然后简化结果,使它们的可用性更好. MongoDB有一个MapReduce框架,它也允许你使用聚合来简化吧一个MapReduce操作传输到另一个MapReduce操作的一系列过程.有了MapReduce和聚合,可以用数据生成一些不平凡

随机推荐