Opciones de implementación de la Búsqueda de MongoDB

Arquitectura de nodo

Para entornos de prueba y creación de prototipos, recomendamos una arquitectura de nodo en la que los procesos de MongoDB y los procesos de MongoDB Search se ejecuten en el mismo nodo. En el siguiente diagrama de este modelo de implementación, el proceso de MongoDB Search mongot se ejecuta junto con mongod en cada nodo del clúster de Atlas y comparten los mismos recursos.

Por defecto, Atlas habilita el proceso MongoDB Search mongot en el mismo nodo que ejecuta el proceso mongod cuando creas tu primer índice MongoDB Search.

Cuando ejecutas una query, MongoDB Search utiliza la preferencia de lectura configurada para identificar el nodo en el que ejecutar la query. La query primero va al proceso de MongoDB, que es mongod para un clúster de conjunto de réplicas o mongos para un clúster particionado.

For a replica set cluster, the mongod process routes the query to the mongot on the same node. For sharded clusters, your cluster data is partitioned across mongod instances (shards) and each mongot process can only access the data on the mongod instance on the same node. Therefore, you can't run MongoDB Search queries that target a particular shard. mongos routes the query to all shards, making these scatter gather queries. If you use zones to distribute a sharded collection over a subset of the shards in the cluster, MongoDB Search routes the query to the zone that contains the shards for the collection that you are querying and runs your $search queries on just the shards where the collection is located.

Después de que la query se enrute a un proceso mongot de MongoDB Search, el proceso mongot realiza la búsqueda y la puntuación, y devuelve los ID de documentos y otros metadatos de búsqueda para los resultados de coincidencia a su proceso mongod correspondiente. El proceso mongod luego realiza una búsqueda completa de documentos de forma implícita para obtener los resultados coincidentes y devuelve los resultados al cliente. Si se usa la opción $search concurrente en la query, MongoDB Search permite el paralelismo intra-query. Para aprender más, se puede consultar Paralelización de la ejecución de queries entre segmentos.

Para obtener más información sobre el proceso de mongot, consulte Procesamiento de query.

Puede definir fuentes almacenadas campos en su índice de MongoDB Search para que el proceso mongot pueda almacenar los campos especificados en mongot. Luego puede utilizar la opción returnStoredSource en su consulta MongoDB Search para recuperar los campos almacenados para los documentos coincidentes directamente desde mongot en lugar de realizar una búsqueda completa de documentos en la base de datos.

Beneficios

Cuando activas MongoDB Search, puedes generar búsquedas fácilmente sobre tus datos con un motor de búsqueda integrado, totalmente gestionado y que se sincroniza automáticamente con tu base de datos. MongoDB Search ofrece un languaje del query robusto que utiliza etapas del pipeline de agregación de MongoDB Search como $search y $searchMeta para búsquedas de texto completo, y $vectorSearch para búsquedas semánticas junto con otras etapas del pipeline de agregación de MongoDB y clasificación de los resultados basada en puntuaciones.

Dependiendo de los recursos aprovisionados para tu clúster, implementar ambos procesos en el mismo nodo podría ser más rentable que ejecutar el proceso de búsqueda en un nodo dedicado por separado.

Limitaciones

Puedes experimentar una contención de recursos entre la base de datos mongod y los procesos de búsqueda mongot. Esto podría afectar negativamente al rendimiento de su índice y a la latencia de sus consultas. Para admitir aplicaciones listas para producción y sus cargas de trabajo de búsqueda, migra a nodos de búsqueda dedicados.

Costo

No hay tarifas ni cargos adicionales por habilitar MongoDB Search en tu clúster. Sin embargo, podrías observar un aumento en la utilización de recursos en el clúster para grandes colecciones indexadas o definiciones de índices.

Considerations

Puesto que los procesos mongod y mongot se ejecutan en el mismo nodo, es posible que mongot deje de estar disponible en determinadas circunstancias. En la siguiente tabla se describen las posibles causas:

Arquitectura de nodo

Para entornos de producción, recomendamos una arquitectura de nodos en la que los procesos de MongoDB y los procesos de MongoDB Search se ejecuten en nodos separados. Para implementar nodos de búsqueda separados, consulta Migrar a nodos de búsqueda dedicados.

En el siguiente diagrama de este modelo de despliegue, el proceso MongoDB Search mongot se ejecuta en nodos de búsqueda dedicados, que están separados de los nodos del clúster en los que se ejecuta el proceso mongod.

Atlas implementa nodos de búsqueda con cada clúster o con cada partición en el clúster. Por ejemplo, si implementas dos nodos de búsqueda para un clúster con tres particiones, Atlas implementa seis nodos de búsqueda (dos por partición). También puedes configurar el número de nodos de búsqueda y la cantidad de recursos aprovisionados para cada nodo de búsqueda.

When you deploy separate Search Nodes, Atlas automatically assigns a mongod for each mongot for indexing. The mongot communicates with the mongod to listen for and sync index changes for the indexes that it stores. MongoDB Search indexes and processes your queries similar to a deployment where both the mongod and mongot processes run on the same node. To learn more, see Supported Clients and Queries and Indexes. To learn more about deploying Search Nodes separately, see Search Nodes for Workload Isolation.

Cuando se migra a Search Nodes, Atlas implementa los Search Nodes, pero no sirve queries en los nodos hasta que se compila exitosamente todos los índices en el clúster en los Search Nodes. Mientras Atlas construye los índices en los nuevos nodos, continúa sirviendo queries usando los índices en los nodos del clúster. Atlas comienza a atender queries desde los nodos de búsqueda sólo después de compilar correctamente los índices en los nodos de búsqueda y remover los índices en los nodos del clúster.

Cuando ejecutas una query, esta se dirige a la mongod en base a la preferencia de lectura configurada. El proceso mongod enruta la consulta de búsqueda a través de un balanceador de carga en el mismo nodo, que distribuye las solicitudes a todos los procesos mongot.

El proceso de MongoDB Search mongot realiza la búsqueda y la puntuación, y devuelve los ID de los documentos y los metadatos de los resultados de las coincidencias a mongod. A continuación, mongod realiza una búsqueda en el documento completo para obtener resultados coincidentes y devuelve los resultados al cliente. Si se utiliza la opción $search concurrente en el query, MongoDB Search permite el paralelismo intra-query. Para aprender más, se puede consultar Paralelización de la ejecución de queries entre segmentos.

If you delete all the Search Nodes on your cluster, there will be an interruption in processing your search query results. To learn more, see Modify a Cluster. If you delete your Atlas cluster, Atlas pauses and then deletes all associated MongoDB Search deployments (mongot processes).

Puede definir fuentes almacenadas campos en su índice de MongoDB Search para que el proceso mongot pueda almacenar los campos especificados en mongot. Luego puede utilizar la opción returnStoredSource en su consulta MongoDB Search para recuperar los campos almacenados para los documentos coincidentes directamente desde mongot en lugar de realizar una búsqueda completa de documentos en la base de datos.

Beneficios

El despliegue de nodos de búsqueda separados proporciona los siguientes beneficios:

Alta disponibilidad

Cuando implementas nodos de búsqueda separados, Atlas aplica un mínimo de dos nodos de búsqueda para garantizar que tu carga de trabajo siga operativa, con un tiempo de inactividad mínimo, en caso de una falla o interrupción.

Escalabilidad

Cuando despliegue nodos de búsqueda por separado, puede escalar el almacenamiento y la computación independientemente de su clúster de MongoDB. Esto permite también escalar la carga de queries de forma independiente de MongoDB.

Para escalar los nodos de búsqueda horizontalmente, incrementa o reduce el número de nodos de búsqueda. Puedes provisionar desde un mínimo de 2 hasta un máximo de 32 nodos de búsqueda. Para equilibrar la carga de consultas, MongoDB Search distribuye las consultas de búsqueda entre todos los nodos de búsqueda disponibles.

Para escalar verticalmente los Nodos de Búsqueda, seleccione diferentes niveles de búsqueda, configuraciones de CPU, RAM y almacenamiento que admitan sus cargas de trabajo de texto completo.

Rendimiento

Cuando implementas nodos de búsqueda dedicados, mejoras el rendimiento y la utilización de recursos tanto para los procesos mongod como mongot, y eliminas la competencia de recursos entre estos procesos.

Los nodos de búsqueda dedicados admiten búsqueda de segmentos concurrentes, lo que permite a MongoDB Search buscar varios segmentos de índices al mismo tiempo. El uso de una búsqueda de segmentos concurrentes mejora el tiempo de respuesta de las consultas en algunos casos.

Aislamiento de cargas de trabajo

La implementación de nodos de búsqueda dedicados no afecta directamente la transferencia de datos a los nodos principales de la base de datos. Los Nodos de Búsqueda gestionan las consultas de búsqueda por separado de las operaciones principales de la base de datos, proporcionando aislamiento de la carga de trabajo mientras solo incurres en cargos de red para el tráfico entre los Nodos de Búsqueda y los nodos de la base de datos.

Consejos para dimensionar y escalar nodos de búsqueda

Para determinar los requisitos de memoria para Search nodos, utiliza las siguientes métricas de Atlas:

• Tamaño del índice de búsqueda

• Memoria RAM total en el nodo de búsqueda

Considere una aplicación que tenga un 10GB de Índice de Búsqueda y 4GB de RAM total en el Nodo de Búsqueda. En este caso, si 1GB de RAM son utilizados por otros procesos y solo 3GB están disponibles para los datos del índice, el resto de 7GB de los datos del índice (10GB- 3GB = 7GB) se carga según sea necesario desde el disco. La paginación frecuente desde disco causa un aumento de fallos de página, operaciones de E/S en disco y IOWait de CPU, lo que resulta en una degradación del rendimiento.

Si utiliza un nivel de clúster de búsqueda superior con más RAM, como 8GB o más, esto permite que Atlas sirva la mayor parte de los datos para el índice de búsqueda desde la memoria, minimizando las lecturas en disco y los errores de página, mejorando así el rendimiento.

Costo de nodos de búsqueda

MongoDB supports separate Search Nodes on dedicated (M10 or higher) clusters. Search Nodes are deployed on compute-intensive instances with high-performance local storage. You must deploy a minimum of two nodes. You will be billed daily for hourly resource usage per node. To learn more, see Search Node Costs.

Activar el cifrado en reposo

Por defecto, MongoDB y los procesos de búsqueda se ejecutan en los mismos nodos. Con esta arquitectura, el cifrado gestionado por el cliente se aplica a los datos de su base de datos, pero no se aplica a los índices de búsqueda.

Cuando se habilita nodos de búsqueda dedicados, los procesos de búsqueda se ejecutan en nodos separados. Esto te permite activar Cifrado de datos de nodo de búsqueda, así puedes cifrar tanto los datos de la base de datos como los índices de búsqueda con las mismas claves gestionadas por el cliente para una cobertura de cifrado integral.

Para obtener más información, consulta Permitir la gestión de claves de cliente para los nodos de búsqueda.

Agregar nodos de búsqueda dedicados

Agregar nodos de búsqueda dedicados a un nuevo clúster permite:

• Change the size and scale of your search deployment independently from your database deployment.

• Elimina la competencia por recursos que puedas experimentar en un clúster que ejecuta tanto la base de datos MongoDB como los procesos de búsqueda en el mismo nodo.

Para agregar nodos de búsqueda dedicados:

1. Create your cluster as an M10 or higher tier in a cloud provider and region that supports node isolation. To learn more, see Create a Cluster.

   Dedicated Search Nodes are supported only for M10 and higher cluster tiers and in cloud provider regions that support node isolation.

2. Activar Search Nodes for workload isolation and Configure Search Nodes.

Migre a nodos de búsqueda dedicados

Para migrar del entorno de staging a producción y agregar nodos de búsqueda dedicados, realiza los siguientes cambios en tu implementación actual de staging y prototipado:

1. If your deployment uses a Flex cluster, change the cluster tier to a higher tier. Dedicated Search Nodes are supported only for M10 and higher cluster tiers.

2. Deploy your cluster in regions where Search Nodes are also available. Dedicated Search Nodes are available on a subset of the AWS and Azure regions and in all supported Google Cloud regions. If your existing cluster is hosted in regions where Search Nodes aren't available, migrate your cluster to regions where Search Nodes are available. To learn more, see Cloud Provider Regions that Support Node Isolation.

3. Habilita Search Nodes for workload isolation y configura nodos de búsqueda. Para obtener más información, consulta Agregar nodos de búsqueda.

   Cuando se implementan nodos de búsqueda dedicados, ocurre la siguiente secuencia de acciones:

   • Atlas compila los índices de búsqueda en los Search Nodes y remueve los índices de los nodos del clúster.

   • Atlas enruta las consultas de búsqueda a los nodos de búsqueda.

   • MongoDB Search utiliza los índices de búsqueda para servir queries en el clúster.

Solucionar problemas de implementación