Opções de sistema de pesquisa do MongoDB

Arquitetura de nó

Para ambientes de teste e criação de protótipos, recomendamos uma arquitetura de nó na qual os processos do MongoDB e o MongoDB Search sejam executados no mesmo nó. No diagrama a seguir deste modelo de implantação, o processo mongot do MongoDB Search é executado ao lado de mongod em cada nó no Atlas cluster e eles compartilham os mesmos recursos.

Por padrão, o Atlas habilita o processo mongot do MongoDB Search no mesmo nó que executa o processo mongod quando você cria seu primeiro índice do MongoDB Search.

Quando você executa uma query, o MongoDB Search usa a preferência de leitura configurada para identificar o nó no qual executar a query. A query primeiro vai para o processo do MongoDB, que é mongod para um cluster de conjunto de réplicas ou mongos para um cluster fragmentado.

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.

Depois que a query é roteada para um processo mongot do MongoDB Search, o processo mongot executa a pesquisa e a pontuação e retorna os IDs dos documento e outros metadados da pesquisa dos resultados correspondentes para o processo mongod correspondente. O processo mongod então realiza uma pesquisa completa do documento implicitamente para os resultados correspondentes e retorna os resultados ao cliente. Se você usar a opção $search concurrent em sua query, o MongoDB Search ativará o paralelismo intraquery. Para saber mais, consulte Parallelize Query Execution Across Segments.

Para saber mais sobre o processo mongot, consulte Processamento de query.

Você pode definir campos de origem armazenados em seu índice do MongoDB Search para que o processo mongot possa armazenar os campos especificados em mongot. Em seguida, você pode usar a Opção returnStoredSource em sua consulta do MongoDB Search para recuperar os campos armazenados para documentos correspondentes diretamente do mongot em vez de fazer uma pesquisa completa de documento no banco de dados.

Benefícios

Ao ativar o MongoDB Search, você pode criar facilmente a pesquisa sobre seus dados com um mecanismo de pesquisa integrado e totalmente gerenciado que se sincroniza automaticamente com seu banco de dados. O MongoDB Search fornece uma linguagem de query avançada que usa fases do pipeline de agregação do MongoDB Search, como $search e $searchMeta para pesquisa de texto completo e $vectorSearch para pesquisa semântica em conjunto com outras fases do pipeline de agregação do MongoDB e classificação de resultados baseada em pontuação.

Dependendo dos recursos provisionados para seu cluster, a implantação de ambos os processos no mesmo nó pode ser mais econômicas do que executar o processo de pesquisa em um nó dedicado separado.

Limitações

Você pode enfrentar contenção de recursos entre o banco de dados mongod e os processos de pesquisa mongot. Isso pode impacto negativamente o desempenho do seu índice e a latência das suas queries. Para oferecer suporte a aplicativos prontos para produção e suas cargas de trabalho de pesquisa, migre para nós de pesquisa dedicados.

Custo

Não há taxas ou encargos adicionais quando você ativa o MongoDB Search em seu cluster. No entanto, é possível observar um aumento na utilização de recursos no cluster para grandes collections indexadas ou definições de índice.

Considerações

Como os processos mongod e mongot são executados no mesmo nó, mongot pode ficar indisponível em determinadas circunstâncias. A tabela a seguir descreve as possíveis causas:

Arquitetura de nó

Para ambientes de produção, recomendamos uma arquitetura de nó na qual os processos do MongoDB e os processos do MongoDB Search são executados em nós separados. Para implantar nós de pesquisa separados, consulte Migrar para nós de pesquisa dedicados.

No diagrama a seguir deste modelo de sistema, o processo mongot do MongoDB Search é executado em nós de pesquisa dedicados, que são separados dos nós do cluster nos quais o processo mongod é executado.

O Atlas implanta nós de pesquisa com cada cluster ou com cada fragmento no cluster. Por exemplo, se você implantar dois nós de pesquisa para um cluster com três shards, o Atlas implantará seis nós de pesquisa (dois por shard). Você também pode configurar o número de nós de pesquisa e a quantidade de recursos provisionados para cada nó de pesquisa.

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.

Quando você migra para os Nós de Pesquisa, o Atlas implanta os Nós de Pesquisa, mas não atende a queries nos nós até que ele crie com êxito todos os índices no cluster nos Nós de Pesquisa. Enquanto o Atlas cria os índices nos novos nós, ele continua a atender queries usando os índices nos nós do cluster. O Atlas começa a atender queries dos nós de pesquisa somente depois de criar com êxito os índices nos nós de pesquisa e remover os índices nos nós do cluster.

Quando você executa uma query, a query é roteada para mongod com base na preferência de leitura configurada. O processo mongod encaminha a query de pesquisa por meio de um balanceador de carga no mesmo nó, que distribui as solicitações entre todos os processos mongot.

O processo mongot do MongoDB Search executa a pesquisa e a pontuação e retorna os IDs dos documento e os metadados dos resultados correspondentes para mongod. O mongod então realiza uma pesquisa completa do documento para os resultados correspondentes e retorna os resultados ao cliente. Se você usar a opção $search concurrent em sua query, o MongoDB Search ativará o paralelismo intraquery. Para saber mais, consulte Parallelize Query Execution Across Segments.

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).

Você pode definir campos de origem armazenados em seu índice do MongoDB Search para que o processo mongot possa armazenar os campos especificados em mongot. Em seguida, você pode usar a Opção returnStoredSource em sua consulta do MongoDB Search para recuperar os campos armazenados para documentos correspondentes diretamente do mongot em vez de fazer uma pesquisa completa de documento no banco de dados.

Benefícios

A distribuição de nós de pesquisa separados oferece os seguintes benefícios:

Alta disponibilidade

Quando você implanta nós de pesquisa separados, o Atlas aplica um mínimo de dois nós de pesquisa para garantir que sua carga de trabalho permaneça operacional, com tempo mínimo de inatividade, em evento de falha ou interrupção.

Escalabilidade

Quando você implanta nós de pesquisa separados, é possível dimensionar o armazenamento e a computação de forma independente do seu cluster MongoDB. Isso permite que você também dimensione a carga da query independentemente do MongoDB.

Para dimensionar os nós de pesquisa horizontalmente, aumente ou reduza o número de nós de pesquisa. Você pode provisionar de um mínimo de 2 até um máximo de 32 nós de pesquisa. Para equilibrar a carga de query, o MongoDB Search distribui queries de pesquisa em todos os nós de pesquisa disponíveis.

Para dimensionar os nós de pesquisa verticalmente, selecione diferentes níveis de pesquisa, configurações de CPU, RAM e armazenamento que suportem suas cargas de trabalho de texto completo.

Desempenho

Ao implantar nós de pesquisa dedicados, você melhora o desempenho e a utilização de recursos para os processos mongod e mongot e elimina a contenção de recursos entre esses processos.

Os nós de pesquisa dedicados oferecem suporte à pesquisa simultânea de segmentos, o que permite que o MongoDB Search pesquise vários segmentos de índice ao mesmo tempo. O uso da pesquisa simultânea de segmentos melhora o tempo de resposta da query em alguns casos.

Isolamento da carga de trabalho

A implantação de nós de pesquisa dedicados não afeta diretamente a transferência de dados para os nós do banco de dados principal. Os nós de pesquisa lidam com as queries de pesquisa separadamente das operações do banco de dados principal, fornecendo isolamento da carga de trabalho enquanto você incorre em cobranças de rede apenas para o tráfego entre os nós de pesquisa e os nós do banco de dados.

Dicas para dimensionar e escalar nós de pesquisa

Para determinar os requisitos de memória para os nós de pesquisa, use as seguintes métricas do Atlas:

• Tamanho do Índice de Pesquisa

• RAM total no nó de pesquisa

Considere um aplicativo que possui um índice de pesquisa de 10 GB e 4 GB de RAM total no nó de pesquisa. Nesse caso, se 1 GB de RAM for usado por outros processos e apenas 3 GB estiverem disponíveis para os dados de índice, os 7 GB restantes dos dados de índice (10 GB - 3 GB = 7 GB) serão paginados, conforme necessário, do disco. A paginação frequente do disco causa aumento de falhas de página, E/S de disco e IOWait da CPU, resultando em degradação do desempenho.

Se você usar uma camada de cluster de pesquisa mais alta com mais RAM, como 8 GB ou mais, isso permite que o Atlas sirva a maior parte dos dados do índice de pesquisa a partir da memória, minimizando leituras de disco e falhas de página e, com isso, melhorando o desempenho.

Custo dos Nós de Pesquisa

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.

Habilitar Encryption at rest

Por padrão, os processos de pesquisa e MongoDB são executados nos mesmos nós. Com essa arquitetura, a criptografia gerenciada pelo cliente se aplica aos dados do seu banco de dados , mas não se aplica aos índices de pesquisa.

Quando você habilita nós de pesquisa dedicados, os processos de pesquisa são executados em nós separados. Isso permite que você ative criptografia de dados do nó de pesquisa, para que possa criptografar os dados do banco de dados e os índices de pesquisa com as mesmas chaves gerenciadas pelo cliente para uma cobertura abrangente de criptografia.

Para saber mais, consulte Ativar o gerenciamento de chaves do cliente para nós de pesquisa.

Adicionar nós de pesquisa dedicados

Adicionar nós de pesquisa dedicados a um novo cluster permite:

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

• Eliminar a contenção de recursos que você possa enfrentar em um cluster que executa o banco de dados MongoDB e os processos de pesquisa no mesmo nó.

Para adicionar nós de pesquisa 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. Enable Search Nodes for workload isolation and Configure Search Nodes.

Migrar para nós dedicados do Atlas Search

Para migrar da preparação para a produção e adicionar nós de pesquisa dedicados, faça as seguintes alterações no seu sistema de preparação e protótipo existente:

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. Habilite Search Nodes for workload isolation e configure nós de pesquisa. Para saber mais, consulte Adicionar nó de pesquisa.

   Quando você distribui nós de pesquisa dedicados, a seguinte sequência de ações ocorre:

   • O Atlas cria os índices de pesquisa nos nós de pesquisa e remove os índices dos nós do cluster.

   • O Atlas direciona as queries de pesquisa para os nós de pesquisa.

   • O MongoDB Search usa os índices de pesquisa para atender às queries em seu cluster.

Solução de problemas de implantação