Visão geral
The following sections describe deployment options for MongoDB Search on Atlas.
É possível estruturar seu cluster com diferentes tipos de sistema, provedores de nuvem e camadas de cluster para atender às necessidades de um ambiente de pré-produção ou produção. Use essas recomendações para selecionar o tipo de sistema, provedor de nuvem e região, e cluster e níveis de pesquisa para executar a pesquisa vetorial.
ambiente | Tipo de implementação | Camada do cluster | Região do provedor de nuvem | Arquitetura de nó |
|---|---|---|---|---|
Testando queries | Flex or cluster dedicado | Cluster gratuito, Flex ou higher tier | All | MongoDB and Search processes run on the same node. |
Aplicativos de protótipos | Cluster dedicado, fragmentado ou não fragmentado |
| Todos | MongoDB and Search processes run on the same node. |
Produção | Cluster dedicado com nós de pesquisa separados, fragmentados ou não fragmentados |
| AWS and Azure in some regions or Google Cloud in all regions | MongoDB and Search processes run on different nodes. |
Community Edition | Self-managed deployment. You install and operate | N/A. You provide your own hardware or cloud instances. | N/A. You choose your own infrastructure. | MongoDB and Search processes run on either a single or separate self-managed hosts. |
As seções a seguir descrevem cada ambiente:
Ambientes de teste e protótipos
Para testar suas queries de pesquisa e criar protótipos do seu aplicativo, recomendamos o tipo de implantação e a arquitetura de nó descritos nas seções a seguir.
Essa configuração é mais adequada para os seguintes casos de uso:
Menos de 2M de documentos no total para indexar
Menos de 10 GB de dados indexados
Menos de 10.000 queries em um período de 7 dias
Se seu uso exceder os valores listados, migre para nós de pesquisa dedicados.
As seções a seguir descrevem a arquitetura deste nó em mais detalhes.
- Tipo de implementação
Para testar queries do MongoDB Search em clusters na nuvem, você pode implantar um cluster dedicado.
To test MongoDB Search queries locally, create a local Atlas deployment using the Atlas CLI. This could be a single-node replica set hosted on your local computer. Local deployments are limited by the CPU, memory, and storage resources of your local machine. When your application is ready for production, migrate your local Atlas deployment to a production environment.
- Cluster Tiers
Para testar suas queries do MongoDB Search, use clusters gratuitos (anteriormente conhecidos como
M0) e clusters flexíveis.For prototyping your application, use dedicated
M10,M20, and higher tier clusters or deploy dedicated Search Nodes for workload isolation. When your application is ready for production and to handle large datasets, scale to higher tiers.- Provedor de nuvem e região
Use qualquer região de provedor de nuvem compatível.
The cloud provider and region that you choose affect the configuration options available for the cluster tiers and the cost of running the cluster.
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.
Para aprender como o MongoDB Search processa query nesta arquitetura, 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
When you enable MongoDB Search, you can easily build search on top of your data with an integrated, fully managed search engine that automatically syncs to your database. MongoDB Search provides a rich query language that uses MongoDB Search aggregation pipeline stages like $search and $searchMeta for full-text search and $vectorSearch for semantic search in conjunction with other MongoDB aggregation pipeline stages, and score-based results ranking.
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
You might experience resource contention between the database mongod and the search mongot processes. This could negatively impact the performance of your index and latency of your queries. To support production-ready applications and their search workloads migrate to dedicated Search Nodes.
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:
Causa | Descrição |
|---|---|
Dimensionamento da camada do cluster - Armazenamento de rede | Quando você escala um cluster para cima ou para baixo, o Atlas provisiona uma nova instância. Após a instância estar pronta, o Atlas anexa o armazenamento de rede e inicia Se o |
Dimensionamento da camada do cluster - SSD local | Quando você escala um Atlas cluster usando o SSD local, não é possível reter o armazenamento e anexe-o novamente aos novos nós. Portanto, o Atlas executa uma sincronização inicial para reconstruir os índices de pesquisa. As queries de pesquisa falham até que a sincronização inicial seja concluída. |
Downgrade do Lucene | In rare cases where you require downgrading Lucene, you might not be able to read newer Lucene index formats. |
Ajuste de armazenamento | Você pode manter o armazenamento de rede conectado aos nós do Atlas cluster. Isso permite que você expanda ou contraia a capacidade de volume sem impacto para No entanto, reter o armazenamento de rede pode não ser possível em determinadas regiões, quando o cluster estiver usando discos NVMe locais ou em outras circunstâncias raras. Nesses casos, o Atlas executa uma sincronização inicial e as queries de pesquisa falham até que a sincronização inicial seja concluída. |
| Durante uma atualização de versão do |
Novo nó | Quando você adiciona um novo nó ao seu cluster, o Atlas executa uma sincronização inicial para criar os índices de pesquisa. As queries de pesquisa que usam o novo nó |
Reinicialização ou substituição da instância |
|
| Sempre que o processo |
Ambiente de produção
Para seu aplicativo pronto para produção, recomendamos usar o tipo de implantação e a arquitetura de nó descritos nas seções a seguir.
Essa configuração é mais adequada para os seguintes casos de uso:
Se você optar por migrar seu ambiente de teste existente para a produção, adicione nós de pesquisa dedicados ao seu cluster. Para saber mais, consulte Migrar para nós de pesquisa dedicados.
Se você criar um novo sistema de produção do zero, certifique-se de usar clusters de nível
M10ou maiores que ofereçam suporte ao MongoDB Search nas regiões e zonas onde o MongoDB Search está disponível e adicione nós de pesquisa dedicados ao seu ambiente. Para saber mais, consulte Adicionar nós de pesquisa dedicados.
- Tipo de implementação
Para aplicativos prontos para produção, use
M10,M20e níveis superiores de cluster dedicado. Esses clusters de nível superior podem lidar com grandes conjuntos de dados e cargas de trabalho de produção.We recommend that you also deploy dedicated Search Nodes. If your search requirements increase, you can scale up your search deployment independently of scaling up the MongoDB nodes.
- Provedor de nuvem e região
Use Search Nodes in all Google Cloud regions and in a subset of AWS and Azure regions. You must select a cloud provider and region where Search Nodes are available for your deployment.
All cluster tiers are available in supported cloud provider regions. The cloud provider and region that you choose affect the configuration options and search tiers available for the cluster and the cost of running the cluster.
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.
Para aprender como o MongoDB Search processa query nesta arquitetura, 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
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
mongodemongote 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.
Observação
The local SSDs used for Search Nodes require a 20% storage overhead to support index operations.
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.
When you enable dedicated Search Nodes, search processes run on separate nodes. This allows you to enable Search Node Data Encryption, so you can encrypt both database data and search indexes with the same customer-managed keys for comprehensive encryption coverage.
Observação
Os nós de banco de dados e os nós de pesquisa usam métodos de criptografia diferentes com as mesmas chaves gerenciadas pelo cliente. Os nós de banco de dados usam o WiredTiger Mecanismo de armazenamento criptografado, enquanto os nós de pesquisa usam criptografia no nível do disco.
Para saber mais, consulte Ativar o gerenciamento de chaves do cliente para nós de pesquisa.
Importante
Esse recurso está disponível em todos os provedores KMS, mas os nós de pesquisa devem estar na AWS.
Adicionar nós de pesquisa dedicados
Adicionar nós de pesquisa dedicados a um novo cluster permite:
Altere o tamanho e a escala da sua implantação de pesquisa independentemente da sua implantação de banco de dados.
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.
To deploy dedicated Search Nodes, you must have Project Owner access to the project.
Para adicionar nós de pesquisa dedicados:
Create your cluster as an
M10or 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
M10and higher cluster tiers and in cloud provider regions that support node isolation.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:
If your deployment uses a Flex cluster, change the cluster tier to a higher tier. Dedicated Search Nodes are supported only for
M10and higher cluster tiers.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.
Enable Search Nodes for workload isolation and configure Search Nodes. To learn more, see Add Search Nodes.
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
Failed to Execute search Command Erro
Se você implantar mongot para executar junto com mongod e não configurar os nós de pesquisa, mongot pode ser encerrado e retornar o erro Failed to Execute search Command durante qualquer um dos seguintes eventos:
Aumentando um cluster
Failover de nó
Atualizando
mongot
Se você implantar mongot em nós de pesquisa dedicados, o mongod usará um provisionamento que roteia queries de pesquisa apenas para os nós íntegros em que o processo mongot está ativo.
MongoDB Community Edition
If you run MongoDB Search on MongoDB Community Edition or another self-managed deployment, Atlas does not manage mongot for you. Instead, you install, configure, and operate mongot yourself. The following sections summarize the available architecture patterns and sizing options. For complete deployment and sizing guidance, see MongoDB Search and MongoDB Vector Search on Self-Managed Deployments and Introduction to mongot Deployment Sizing.
Padrões de arquitetura
As with MongoDB Search on Atlas, self-managed deployments use one of the same two architecture patterns: co-located or dedicated. The only exception is that on self-managed deployments, you provision and manage the hosts yourself.
Dimensionamento
Unlike Atlas, self-managed deployments have no predefined cluster or search tiers. You provision your own hardware or cloud instances. To choose a starting configuration and refine it based on your workload, see Introduction to mongot Deployment Sizing.