第一部分：实施策略数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1. 垂直切分垂直切分的依据原则是：将业务紧密，表间关联密切的表划分在一起，例如同一模块的表。结合已经准备好的数据库ER图或领域模型图，仿照活动图中的泳道概念，一个泳道代表一个shard，把所有表格划分到不同的泳道中。2. 水平切分垂直切分后，需要对shard内表格的数据量和增速进一步分析，以确定是否需要进行水平切分。2.
不急于上手实战 ShardingSphere 框架，先来复习下分库分表的基础概念，技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就那么回事。什么是分库分表分库分表是在海量数据下，由于单库、表数据量过大，导致数据库性能持续下降的问题，演变出的技术方案。分库分表是由分库和分表这两个独立概念组成的，只不过通常分库与分表的操作会同时进行，以至于我们习惯性
# MongoDB需要分库分表吗？
## 概述
在处理大规模数据时，为了提高性能和可扩展性，通常需要对数据库进行分片和分表。对于MongoDB这样的NoSQL数据库，也存在这样的需求。在本文中，将介绍MongoDB分库分表的流程和具体实现方法。
## 流程
下面是MongoDB分库分表的一般流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建集群 | 创建一个Mon
一、前言分库分表需要应对的技术难题有如下几个：1. 分布式全局唯一id2. 分片规则和策略3. 跨分片技术问题4. 跨分片事物问题下面我们来看一下Mycat是如何解决分布式全局唯一id的问题的二、Mycat全局序列号Mycat保证id唯一的方式有如下几个：1）本地文件方式2）数据库方式3）时间戳方式4）ZKID生成器5）ZK递增ID推荐使用第4，5种以上5中方式都要统一在server.xml文件中
# MongoDB 分表分库的实现指南
在现代应用开发中，如何有效管理数据是一个重要课题。当数据量增加时，我们常常需要考虑是否应该对MongoDB进行分表（分集合）和分库（分数据库）。接下来，我们将详细探讨这一过程，分析其必要性及实现方式。
## 分表分库的必要性
首先，让我们理解一下什么是分表和分库。
- **分表**：将一个大的集合分割成多个小集合。比如，一个用户信息集合可能会按地区或
spring-data-mongo分表这里是续：建议先读上一边文章。一、为什么会使用分表我们知道mognoDB，支持集群分布式部署，支持分片。这也就是MongoDB使用ObjectId作为主键的原理。ObjectId是每个文档的唯一标识。是一个24位的字符串（12字节）。0-3字节：时间戳4-6字节：机器Machine主机唯一标识7-8: PID进程标识符9-11： 计数器我们可以按照一定的规则和
什么情况下使用mongomongoDB最适合的场景为网站信息存储，如文章存储，直接返回Json格式，简单方便，而且在百万级以上的数据时也不需要进行分表处理，上千万的时候才需求分片处理。 不适合有关系逻辑型的场景使用，如订单，产品，硬件数据，智慧矿山等。MongoDB与MySQL的区别 关于MongoDB与MySQL的区别可以参考网上关于NoSQL与MySQL的区别，以下是找到的网上的关于两者区别的
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2023-08-20 13:41:25
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一、什么是分库分区分表分库 分库就是将一个数据库服务实例按照业务逻辑拆分了多个数据库实例，以满足海量数据的业务请求，一般出现这种情况就是因为高并发、海量数据的请求过来使单个数据库的实例超出了系统能处理的最大QPS、TPS,即是因为数据库的处理能力满足不了系统性能的要求。所以现在开始实行微服务的架构，将之前的一个单体架构拆分了多个微服务系统实例，有一半的原因也
本博客先简单介绍mongodb入门以及单实例以及mongodb的主从(主从官网是不提倡用的，原因后续介绍)，副本集，分片。第一：nosql介绍： 数据库分为关系型数据库与非关系型数据库，及具代表性的关系型数据库：mysql ，非关系型数据库：mongodb。 今天就先单说mongodb，后续博客会有相关mysql的知识 1：数据量大。可以避免mysql中的单表过大，超过存储量级（我第一家公司
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2023-08-12 11:20:27
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1、nosql的介绍NoSQL最常⻅的解释是“non-relational”， “Not Only SQL”也被很多⼈接受， 指的是⾮关系型的数据库2、关系型和非关系型的介绍 对于关系型数据库，存储数据的时候需要提前建表建库，随着数据的复杂度越来越高，所建的表的数量也越来越多；但是非关系型却不需要。mysql 和 mongodb 区别：mongodb无需提前建库建表在同一表中，数据和数据之间没有
MongoDB和MySql的区别：1、mongodb使用mysql语言操作，mysql使用的是sql语言；2、mongodb使用json形式保存一条记录，读、写、方面性能非常快；3、mongodb是无模式的（没有表结构）；4、mongodb性能比较好，是以牺牲功能为代价的，它的功能比较简单；5、mongodb的扩展非常容易（用mongodb实现分库、分表、读写分离、分布式存储非常容易，配置一下即可
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2023-06-13 19:23:02
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为什么要分库分表当一张表随着时间和业务的发展，库里表的数据量会越来越大，数据操作也会随之越来越大。一台机器的承载能力是有限的，达到了这个量后，数据的处理能力就会受限制，这时候就用到了分库和分表。 一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。mysql执行一个sql的过程如下：1,接收到sql2,
123457导读上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法，在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示：1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案；2)、已经实施过分库分表方案的系统，由于数据量的持续增长导致原有分库分表不
软硬件环境nginx version: nginx/1.10.3 (Ubuntu)ubuntu16.04×64位NoSQL(非关系型)：MongoDB 是一种非关系型的数据库，它是 NoSQL 的一种产品。memcache、Redis 都属于 NoSQL 类的产品。MongoDB 和 MySQL 的最大区别？MySQL 使用的是 SQL，MongoDB 使用 JavaScript 语言操作。Mon
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2023-09-01 20:10:50
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1、需求说明将数据库Demo中的表按照日期字段进行水平分区分表。要求数据文件按一年一个文件存储，且分区的分割点会根据时间的增长自动添加（例如现在是2017年1月1日，将其作为一个分割点，即将2017年1月1日之前的数据存储到数据文件A中，将2017年1月1日的之后的数据存储到数据文件B中；当时间到2018年1月1日时，自动将2018年1月1日添加为一个新的分区分割点，并将2017年1月1日至20
MySQL(九)–关于分库分表带来的问题分库分表能有效的缓解单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。1、事务一致性问题：分布式事务：当更新内容同时分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。跨分片事务也是分布式事务，没有简单的方案，一般可使用"XA协议"和"两阶段提交"处理。分布式事务能最大限度保证了数据
redis非关系型数据库，也是一个内存数据库。那这就会存在两个问题：1.数据存储在内存中（断电重启怎么办？）；这里会有人说使用RDB或者AOF持久化机制，那这也不能100%保证数据的不丢失。2.存储在内存中，内存溢出怎么办？这里会有人说搭建redis集群等等，可以。优点：多用于缓存，可以实现快速读写操作。缺点：存储格式是key-value类型，只能做等值查询，也就是说只能通过key查找到它对应的值
生产mongodb 分片与集群 方案一、 mongodb分片与集群拓扑图 二、分片与集群的部署1.Mongodb的安装分别在以上3台服务器安装好mongodb安装方法见安装脚本。2.Mongod 创建单个分片的副本集10.68.4.209 ①建立数据文件夹和日志文件夹
mdkir /data/{master,slave,arbiter}
mkdir /data/log/mongodb
分库分表的原理估计就不说了，一般是会有一个种子字段作为分库分表路由字段，比如如果是对书籍表进行分表，可以用bookId作为种子字段，然后如果要分128张表，用bookId%128 作为分表路由规则。比如如果bookId为1的数据分在book_1表，bookId为2的分到book_2，bookId为129的分到book_1表。 然后分组，排序，分页的实现，如果加了where bookId
文章目录问题方案分区作用优点分表作用缺点分库分库分表存在的问题使用场景什么时候考虑使用分区？什么时候考虑分表？什么时候考虑使用分库？ 问题移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数据量，MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态， 一张表无法搞定 另外，一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈,。方案目前比较普遍的方案有3个：读写
