背景：最近公司在开发一款应用，由于应用的数据敏感，在假设客户端为安全的前提下，为避免由于有权限访问数据库的任何人及网络传输过程的泄密，用户的各业务类型数据均转成json然后由前端加密保存于后端，而后端返回给前端的数据也均为加密数据，前端通过不保存于系统的用户自定义密钥来进行加解密。设计方案：后端的数据存储使用MongoDB，使用Spring Data进行数据访问。该内容的表设计大概就仅有_id、业
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2024-04-17 07:25:52
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分片是MongoDB用来将海量的数据水平分割到不同服务器(或者说一个集群)上所采用的方法。尽管分片起源于关系型数据库分区，但它完全是另外一回事。MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情，使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式的MongoDB集群。 理解分片 为了建立、管理或者调试集群，需要了解分片的基本工作
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2023-06-13 22:53:50
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# 实现 MongoDB 表分表教程
## 1. 整体流程
下面是实现 MongoDB 表分表的整体流程表格:
```mermaid
pie
title 实现 MongoDB 表分表流程
"创建数据库" : 20
"创建集合" : 20
"选择分表规则" : 20
"创建分表函数" : 20
"分表插入数据" : 20
```
## 2. 每一步的具体操作
### 2.1 创建数据库
原创
2024-03-01 05:51:17
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# MongoDB按日期分桶实现方法
## 引言
在MongoDB中，按日期对数据进行分桶是一种常见的需求。本文将教你如何使用MongoDB实现按日期分桶的功能。我们将以以下步骤逐一介绍。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个集合 |
| 2 | 插入数据 |
| 3 | 创建索引 |
| 4 | 查询数据 |
### 步骤一：创建一个集合
原创
2023-12-18 10:14:21
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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
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2023-09-26 20:03:16
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# MongoDB分表
MongoDB是一种开源的NoSQL数据库，它以文档存储数据，采用分布式的方式进行数据存储和查询。在处理大规模数据时，为了提高查询性能和可扩展性，我们需要对数据进行分区，这就是MongoDB分表的概念。
## 什么是MongoDB分表
MongoDB分表是指将一个集合（collection）中的数据按照某个规则进行分割，分散存储在多个不同的集合中。这样做可以提高查询性
原创
2023-07-23 06:20:20
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MongoDB分片为了解决数据的不断增加的方法垂直扩展:增加CPU、硬盘等存储资源来扩展容量水平扩展:将数据分布在多个服务器上，也就是会使用到分片技术MongoDB分片是什么？就是把数据库拆分，把所有的数据分散存放到不同的服务器上的过程为什么要实现MongoDB分片？优点:1. 对集群进行抽象，让集群“不可见”，MongoDB自带了一个叫做mongos的专有路由进程2.解决磁盘存储空间的问题，提高
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2023-11-04 21:55:00
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# MongoDB的分表查询实现流程
## 1. 准备工作
在开始实现MongoDB的分表查询之前，需要进行一些准备工作。具体步骤如下：
1. 安装MongoDB：在本地或者服务器上安装MongoDB数据库。
2. 连接MongoDB：使用MongoDB的驱动程序连接到MongoDB数据库。
## 2. 创建分表
在进行分表查询之前，需要先创建分表。分表可以按照不同的条件来进行划分，比如
原创
2023-10-05 14:03:55
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# 实现Mysql表按日期分表的方法
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个“mysql表按日期分表”的实现流程，我们可以通过以下表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个存储过程，用于根据日期创建表 |
| 2 | 在存储过程中，判断当前日期对应的表是否存在，若不存在则创建新表 |
| 3 | 修改应用程序的代码，使其在插入数据时根据日
原创
2024-06-06 06:24:22
120阅读
上一篇文章尝试了从原有Mongodb主从模式迁移到分片结构的尝试，当上线正式环境中出现了一些问题，主要原因还是对分片的概念理解不到位，以下记录对出现问题的调整和一些思考，以作备忘。分片的原则1. 在数据库单表数据量超大(单表数据量达到1G以上)，在查询或者写入的时候性能无法满足要求的时候才需要分片。
2. 可以只对库中的特定的表分片。
3. 分片是通过将数据分散到多台机器上以达到通过多台低配置的机
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2023-07-29 12:07:32
180阅读
脚本功能： 1. 将指定的报告文件按照指定的字段、切库切表策略切分 2. 将切分后的文件并发导入到对应的Mongodb中 3. 生成日志文件和done标识文件使用手册： -h 打印帮助信息,并退出"; &nb
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2024-02-22 23:39:40
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简介 所谓分片，指的就是把数据拆分，将其分散到不同机器上的过程。MongoDB支持自动 分片，对应用而言，好像始终和一个单机的服务器交互一样。 分片和复制 复制是让多台服务器拥有相同的数据副本，而分片是每个分片都拥有整个数据集的 一个子集，且相互是不同的数据，多个分片的数据合起来构成整个数据集。Mongos 用来执行客户端访问集群数据的路由，它维护着一个内容列表，记录了每个分片包 含
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2023-08-04 12:53:28
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## MySQL 按周分表的实现指南
在日常的开发中，随着数据量的不断增长，我们常常需要对数据库表进行分区或分表，以提高查询和管理的效率。本文将逐步教你如何在 MySQL 中按周分表，包括整个流程、每一步需要执行的操作及相应的代码。
### 整体流程
首先，下面的表格展示了实现“按周分表”的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 确定分表的策略 |
原创
2024-10-02 05:24:51
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## MySQL按装置分表
### 1. 引言
在大规模数据存储和处理的系统中，为了提高性能和可扩展性，我们常常需要将数据分散到多个表中。MySQL作为一种常用的关系型数据库，提供了分表技术来解决数据量过大的问题。本文将介绍如何使用MySQL进行按装置分表，以及具体的代码示例。
### 2. 什么是按装置分表
按装置分表是指根据某个特定的属性或规则，将数据分散到多个表中。在实际应用中，一个常见
原创
2024-01-25 09:24:46
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自由分类法是大众自发的用标签对网络信息标识和共享的过程。采用自由分类法的网站允许用户采用添加标签的方式对网络资源进行标注，标注过程中大规模的用户参与产生了大量的网络资源元数据，网站通过一定的方式对网络用户产生的元数据进行抓取，做后期组织分析，通过对这些元数据的有效组织和分析，可以实现对网络资源的有效分类，又称被为社会分类法、大众分类法、分众分类法、民俗分类法和通俗分类法。例如：Flickr目前全球
在当今数据驱动的世界，MongoDB 以其优秀的性能和灵活的文档型数据存储方式，受到了广泛的应用。然而，随着应用规模的增长，数据量的增加，单一的集合（Collection）有时会导致性能瓶颈。这就引出了“MongoDB Collection 分表”的话题，涉及到如何将数据合理拆分以提高存储和查询效率。
### 背景定位
在技术演进过程中，我们看到许多数据库技术为了满足日益复杂的业务需求而不断演
# MongoDB分库分表实现流程
## 1. 确定分库分表策略
在开始实施MongoDB分库分表之前，首先需要确定合适的分库分表策略。常见的策略包括按照数据量、按照业务类型、按照地理位置等进行分片。根据实际情况选择适合的策略。
## 2. 创建分片集群
### 步骤：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 1 | `mongod --config
原创
2023-10-04 08:00:51
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# 使用 Spring Boot 实现 MongoDB 分表
在现代应用开发中，数据存储的设计尤为重要，特别是在使用 MongoDB 作为数据库时。分表（Sharding）可以帮助我们在高并发和高数据量环境下优化性能。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 项目中实现 MongoDB 的分表。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现 MongoDB 的分表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 05:24:32
217阅读
# MongoDB自动分表实现指南
## 简介
在开发中，当数据量越来越大时，单个表可能无法满足查询和性能需求。为了解决这个问题，我们可以使用MongoDB的自动分表功能。本文将介绍如何实现MongoDB的自动分表，并提供详细的步骤和代码示例。
## 概述
MongoDB是一个NoSQL数据库，它使用文档存储数据。在MongoDB中，我们可以创建多个集合（相当于关系数据库中的表），每个集合可以
原创
2023-08-28 08:59:23
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在使用 JPA 操作 MongoDB 的过程中，开发人员常常会遇到如何将数据进行分表处理的问题。这个问题特别适合在高并发、高数据量的应用场景中出现，尤其是当 MongoDB 不再能有效地处理大数据量时。
## 背景定位
### 问题场景
在某个电商平台上，随着用户数量和交易数据激增，MongoDB 数据库中的订单表成为了性能瓶颈。原本的单表设计使得查询速度变慢，影响到用户的购物体验。考虑到未来
