在大数据的时代，传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写、海量数据高效存储、高可扩展性和高可用性这些难题。不过就是因为这些问题Nosql诞生了。 NOSQL有这些优势：大数据量，可以通过廉价服务器存储大量的数据，轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制。高扩展性，Nosql去掉了关系数据库的关系型特性，很容易横向扩展，摆脱了以往老是纵向扩展的诟病。高性能，Nosql通过简单的key-v
1. 传统Mongodb架构和华为云Mongodb2. MongoDB中集群有三种：主从复制、副本集、分片集群3. 水平拓展或者横向拓展：就是在已有的集群上再增加节点到集群内4. 深度拓展或者纵向拓展：就是在单台机器上增加硬件的配置，以提升性能5. 项目完成步骤(1) 先使用install.bin在三台机器上部署一个集群(2)
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2024-03-29 17:30:05
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var
express = require('express'),
app = express.createServer(),
hogan = require('express-hogan.js'),
mongoose = require('mongoose'),
Schema = mongoose.Schema;
mon
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2024-06-26 15:27:50
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# MongoDB 数据库扩容 CPU 的指南
## 简介
在当今大数据时代，数据库的扩容对于确保应用程序的高可用性与性能极为重要。通过增加 CPU 能力，MongoDB 数据库能够处理更多的并发请求，提升数据查询能力。本文将为你详细介绍如何扩容 MongoDB 数据库的 CPU。
## 流程概述
扩容 MongoDB 数据库 CPU 的过程可分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
一、数据库扩容1、业务场景互联网项目中有很多“数据量大，业务复杂度高，需要分库分表”的业务场景。这样分层的架构(1)上层是业务层biz，实现业务逻辑封装；(2)中间是服务层service，封装数据访问；(3)下层是数据层db，存储业务数据；2、扩容场景和问题当数据量持续新增，面临着这样一些需求，两台数据库无法容纳，需要数据库扩容，这里选择2台—扩容到3台的模式，如下图：这样扩容的问题(1)分库分表
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2023-10-26 16:29:25
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起因每一个项目都是由小项目发展而来，从最初的一台数据库，到后面的几千上万台数据库，这发展的过程，我们都要涉及到一个技术问题：当数据量太大的时候，如何进行扩容？ 案例小明现在负责一个站点，用户数据库有2个，网站用户数据通过ID取模，分别存在两台用户数据库中，现在数据增大，两台数据库已经不够用了，现在需要增加数据库进行扩容，小明应该如何进行扩容？ 方案停机扩容平滑扩容 停
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2023-07-31 22:50:57
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01 前言在前面的几篇最佳实践中，我们分享了利用巨杉数据库SequoiaDB，实现业务系统同城双中心、两地三中心容灾的最佳实践。在生产系统中，随着数据库集群接入的业务系统数量更多，业务量逐渐增大，对数据库的承载能力也提出了更高的要求。最初搭建的数据库集群，存储资源和计算资源已无法支撑未来的业务需求，这就需要对集群进行扩容。在本次分享中，我们将分上、下两篇，为大家讲解SequoiaDB在
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2024-05-12 17:36:06
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KingbaseES
案例说明：在KingbaseES V8R3集群架构可以由Master和Standby两个管理节点（同时也是数据节点）及多个数据节点组成，在读多写少的应用环境，可以通过扩容数据节点（备库）提升集群读写分离的负载能力，本案例用于kingbaseES V8R3读写分离集群在线对数据节点扩容，主要分为三个步骤。操作步骤：
1）流复制扩容
2
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2024-02-02 12:10:34
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本文档实施目标 AIX 表空间：ITDB 方式：裸设备方式扩容方案 作者:johncoco 日期:2016/1/291、查询oracle数据库表空间ITDB使用到的裸设备文件，注意裸设备文件（ 开头带r）与裸设备（不带r）的区别 查询表空间已使用的裸设备文件名称 >select * from
原创
2016-01-29 14:23:19
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# Sybase 数据库扩容的简介与实现
随着大数据时代的到来，企业对数据的存储和处理需求越来越高。对于使用 Sybase 数据库的企业来说，数据库扩容是管理系统性能和数据量的必要措施。本文将介绍 Sybase 数据库的扩容方法，并给出具体的代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 一、为什么需要扩容？
扩容的原因主要有以下几点：
1. **数据增长**：随着企业业务的扩大，数据量迅速增
原创
2024-10-31 12:10:44
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目录数据库扩容1.停机方案2.停写方案3.日志方案4.双写方案（适合中小数据库，百万以内）5.平滑2N方案（适合大数据量）数据库扩容一般只在数据量较小的时候进行操作。分库分表的缺点：影响分页数据分区概念把一个表分区，mysql是自动支持分区的。例，根据时间分区。读取的时候就可以根据分区进行查询。容易出现尾部热点问题，大多数情况下，都是读取新写入的数据，QPS问题难解决。QPS（TPS）= 并发数/
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2023-11-12 20:48:48
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数据库的导出mongoexport -d 数据库名 -c 集合名 -o 导出文件的保存地址及保存文件名.json --type json数据库的导入mongoimport -d 数据库名 -c 集合名 --file 准备导入的文件地址及文件名.json --type json PS:命令中的中文都为注释请勿直接ctrl+c,ctrl+v 回车。。。(总结并不全面，仅用于个人备忘使用)
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2023-06-01 13:10:58
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# MySQL 数据库扩容指南
在当今的数据驱动时代，许多企业和应用程序都依赖于数据库来存储和管理数据。MySQL 是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，通常用于各种规模的应用程序。但是，当数据量增长时，数据库可能会面临扩容的需求。本文将探讨 MySQL 数据库扩容的几种方法，并提供具体的代码示例。
## 1. 扩容的需求
首先，让我们了解何时需要扩容。以下是一些常见的痛点：
- **性能
1 数据库概述及环境搭建1.1 为什么要使用数据库大家先想一个问题，你在手机app的京东将商品加入到购物车中，那么在pc端登录京东后，购物车中商品还存在吗？答案是肯定的，那数据存在哪了呢？数据库可以结构化存储大量的数据信息，方便用户进行有效的检索和访问。数据库可以有效地保持数据信息的一致性、完整性、降低数据冗余。数据库可以满足应用的共享和安全方面的要求，把数据放在数据库中在很多情况下也是出于安全的
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2024-06-07 17:27:44
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首先上mongodb官网（www.mongodb.org）看了一下开始文档，下了个windows版的，装了一下，玩起。 1，安装并启动数据库 从官网（www.mongodb.org/downloads）下载一个适合你平台的版本，我的系统是win7 64位的，下载文件也就10几M，将下载的文件解压放到任何目录，最
与关系型数据库相比，MongoDB的优点：①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度：举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字
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2024-08-23 13:34:17
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Part 1 By William Zola, Lead Technical Support Engineer at MongoDB“我有丰富的sql使用经验，但是我是个MongoDB的初学者。我应该如何在MongoDB中针对一对多关系进行建模？”这是我被问及最多的问题之一。我没法简单的给出答案，因为这有很多方案去实现。接下来我会教导你如何针对一对多进行建模。这个话题有很多内容需要讨论，我会用三
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2024-01-07 21:16:10
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与关系型数据库相比，文档数据库MongoDB的优点：①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度：举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大
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2023-08-08 13:20:51
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数据库database创建及查看库1.有则使用这个数据库，没有就创建 use DATABASE_NAME 2. 查看当前选择的数据库，默认是test db 3.查看数据库，默认有admin、local和"test"，如果数据库生成但是没有集合（下面会讲）所以此时只有逻辑数据库产生并没有真正意义上的物理数据，这样看不到查询结果 show dbs 删除库1.删除选定的数据库，如果还没有选择
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2024-02-03 08:15:58
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一对多关系建模的三种基础方案当你设计一个MongoDB数据库结构，你需要先问自己一个在使用关系型数据库时不会考虑的问题：这个关系中集合的大小是什么样的规模？1.一对很少针对个人需要保存多个地址进行建模的场景下使用内嵌文档是很合适，可以在person文档中嵌入addresses数组文档： 这种设计具有内嵌文档设计中所有的优缺点。最主要的优点就是不需要单独执行一条语句去获取内嵌的内容。最主要
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2024-07-23 19:50:34
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