众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。 当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时，就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库，同步相同
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2023-10-04 19:26:47
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在信息化的时代，数据处理能力的提升是一个重要的议题。在这个背景下，"mysql 实例数和分片数"的问题显得尤为突出。我们常常需要将不同的数据库实例进行划分，以实现更好的性能和可扩展性。接下来，我将以一系列清晰的步骤为大家介绍如何解决这一问题。
## 环境准备
在开始之前，我们先需要准备好相应的环境。
### 前置依赖安装
确保你已经安装了以下工具和软件：
- MySQL Server
-
分片重要性Es中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中，会影响ES的性能、安全和稳定性， 所以很有必要了解一下它。分片是什么？简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块，也是数据的最小单元块，整个ES集群的核心就是对所有分片的分布、索引、负载、路由等达到惊人的速度实列场景：假设 IndexA 有2个分片，我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档)，那么这10条数据会尽可能平均的分为5
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2024-07-19 08:49:48
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逆向索引：与传统的数据库不同，在es中，每个字段里面的每个单词都是可以被搜索的。如hobby:"dance,sing,swim,run",我们在搜索关键字swim时，所有包含swim的文档都会被匹配到，es的这个特性也叫做全文搜索。为了支持这个特性，es中会维护一个叫做“invertedindex”（也叫逆向索引）的表，表内包含了所有文档中出现的所有单词，同时记录了这个单词在哪个文档中出现过。例：
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2024-05-20 19:48:22
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# MongoDB查询分片数的实现方法
## 概述
在分布式数据库中，MongoDB支持数据分片，可以将数据分布到多台机器上进行存储和处理，以提高系统的扩展性和性能。查询分片数即指的是在执行查询操作时，数据会被分配到多少个分片上进行并行处理。本文将介绍如何使用MongoDB查询分片数的实现方法。
## 整体流程
下面是实现MongoDB查询分片数的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2023-08-15 04:46:35
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1.背景介绍Redis是一个开源的高性能键值存储系统，适用于缓存、实时数据处理和高性能数据库等场景。随着数据量的增加，单个Redis实例的存储能力和性能可能不足以满足需求，这时需要考虑Redis的分片(sharding)和分区(partitioning)策略。分片是将数据拆分成多个部分，分布在多个Redis实例上，以实现水平扩展。分区是在单个Redis实例内部将数据拆分成多个部分，以实现更高的并发
# 如何实现Docker分片并发数
在现代应用程序中，为了提高处理效率和资源利用率，分片并发处理变得至关重要。在Docker环境中，我们可以通过多个容器并行执行相同的任务。本文将详细介绍如何实现Docker分片并发数，从而帮助您更好地管理应用程序的执行过程。
### 整体流程
首先，我们将整体流程概述如下：
| 步骤 | 描述 |
|--
1、分片是什么？一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，每一份就是一个分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的"索引"，这个"索引"可以被
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2024-07-03 21:09:10
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Elasticsearch版本：6.0一、Elasticsearch计算分片位置的公式shard = hash(routing) % number_of_primary_shards解释：routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片
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2024-04-28 11:06:11
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目录一、垂直拆分1.1 场景1.2 准备1.3 配置1). schema.xml2). server.xml1.4 测试1). 上传测试SQL脚本到服务器的 /root/sql 目录2). 执行指令导入测试数据 3). 查询用户的收件人及收件人地址信息(包含省、市、区)。4). 查询每一笔订单及订单的收件地址信息(包含省、市、区)。1.5 全局表 二、水平拆分2.1 场景2.2
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2023-12-14 02:03:28
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ES安装介绍：ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的合体，市面上也成为Elastic Stack，是一个日志分析架构技术栈总称声明：JDK版本1.8+才可以安装：ElasticSearch客户端、可视化界面，整合的时候版本要对应1.下载es官网：https://www.elastic.co/cn/华为云镜像： ElasticSearch: https://mirror
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2024-06-18 23:14:43
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1.新建索引的时候 可以使用 命令 设置 分成多少个片。PUT /my_index HTTP/1.1
Host: localhost:9200
Content-Type: application/json
Content-Length: 88
{
"settings": {
"number_of_shards": 100,
"number_of_replicas": 1
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2024-03-03 13:33:47
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数据分片 50 51 52 53 如何解决并发访问压力？如何解决单表过大的问题？ 什么是分库分表 – 通过某种特定条件,将存放在一个数据库 ( 主机 ) 中的数据,分散存放到多个数据库 ( 主机 ) 中。– 已达到分散单台设备负载的效果,即分库分表– 数据的切分根据其切分规则的类型,分为 2 种切分模式– 垂直分割 ( 纵向 ) 和 水平分割 ( 横向 )
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2023-08-24 10:45:47
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mycat 分片规则 传统的分片策略都是基于单表，或者分片基于主键进行分配，或者某些场景下需要多个表依赖于一个分片，或者分片的字段并不是主键。a. 对于传统的数据库分片方式都是基于单个表格，对于表关联这种操作，则很难处理。为了能够执行t_user与t_user_detail的联合查询， MyCAT借鉴了NewSQL领域
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2023-08-19 23:04:07
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本篇概要：1. MySQL 主从复制的工作原理；2. 配置 MySQL 主从复制；3. MySQL 双主热备；4. 数据库中间件 Mycat；5. 安装配置 Mycat；6. 配置 Mycat 实现读写分离、心跳检测自动切换；7. 配置 Mycat 对数据表进行水平分片分库处理。 1. MySQL 主从复制的工作原理；解决的问题：数据分布：主从复制可以从一台服务器扩展到 N 台，假设现在扩展到了
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2023-09-17 13:24:25
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前言 从开发人员的角度来说，为什么要了解和掌握MySQL分片？第一，了解MySQL分片可以更合理地定制分片策略，选分片字段是要讲科学的。第二，了解MySQL分片以后如果出现故障报错，也有助于问题的排查。第三，关系到开发过程中的代码调整，做分片后的MySQL数据库操作受到限制，比如join之类的操作，跨分片的操作，事务管理等，都是要注意的，可能需要代码的调整。分区、分表、分片、分库的概念 那么首先，
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2023-08-22 21:49:20
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# Redis分片数如何确定
## 1. 引言
Redis是一个高性能的内存数据库，它支持数据的持久化，同时也提供了分片功能，用于处理大规模数据集的存储和处理需求。在进行Redis分片时，我们需要确定分片数，即将数据分散到多个Redis实例中的分片数量。本文将介绍如何确定Redis分片数的方法，并给出相应的代码示例和流程图。
## 2. 确定Redis分片数的方法
### 2.1 数据量
原创
2024-02-03 07:48:44
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2.索引切片TensorFlow索引切片的方式方法与Numpy类似，但又比较简洁In [4]: a=tf.random.normal([4,28,28,3])
In [6]: a[1].shape
Out[6]: TensorShape([28, 28, 3])
In [7]: a[0].shape #与a[1].shape相同
Out[7]: TensorShape([28,
Elasticsearch中，一个index一般会有多个主分片(Primary shard)，每个主分片存储该索引的一部分数据，一个文档(document)数据，只会在其中一个分片上，所有主分片的文档合并在一起就是整个索引的数据。而每个主分片都会有副本分片（Replica shard）,用作数据备份，实现高可用以及提供读功能，当出现高并发大量读请求时，通过协调节点负载均衡，减小服务器压力。这里假设
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2024-02-26 19:50:18
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在我们实际使用 Elasticsearch 时，随着时间的推移，我们会发现有扩容的必要。这个可能由于我们在刚开始创建项目认识不足。我们需要更多的 primary shards，这样可以提高 ingest 的速度。那么我们有什么办法来把之前的一个大的索引变成更多的小的索引呢？这个答案就是 split index API。它的基本用法如下：POST /my-index-000001/_split/sp
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2024-04-03 09:37:45
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