serverA：172.16.200.200 /data/mongodb/db/{shard1_200,shard2_200,shard3_200,config} /data1/logs/mongodb/serverB：172.16.200.201 /data/mongodb/db/{shard1_201
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2014-04-11 17:08:29
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一 删除 shard 节点的基本思路1.移走要删除 Shard 节点的数据；2.确保要删除的 shard 节点不是任何库的 Primary 节点，如果是，将这些库的 Primary节点移到其它 shard 节点；3.从 Shard Cluster 配置中删除 shard 节点信息。二 删除 Shard 节点步骤2.1 查看当前 Shard Cluster 状态mongos> sh.
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2017-11-16 11:37:30
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#查看所有分片
GET _cat/shards
curl 10.1.2.2:9200/_cat/indices/iis_log* #查看索引的分片状态
#查看第一个unassigned shard的原因GET /_cluster/allocation/explain
#查看iis_qr_2019-07索引中所有分片分配情况GET /_cat/shards?index=iis_Log_2019-
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2021-08-23 13:41:24
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"Shard" 这个词英文的意思是"碎片"，而作为数据库相关的技术用语，似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)中。"Sharding" 姑且称之为"分片"。
Sharding 不是一门新技术，而是一个相对简朴的软件理念。如您所知，MySQL 5 之后才有了数据表分区功能，那么在此之前，很多 MySQL
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2011-12-21 22:15:56
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shard map分片锁0.前言1.写并发量大的时候，goroutine会阻塞，只允许一个写，此时可以通过使用shard技术。分片，减小锁力度，在使用shard时，经常配合fnv算法 hash获取某一个shard。2.gc会在标记阶段访问map中的每一个元素，当map非常大时会对性能产生巨大影响，此时可以使用key和value都不包含指针的map。今天这一节看了一下concurrent-map的源
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2022-04-11 15:15:52
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开启分片：1、先对数据库开启分片切换到admin数据库，执行db.runCommand({"enablesharding":"$db_name"})2、再对数据库中某集合开启分片切换到admin数据库，执行db.runCommand({"shardcollection":"$db_name.$collection_name","key":{"xxx":1}}) // 整数1表示范围分片(range
数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展？在系统早期，数据量还小的时候不会引起太大的问题，但是随着数据量持续增多，后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的。而MongoDB主打的就是海量数据架构，他不能解决海量数据怎么行！不行！“分片”就用这个来解决这个问题。传统数据库怎么做海量数据读写？其实一句话概括：分而治之。上图看看就清楚了，如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图：上图中有个
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2017-07-04 18:44:16
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1.bucket index背景简介bucket index是整个RGW里面一个非常关键的数据结构，用于存储bucket的索引数据，默认情况下单个bucket的index全部存储在一个shard文件（shard数量为0，主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中），随着单个bucket内的Object数量增加，整个shard文件的体积也在不断增长，当shard文件体积过大就会引发各种问题。
原创
2021-04-20 20:18:55
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influxdb的存储结构是怎样的？数据持有化在哪里，以什么形式存在？`shard`是`influxdb`存储引擎`TSM`的具体实现。`TSM TREE`是专门为`influxdb`构建的数据存储格式。与现有的`B+ tree`或`LSM tree`实现相比，`TSM tree`具有更好的压缩和更高的读写吞吐量。`shard group`是存储`shard`的逻辑容器，每一个`shard
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2022-03-08 17:38:55
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启动route process 配置route process并且启动，代码如下： [root@localhost ~]# /usr/local/mongo/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:30000 --fork --logpath /data/shard/log/route.log --chunkSize 1 forked proces
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2014-07-27 20:09:34
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shard简介Elasticsearch中的数据会整理为索引。每个索引又由一个或多个分片组成。每个分片都是一个Lucene索引实例，您可以将其视作一个独立的搜索引擎，它能够对Elasticsearch集群中的数据子集进行索引并处理相关查询。分片是Elasticsearch在集群内分发数据的单位。Elasticsearch在对数据进行再平衡（例如发生故障后）时移动分片的速度取决于分片的大小和数量，以
原创
2021-01-25 20:37:04
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"Shard" 这个词英文的意思是"碎片"，而作为数据库相关的技术用语，似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)中。"Sharding" 姑且称之为"分片"。 Sharding 不是一门新技术，而是一个相对简朴的软件理念。如您所知，MySQL 5 之后才有了数据表分区功能，那么在此之前，很多 MySQL 的潜在用户都对 MySQL 的扩展性有所顾虑，而是否具备分区功能就成了衡量一个数据...
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2009-02-13 10:03:00
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1.角色：在一个MongoDB的shard集群中，会有三种角色：shard，config和routingshard：每一个shard节点都会包含数据集的一部分
influxdb的存储结构是怎样的？数据持有化在哪里，以什么形式存在？`shard`是`influxdb`存储引擎`TSM`的具体实现。`TSM TREE`是专门为`influxdb`构建的数据存储格式。与现有的`B+ tree`或`LSM tree`实现相比，`TSM tree`具有更好的压缩和更高
原创
2021-11-30 17:39:24
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原文 1. 背景 shard allocation 意思是分片分配, 是一个将分片分配到节点的过程; 可能发生该操作的过程包括: 初始恢复(initial recovery) 副本分配(replica allocation) 重新平衡(rebalance) 节点的新增和删除 来源 分片的分配操作, ...
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2021-05-12 21:51:33
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Shard是什么？ 在下面的文档中进行了介绍 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/kagillion-shards.html 1.一个分片的底层即为一个 Lucene 索引，会消耗一定文件句柄、内存、以及 CPU 运
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2020-02-24 15:04:00
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从图中可以看到有四个组件：mongos、config server、shard、replica set。mongos：数据库集群请求的入口，所有的请求都通过mongos进行协调，不需要在应用程序添加一个路由选择器，mongos自己就是一个请求分发中心，它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上。在生产环境通常有多mongos作为请求的入口，防止其中一个挂掉所有的mongodb请求都没
原创
2017-04-07 18:29:50
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本文介绍表属性SHARD_ROW_ID_BITS，它用来设置隐式_tidb_rowid分片数量的 bit 位数。基本概念对于非整数主键或没有主键的表，TiDB 会使用一个隐式的自增 rowid。大量执行INSERT插入语句时会把数据集中写入单个 Region，造成写入热点。通过设置SHARD_ROW_ID_BITS，可以把 rowid 打散写入多个不同的 Region，缓解写入热点问题。但是设置的过大会造成 RPC 请求数放大，增加 CPU 和网络开销。SHARD_ROW_ID_...
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2021-08-10 09:44:54
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本文介绍表属性SHARD_ROW_ID_BITS，它用来设置隐式_tidb_rowid分片数量的 bit 位数。基本概念对于非整数主键或没有主键的表，TiDB 会使用一个隐式的自增 rowid。大量执行INSERT插入语句时会把数据集中写入单个 Region，造成写入热点。通过设置SHARD_ROW_ID_BITS，可以把 rowid 打散写入多个不同的 Region，缓解写入热点问题。但是设置的过大会造成 RPC 请求数放大，增加 CPU 和网络开销。SHARD_ROW_ID_...
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2022-02-13 14:31:35
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