分片集群中的每一个数据库都有一个主分片，这个主分片上保存了当前数据库中没有被分片的集合的数据，主分片(primary shard)和主节点(primary)之间没有任何关联。
Oracle Sharding现已正式登陆OCI Marketplace！支持云端全自动部署！感兴趣的小伙伴们快来抢先体验！
MongoDB分片相关的知识，之前介绍过了，今天我们来看如何为一个已经分片好的集群添加一个新的分片副本集。
分片就是一种把数据分布在多台机器上的方法。mongodb使用分片来支持大数据量、高吞吐量的布署。
Tech 导读 本文以降低sharding-jdbc数据库连接数实践为主线，探究了sharding-jdbc的路由规则，对比分析了四种改造方案，给出了一种自定义分表算法的优化方案。
这实际上是一种静态分片技术。Redis实例的增减，都得手工调整分片程序。基于此分片机制的开源产品，现在仍不多见。这种方式下，可运维性较差。出现故障，定位和解决都得研发和运维配合着解决，故障时间变长。
摩拜单车 2017 年开始将 TiDB 尝试应用到实际业务当中，根据业务的不断发展，TiDB 版本快速迭代，我们将 TiDB 在摩拜单车的使用场景逐渐分为了三个等级：
Redis在3.0之后开始支持sharding集群。Redis集群可以让数据自动在多个节点上分布。如何使用Docker实现Redis集群的一键部署交付，是一个有趣的并且有价值的话题。 本文将给大家介绍基于进程的容器技术实现Redis sharding集群的一键部署。 什么是Redis sharding集群 Redis(redis.io)作为最流行的KV数据库，很长一段时间都是单机运行，关于如何实现Redis的数据在多个节点上的分布，在Redis3.0出来之前，有很多第三方的方案。建议大家参考这个链接：
MongoDB 是一款功能完善的分布式文档数据库，是一款非常出名的 NoSQL 数据库。当前国内使用 Mongodb 的大型实践越来越多，MongoDB 为我司提供了重要的数据库存储服务，支撑着每天近千万级 QPS 峰值读写，数万亿级数据量存储服务。
本来今天应该是MYSQL的文字，不过最近搞的MONGO比较多，测试MGR 的集群出了问题正在解决，所以今天和明天都是MONGODB 的文字
前两天 GitHub 的博客上发布了一篇题为「Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale」[1] 讲述他们如何拆分自己的数据库。相关内容在 Hacker News[2] 上也引起了大家的关注。
58同城作为中国最大的生活服务平台，涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初，大规模使用关系型数据库（SQL Server、MySQL等），随着业务扩展速度增加，数据量和并发量演变的越来越有挑战，此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代，到2.0.0以后，变的越来越稳定，它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性，非常诱惑，同时58同城在一些典型业务场景下
为了使用集群分片（Cluster Sharding），你必须在项目中添加如下依赖：
这几天在做一个MongoDB的版本升级，升级的过程中发现了不同版本balancer的一个小差异。这里记录下。
通过上篇关于Cluster-Singleton的介绍，我们了解了Akka为分布式程序提供的编程支持：基于消息驱动的运算模式特别适合分布式程序编程，我们不需要特别的努力，只需要按照普通的Acto
由于网络存储的快速发展，网络冗余技术被不断提升，提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性，网络高可用性与网络高可靠性是有区别的，网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余，达到高可用的目的。 比如冗余的交换机，冗余的路由器等
数据流处理面临四个基本问题（Tyler Akidau, Slava Chernyak & Reuven lax. Streaming Systems: The What, Where, When and How of Large-Scale Data Processing）:
⽐较常⻅的分库分表中间件包括：Cobar、TDDL、Atlas、Sharding-jdbc、Mycat ---- 【Cobar】 阿⾥ b2b 团队开发和开源的，属于 proxy 层⽅案，就是介于应⽤服务器和数据库服务器之间。 应⽤程序通过 JDBC 驱动访问 Cobar 集群，Cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解，然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执⾏。 早些年还可以⽤，但是最近⼏年都没更新了，基本没啥⼈⽤，差不多算是被抛弃的状态吧。⽽且不⽀持读写分离、存储过程、跨库 jo
Mongodb是时下流行的NoSql数据库，它的存储方式是文档式存储，并不是Key-Value形式。关于Mongodb的特点，这里就不多介绍了，大家可以去看看官方说明：http://docs.mongodb.org/manual/ 今天主要来说说Mongodb的三种集群方式的搭建：Replica Set / Sharding / Master-Slaver。这里只说明最简单的集群搭建方式（生产环境），如果有多个节点可以此类推或者查看官方文档。OS是Ubuntu_x64系统，客户端用的是Jav
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一、 复制集 Replica set的架构 Replica set的部署 主从操作日志 在local数据库里面：db.oplog.rs.find() 日志的基本信息：db.printReplicationInfo() 查看slave的演示状况：db.printSlaveReplicationInfo() 主从配置信息：db.system.replset.find() 管理replica set 主从切换 1 冰冻实例不参与primary选举：rs.freeze(30) 2 降级：r
Redis cluster(来自小姐姐的面试题72) Redis Cluster是一种服务端的分片sharding技术，redis3.0开始使用，采用slot槽的概念，一共分成16384个槽，将请求发送到任意节点，接收到请求到节点会将查询请求发送到正确到节点上执行。 方案说明： 对key进行哈希算法，再对16384取模，确定key落在哪个槽上，再判断槽在哪个节点上。提供哈希的方式将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽区间到数据，默认分配了16384个槽位 每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上（多节点形
1、SCAN命令是增量的循环，每次调用只会返回一小部分的元素。所以不会有KEYS命令的坑。 SCAN命令返回的是一个游标，从0开始遍历，到0结束遍历。scan也有如下一些特设： （1）查询复杂度为O(n)，通过游标分步进行，不会阻塞线程 （2）提供limit参数，控制每次返回结果的最大条数。这里值得注意的是，limit只是一个提示，返回的结果可多可少 （3）同keys一样，它也提供模式匹配功能 （4）返回的结果可能会重复，需要客户端去重 （5）遍历过程中，如果有数据修改，改动后的数据不一定能遍历到 （6）单次返回结果是空的并不意味着遍历结束，而是看返回的游标值是否为0
不影响业务；secondary节点自动提升为primary节点。 恢复方法，同场景1。
String 1、概念：string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。 string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。 string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。
翻译内容： NoSQL Distilled 第四章 Distribution Models 作者简介： 本节摘要： 第四章我们主要说的是NoSQL运行在分布式的集群上的一些细节。今天我们主要说
由两种角色构成： （1）主(Master) 可读可写，当数据有修改的时候，会将oplog同步到所有连接的salve上去。 （2）从(Slave) 只读不可写，自动从Master同步数据。 特别的，对于Mongodb来说，并不推荐使用Master-Slave架构，因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复，推荐使用Replica Set，后面会有介绍，除非Replica的节点数超过50，才需要使用Master-Slave架构，正常情况是不可能用那么多节点的。 还有一点，Master-Slave不支持链式结构，Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构，Slave可以连接Slave，成为Slave的Slave。
在 MySQL 集群架构中有两种主流的集群实现，一种是读写分离，而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。
分片（sharding）是一个通过多台机器分配数据的方法。MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作。大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能。例如：高查询率将耗尽CPU的性能。大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力。
工作上一直在攻坚大模型的并行化，遇到不少困难，也解决了不少问题。正值最近搬家，有了更多的思考时间，因此写下一些个人观点。
本文主要梳理了ClickHouse分布式表，也就是是Distributed表引擎基本工作原理。主要内容有：
mongodb doc mongodb的端口 mongod:27017 http:28017 mongod命令的常用选项 fork: 是否运行为后台进程 bind_ip: 绑定的ip地址 maxConns: 最大的连接数 logpath: 设置日志的存储路径 syslog: 设置是否为syslog来管理日志 syslogFacility: 如果由syslog来管理日志,那么日志的级别是local1,local2…还是local7 logappend: 日志滚动,就是把日志已追加的方式记录,而不是覆盖 pid
集群（cluster）就是一组计算机，它们作为一个整体向用户提供一组网络资源，这些单个的计算机系统就是集群的节点（node）。集群提供了以下关键的特性。
随着技术的发展，目前数据库系统对于海量数据的存储和高效访问海量数据要求越来越高，MongoDB分片机制就是为了解决海量数据的存储和高效海量数据访问而生。 MongoDB分片集群由mongos路由进程（轻量级且非持久化进程）、复制集组成的片shards（分片一般基于复制集故障转移和冗余备份功能）、一组配置服务器（存储元数据信息，一般冗余3台）构成。
前文回顾 上一篇文章基于redis的分布式锁实现写了基于redis实现的分布式锁。分布式环境下，不会还使用单点的redis，做到高可用和容灾，起码也是redis主从。redis的单线程工作，一台物理机只运行一个redis实例太过浪费，redis单机显然是存在单点故障的隐患。内存资源往往受限，纵向不停扩展内存并不是很实际，因此横向可伸缩扩展，需要多台主机协同提供服务，即分布式下多个Redis实例协同运行。 在之前的文章Redis Cluster深入与实践介绍过Redis Cluster的相关内容，之前特地花
Distributed引擎和Merge引擎类似，本身不存放数据,功能是在不同的server上把多张相同结构的物理表合并为一张逻辑表。
翻译内容： NoSQL Distilled 第四章 Distribution Models 作者简介： 本节摘要： 各位周末好，今天我们主要讨论有关分布模型中分片（sharding）
1，一致性哈希算法诞生的背景 技术和业务是相互推动，共同前进的。一致性哈希算法的产生也源于业务的需求。随着业务的增长，一台单机 已经不能满足业务的需要，分布式架构应运而生。分布式环境下，多台机器需要协同作业，如果保证数据在分布式 环境下的一致性，就成为了亟待解决的问题。一致性哈希算法，就是为了解决多台机器，在动态增删的情况下，能够 最大限度地保证信息的一致性。 一致性哈希算法是一种分布式哈希算法，设计目标是为了解决互联网中的热点(Hot spot)问题。一致性哈希算法 设计初衷和CARP十分类似。CARP，即Composition/Aggregation Principle，组合/聚合原则。CARP的目标之一，是为 了改善服务的可用性。在多台服务器环境下，进行故障转移，提高系统的可用性。一致性哈希修正了CARP使用的简单 哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
MySQL的使用场景中，读写分离只是方案中的一部分，想要扩展，势必会用到分库分表，可喜的是Mycat里已经做到了，今天花时间测试了一下，感觉还不错。 关于分库分表 当然自己也理了一下，分库分表
在以前，数据库的集群配置一直很难，难点在于MySQL主从结构的高可用和读写分离。万幸的是，Galera/GR的出现，让整个集群的配置都极大程度地简化了。
随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。在这种情况下，如何高效、自动化管理集群节点，实现不同节点的协同工作，配置一致性，状态一致性，高可用性，可观测性等，就成为一个重要的挑战。
关于MongoDB的集群运维，之前的文章已经说了很多内容了，这块儿知识点比较多，由于是每天抽空写文章，所以每天能说到的点有限，慢慢一点一点搞懂它，今天我们来看MongDB集群里面的分片相关知识。
Mongodb有三种集群方式的搭建：Master-Slaver/Replica Set / Sharding。下面是最简答的集群搭建，不过准确说也不能算是集群，只能说是主备。并且官方已经不推荐这种方式，所以在这里只是简单的介绍下吧，搭建方式也相对简单。主机配置 /opt/mongodb/master-slave/master/mongodb.cfg
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
如果一个数据库中partitioned字段的值为true，则该数据库已开启分片功能。
clickhouse 迁移的方案有很多，但是因为迁移稳单相对较少，很多人望而却步，这里为大家介绍3种方案
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”情况下的较精确值。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“较精确”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”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定： 每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
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