大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中使用的分片的概念和在调度系统中如何来获取分片
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块（称为分片）并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。所有数据库服务器通常都具有相同的底层技术，它们协同工作以存储和处理大量数据。
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。
目前的区块练技术面临着一个巨大的瓶颈，那就是：如何有效地提升区块的吞吐量（TPS）。
之前说道扩容作者写了很多期关于跨链技术的科普文，我们在考虑多链间的数据共享同时也需考虑到链内分块，也就是单区块链分片分块数据共享和单块数据共识来达到区块链扩展性问题。”
设想一个页面上有一万个DOM节点，如果我们用同步的方式一个个遍历完需要花费多少时间。而且如果是同步遍历的话，遍历的过程中，JS线程一直会霸占主线程，导致阻塞了浏览器的其他线程，导致卡顿的情况出现。
MongoDB是一个开源的NoSQL文档数据库，它支持水平扩展，其中一种水平扩展方法是通过分片集群。在这篇文章中，我们将详细介绍如何搭建MongoDB分片集群，并提供相关示例。
编辑手记：随着Oracle12.2的发布，Sharding技术也逐渐变得越来越强大，关于Sharding,你所关心的问题的答案，可能都在这里。 注：本文来自Oracle FAQ文档翻译 什么是Oracle Sharding Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。 数据库池作为单个逻辑数据库呈现给应用程序，应用程序通过在池中添加额外的数据库（分片），可以在任何平台上弹性扩展（数据，事务和用
Elasticsearch（ES）可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景，而且搭建部署容易，后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望，大幅度降低使用多套专用系统的运维成本（当然ES不是万能的，不能满足事务等场景）。正是因为其通用性和易用性，ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展，广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景。
超规模计算是一种计算体系结构，可以快速扩展或缩小，以满足对系统日益增长的需求。这种架构创新最初是由运行分布式站点的互联网巨头推动的，并已被大型云提供商采用。
如果您在不同位置安装了多个运行相同应用程序的数据库，并且想要包括所有数据库中的数据，例如要运行数据分析查询，则可以将独立数据库合并为分片数据库，而无需修改数据库模式或应用程序。
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任何看到显著增长的应用程序或网站，最终都需要进行扩展，以适应流量的增加。以确保数据安全性和完整性的方式进行扩展，对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度，也很难预测这种流行程度会持续多久，这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。
首先让我们来了解一下 ES 中的分片概念：ES 支持 PB 级全文搜索，当索引上的数据量太大的时候，ES 通过水平拆分的方式将一个索引上的数据拆分出来分配到不同的数据块上，分布在多台服务器上存储，拆分出来的数据库块称之为一个分片。分片是一个功能完整的搜索引擎，它拥有使用一个节点上的所有资源的能力。这类似于 MySQL 的分库分表，在一个多分片的索引中写入数据时，通过路由来确定具体写入哪一个分片中，所以在创建索引的时候需要指定主分片的数量，并且主分片的数量一旦确定就不能修改（原因在下文中介绍），副本分片可以动态修改。
以太坊是所有区块链中一直与分片概念同步的底层平台，想要理解为什么以太坊开发者社区想要实现分片，重点是要理解分片是什么，以及这个解决方案为何如此有吸引力。
前面的一些学习笔记都是简单记录了一下 CURD 和 Mapping, 这篇博文就记录一下 Es 的一些基础知识
跨分片交易是一个难题，但是遗憾的是业界已经有一个项目RChain解决了这个问题。 分片方式有很多种，最难的是状态分片，什么是状态分片呢？把以太坊比作银行的话，状态指的是银行账户的当前余额。那状态分片就是，按照账户的不同区分开来，就像6222开头的是工商银行，6214开头的招商银行的账户。 在以太坊的第一期的分片计划当中是没有跨分片交易的，交易只能存在于同一个分片的账户之间，也就是不能跨行转账。 那如何实现跨行转账呢？ 1、架构 分区是一个树形结构 依赖关系是子分片依赖父分片 子分片的validators可以
下面我们罗列在主分片和复制分片上成功新建、索引或删除一个文档必要的顺序步骤：
到目前为止，你都是把MongoDB当做一台服务器在用，每个mongod实例都包含应用程序数据的完整副本。就算使用了复制，每个副本也都是完整克隆了其他副本的数据。对于大多数应用程序而言，在一台服务器上保存完整数据集是完全可以接受的。但随着数据量的增长，以及应用程序对读写吞吐量的要求越来越高，普通服务器渐渐显得捉襟见肘了。尤其是这些服务器可能无法分配足够的内存，或者没有足够的CPU核数来有效处理工作负荷。除此之外，随着数据量的增长，要在一块磁盘或者一组RAID阵列上保存和管理备份如此大规模的数据集也变得不太现实。如果还想继续使用普通硬件或者虚拟硬件来托管数据库，那么这对这类问题的解决方案就是将数据库分布到多台服务器上，这种方法称之为分片。
MongoDB的核心优势之一可扩展性,给运维带来的极大便利与节约成本,业务初期可以部署小的集群或者副本集,后续可以水平扩容节点或者把副本集转换成集群模式来满足业务快速增长.其中集群模式下集合也可以非分片.本次主要讨论将非空的非分片集合转换成分片集合时注意事项以及遇到的问题.否则转换后造成业务不可用且转换是不可逆都操作,此动作发生时,需要在测试环境中应用经过完整的测试后可在生产环境上线,转换动作就是索引+shardCollection 2个组合动作即可(非常简单),如何把副本集转换成集群模式不在本次讨论范围内.
Mongodb另一种集群，就是分片技术，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为10张表，分别是torder0到torder9，他们的逻辑表名为t_order。
MongoDB的一大特色就在于其原生的横向扩展能力，具体体现就是分片集。本篇，我们来了解一下MongoDB分片集的机制及其原理。
导读：hash分片有没有缺点？除了hash分片还有没有其他分片方式呢？我们带着这些问题，来开始本篇的重点——范围分片。
我们往 Elasticsearch 添加数据时需要用到 索引 —— 保存相关数据的地方。 索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间 。 一个 分片 是一个底层的 工作单元 ，它仅保存了 全部数据中的一部分。 在分片内部机制中，我们将详细介绍分片是如何工作的，而现在我们只需知道一个分片是一个 Lucene 的实例，以及它本身就是一个完整的搜索引擎。 我们的文档被存储和索引到分片内，但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。 Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处的。分
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式，选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
数据分片是指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或者表中以达到提升性能瓶颈以及可用性的效果。数据分片有效手段是对关系型数据库进行分库和分表。分表可以降低每个单表的数据阈值，同时还能够将分布式事务转化为本地事务的。分库可以有效的分散数据库单点的访问量。
结果显示分片大都是因为 node_left 导致未分配，然后通过 explain API 查看分片 myindex[3] 不自动分配的具体原因：
本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第六篇，书接上文实现三种自定义分片算法。通过自定义算法，可以根据特定业务需求定制分片策略，以满足不同场景下的性能、扩展性或数据处理需求。同时，可以优化分片算法以提升系统性能，规避数据倾斜等问题。
分片 : 链路层的数据部分 , 就是 IP 分组 , 该分组的 MTU 是 1500 字节 , 当网络层的 IP 分组超过 1500 字节 , 此时就要进行分片 ;
上期说了说搭建MongoDB Sharding 的问题，分片好搭建，其实大部分失败的MongoDB 分片的问题在于分片键选错了。
分布式数据库，是近些年来非常颇受关注的领域。一方面随着数据规模不断增大，数据使用场景更为多样，对底层数据库的要求越来越高；另一方面对数据库的可用性、扩展能力等也都提出更高的要求。分布式数据库的出现，恰好满足了上述两方面的诉求。但当用户选择使用分布式的第一个问题，就是如何将之前基于单机或集中式数据库设计的数据结构迁移到分布式环境中，核心点就在于数据分片的设计。这其中的核心要点有两个：一是选择什么字段或字段组合作为分片键；二是使用什么分片算法来分片。本文尝试说明第一个问题。
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
上文《快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC （必修课）》中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念，还搭建了一个简单的数据分片案例，但实际开发场景中要远比这复杂的多，我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >、<、between and、in等，来选择对应数据分片策略。
之前的文章中，我们已经知道如何存储数据到索引中以及如何检索它。但是我们掩盖了数据存储到集群中以及从集群中获取数据的具体实现的技术细节。
前面两篇文章，向读者介绍了Elasticsearch中REST API的基本规范，相信读者阅读完后，对REST API已经有了一个基本的认识，从本篇文章开始，要慢慢向读者介绍文档的相关操作了，那么在详细介绍文档的相关操作之前，本文先来对文档相关读写操作做一个简单概述。
我们假设有一个集群由三个节点组成。它包含一个叫 kele 的索引，有两个主分片，每个主分片有两个副本分片。相同分片的副本不会放在同一节点。
在Spring框架中使用Sharding-JDBC时，sharding配置的tables部分是用来定义数据分片策略的关键。这部分配置允许你详细指定每个需要分片的表的分片策略，包括如何进行表分片（Table Sharding）和库分片（Database Sharding）。
【Cluster】 集群，一个ES集群由一个或多个节点（Node）组成，每个集群都有一个cluster name作为标识 ------------------------------------------------ 【node】 节点，一个ES实例就是一个node，一个机器可以有多个实例，所以并不能说一台机器就是一个node，大多数情况下每个node运行在一个独立的环境或虚拟机上。 ------------------------------------------------ 【index】 索引，即一系列documents的集合 ------------------------------------------------ 【shard】 分片，ES是分布式搜索引擎，每个索引有一个或多个分片，索引的数据被分配到各个分片上，相当于一桶水用了N个杯子装，分片有助于横向扩展，N个分片会被尽可能平均地（rebalance）分配在不同的节点上（例如你有2个节点，4个主分片(不考虑备份)，那么每个节点会分到2个分片，后来你增加了2个节点，那么你这4个节点上都会有1个分片，这个过程叫relocation，ES感知后自动完成)，分片是独立的，对于一个Search Request的行为，每个分片都会执行这个Request.另外，每个分片都是一个Lucene Index，所以一个分片只能存放 Integer.MAX_VALUE - 128 = 2,147,483,519 个docs。[LUCENE-5843] IndexWriter should refuse to create an index with more than INT_MAX docs ------------------------------------------------ 【replica】 复制，可以理解为备份分片，相应地有primary shard（主分片），主分片和备分片不会出现在同一个节点上（防止单点故障），默认情况下一个索引创建5个分片一个备份（即5primary+5replica=10个分片），如果你只有一个节点，那么5个replica都无法分配（unassigned），此时cluster status会变成Yellow。replica的作用主要包括: 1.容灾：primary分片丢失，replica分片就会被顶上去成为新的主分片，同时根据这个新的主分片创建新的replica，集群数据安然无恙 2.提高查询性能：replica和primary分片的数据是相同的，所以对于一个query既可以查主分片也可以查备分片，在合适的范围内多个replica性能会更优（但要考虑资源占用也会提升[cpu/disk/heap]），另外index request只能发生在主分片上，replica不能执行index request。 对于一个索引，除非重建索引否则不能调整分片的数目（主分片数, number_of_shards），但可以随时调整replica数(number_of_replicas)。
我们在包含一个空节点的集群内创建名为 users 的索引，为了演示目的，我们将分配 3 个主分片和一份副本（每个主分片拥有一个副本分片）
💝💝💝首先，欢迎各位来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里不仅可以有所收获，同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围，祝你生活愉快！
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