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。
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。
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。
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。
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。
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 ;
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。
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。
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。
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。”
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
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）。
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。
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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
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。
上一篇介绍了 mongo 的三种部署方式，「单点、主从、副本集」三种部署方式，今天就跟大家聊聊最后一种「分片集群」的方式，分片集群也是 mongo 能够作为万亿级别数据库的核心魅力所在，也有一句话说到：
index(索引)是elasticsearch中最高层次的数据单元，类似于关系型数据库中的表。每个索引都具有自己唯一的名称与_id。并且可以进行不同的参数配置与mapping映射。以适应不同的业务场景。索引中的最小单位是文档。每一条文档(doc)都是一个json格式的数据对象。包含了实际的具体数据以及该数据所对应的元数据。文档可以是结构化，半结构化或非结构化的数据。索引在elasticsearch中被用于存储，检索鱼分析数据。通过对索引进行搜索与聚合操作可以快速的找到相关的文档，并进行后续的数据分析并在Kibana中进行可视化。
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。
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。
直接介绍概念太枯燥了，还是拿个和背景篇相似的例子介绍 业务场景：客户完成下单，快递员接受并更新运单状态，客户可以随时查看运单状态的任务。一票快递可能有多个子母件。同时，我们需要标记每个运单的状态，运单状态的解释和含义保存在运单状态字典表中。 因此，我们需要建立如下表：
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。
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。
MongoDB是一种可水平扩展的文档数据库，通过分片来实现水平扩展。分片是将数据库分成多个部分的过程，每个部分都被称为一个分片（shard），这些分片可以存储在不同的服务器上。
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。
💝💝💝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！
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。
当前分布式数据库架构有不少，但是总体架构相差不大，主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图：
ElasticSearch6.3.2下载地址（Linux、mac OS、Windows通用，下载zip包即可）：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-3-2。ES历史版本下载页面：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch。
编辑手记：Sharding技术我们谈了好久，想必大家并不陌生，该功能12.2最新版本中，也将变得越来越完善，今天我们一起来学习。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1、a
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。
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
简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。 数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。
应用程序日益优化，功能增多，用户活跃度提高，每天产生的数据也在持续增长。然而，数据库的问题已经拖慢了应用的其他部分。在这篇文章中，我们将探讨数据库分片这一可能的解决方案，理解它是什么，如何运作，以及在什么情况下使用它是最佳选择。
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。
在互联网协议（IP）中，分片报文是一个重要的概念。当数据包过大时，为了确保其在网络中能够顺利地从发送端传输到接收端，IP协议允许程序将数据包拆分成更小的片段。这些片段称为IP分片报文。
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
日本工作的拼劲常常被大家津津乐道，不过实地接触后才真正感觉拼的无以复加了，这边有一个同事据说一天只吃一顿量大的晚餐，然后据观察每晚最后一封邮件都基本凌晨1点之后发出，然后每天第一封邮件早晨5点多发出，也就是说中间睡眠4个小时不到，而有的时候甚至早晨4点多就有邮件发出。
前段时间学习分布式作业调度中间件常看到这样一个概念：「作业分片」 。最初看到这个概念时，脑海中立刻浮现出这样一些问题：什么是作业分片？作业分片分片的对象是什么？为什么要进行分片呢？如何进行作业分片呢？不要问我问题为什么这么多，问了就是因为菜。
0、引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客，原作者：Christian Dahlqvist。 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理，可能在项目的中后期就会出现性能问题。 Elasticsearch是一个非常通用的平台，支持各种各样的用例，并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性。这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难。虽然不一定会在首次启动时出现问题，但由于数据量随时间的推移，可能会导致性能问题。集群所拥有的数据越多，纠正
根据 “数据综合程度” 划分粒度 : “粒度” 是对 数据仓库 中的数据 的 综合程度高低 进行的度量 ;
分库分表的概念已经炒了很久了，我也很久没有写博客了，这段确实有点忙，前段时间恰好在公司分享了一下关于shardingJdbc的用法，索性整理成文章，希望能对大家有帮助。
如果主分片和副本分片都集中在一个节点上，那是没办法做到高可用的。ES的集群监控状态会返回yellow。因此，我们需要启动更多的节点来承载副本分片。
上次分析了ip分片重组，这次分析一下ip分片。首先我们要先了解为什么需要分片。比如在以太网中，使用CSMA/CD协议（由网卡实现），他规定了一个链路层数据包（不包括mac头，但是这一版内核实现的时候是包括了mac头的大小）的最大值（MTU）和最小值。所以如果上层的包大于这个阈值就需要被分片。而分片和组包的实现是在ip层。我们看一下具体的逻辑。ip分片的逻辑在ip_fragment函数里实现。
在上一个内容中,我们讨论了关于MYSQL INSTANCE 针对大量数据的对策，以及基本的策略，
导读：分片上传、断点续传，这两个名词对于做过或者熟悉文件上传的朋友来说应该不会陌生，总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。
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