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。
弹性调度是 ElasticJob 最重要的功能，也是这款产品名称的由来。 它是一款能够让任务通过分片进行水平扩展的任务处理系统。
ElasticSearch的存储设计天生就是分布式的。每个索引被分成多个分片（默认每个索引含5个主分片（primary shard）），每个主分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时（主分片中新增或删除），其对应的复制分片之间必须保持同步。如果我们不这样做，那么对于同一个文档的检索请求，得到的结果将不一致。保持分片副本同步和服务读取的过程就是我们所说的数据复制模型。
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中作业分片算法和分片之后使用Zookeeper事务来提交分片节点
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。
分片是指将数据拆分，拆分后存放在不同的机器上的过程，以此来降低单个服务器的压力，同时也解决单个服务器硬盘空间不足的问题，让我们可以用廉价的机器实现高性能的数据架构。有的小伙伴不理解分片和副本集的差异，一言以蔽之：副本集上每个备份节点存储的数据都是相同的，分片上存储的数据则是不同的。好了，本文我们就先来看看分片环境的搭建。 ---- 环境准备 准备三台已经装好了MongoDB的服务器，地址分别是： 192.168.248.128 192.168.248.135 192.168.248.136 本文使用的Mon
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6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
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1.elastic-job是什么？ elastic-job是当当内部应用框架ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。 2. 什么是作业调度（定时任务）? 作业即定时任务。
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
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。
分片的优势在于提供类似线性增长的架构，提高数据可用性，提高大型数据库查询服务器的性能。当MongoDB单点数据库服务器存储成为瓶颈、单点数据库服务器的性能成为瓶颈或需要部署大型应用以充分利用内存时，可以使用分片技术。
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。
例子中是HelloQuartz。 为什么设计成JobDetail + Job，不直接使用Job？这是因为任务是有可能并发执行，如果Scheduler直接使用Job，就会存在对同一个Job实例并发访问的问题。而JobDetail & Job 方式，sheduler每次执行，都会根据JobDetail创建一个新的Job实例，这样就可以规避并发访问的问题。
按理说，我赋值的是shardingparameter，但是结果确实jobparameter，因为我一开始使用了jobparameter，然后改成shardingparameter
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。在本指南中，我们将解释如何为高可用性分布式数据集设置分片集群。
前两篇文章对Redis主从复制和主从切换的知识点进行了介绍，但是也很明显的有一点小弊端：
分片是什么？分片就是将数据存储在多个机器上。当数据集超过单台服务器的容量，服务器的内存，磁盘IO都会有问题，即超过单台服务器的性能瓶颈。此时有两种解决方案，垂直扩展和水平扩展（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。
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高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力，大的查询量会将单机的CPU耗尽，大的数据量对单机的存储压力较大，最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上 MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法，以支持巨大的数据存储和对数据进行操作。分片技术可以满足MongoDB数据量大量增长的需求，当一台MongoDB服务器不足以存储海量数据或不足以提供可接受的读写吞吐量时，可以通过在多台服务器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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如果你使用过 Google 或 YouTube，那么你很可能已经访问过分片数据。分片通过将数据分区存储在多个服务器上，而不是将所有内容放在一个巨大的服务器上，以实现扩展数据库的目的。这篇文章将介绍数据库分片的工作原理、思考如何给你自己的数据库分片，以及其他一些有用的、可以提供帮助的工具，尤其是针对 MySQL 和 Postgres。
之前说到了主从集群，关于主从集群的搭建以及细节后面会再次分享，这次我们先初步来看看 分片集群
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。
主从复制和副本集区别 主从集群和制本集最大的区别就是副本集没有固定的“主节点";整个集群会选出一个主节点当其挂掉后，又在剩下的从节点中选中其他节点为"主节点"。副本集总有一个活跃点(主primary和一 个或多个备份节点(从secondary)。
使用mongo –nodb选项启动mongo shell，启动shell但是不连接到任何mongod
在开始部署MongoDB分片集群之前，需要在每台服务器上安装MongoDB。您可以按照MongoDB官方文档提供的指南来安装MongoDB。这里提供一个简单的步骤：
/usr/local/mongodb/bin/mongod --configsvr--dbpath /data/mongodb/config/data --port 21000 --logpath/data/mongodb/config/log/config.log --fork
本文介绍了热门的NoSQL数据库Mongodb的分片架构模式的相关概念以及分片环境搭建方法。分片就是在分布式数据架构中常见的Sharding这个词。Mongodb分片的方式包括范围分片、哈希分片和标签分片三种。
歪师傅面试的时候关于定时任务一般都会问这样的一个问题：在实际开发的过程中，你们是如何避免定时任务重复执行的呢？
文章整理自：https://www.smartly.io/blog/scaling-our-analytical-processing-service-sharding-a-postgresql-database-with-citus
1、TCP协议定义（Transimission Control Protocol）是以一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。
分片则指为处理大量数据，将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，它们的数据总和即为整个数据集。追求的是高性能。 在生产环境中，通常是这两种技术结合使用，分片+副本集
前段时间参与的区块链峰会，以太坊社区的爱好者给币读菌科普了什么是分片技术，听得币读菌是一愣一愣的，专业术语太多了，完全听不懂哇。 今日币读菌联系到一位技术大咖，给大家以最简单易懂的方式把分片技术介绍给大家。 由于分片技术涉及到大量的专业知识，本文打算抛弃这些概念，直接站在山顶的最高峰，俯瞰“庐山”真面目。 不过，首先还是让我讲讲分片的由来。分片技术的由来 分片又称Sharding，它首先出现在数据库领域。起初，所有的数据都放在一台服务器上，如下图所示： 📷 虽然不同的用户访问的是不同的数据，但是只有一台服务
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上，就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长，那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0，R1，R2，R3； 很多表示用户的键，像 user:1，user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
Vitess，作为海外最为知名的分库分表产品，一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品，特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
许春植（Luocs） （阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验，擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库，目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系） 编辑手记：感谢许春植授权独家转载其精华文章，也欢迎读者朋友向我们投稿。 MongoDB 是当前比较流行的文档型数据库，其拥有易使用、易扩展、功能丰富、性能卓越等特性。MongoDB 本身就拥有高可用及分区的解决方案，分别为副本集(Replica Set)和分片(sharding)，下面我们主要看这两个特性。 1. 副本
在我们的项目当中，使用定时任务是避免不了的，我们在部署定时任务时，通常只部署一台机器。部署多台机器时，同一个任务会执行多次。比如短信提醒，每天定时的给用户下发短信，如果部署了多台，同一个用户将发送多条。只部署一台机器，可用性又无法保证。今天向大家介绍一款开源产品，分布式定时任务解决方案---- elastic-job。
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