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。
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。
MongoDB的数据模型基于文档，这是一种由键值对组成的数据结构，类似于JSON。每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键，用于在集合中唯一标识该文档。文档之间可以嵌套，这种灵活的数据结构使得MongoDB非常适合存储半结构化数据。
本文来自OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题：现代数据架构》专场、dbaplus专场：万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享，分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节）。
导语 | 腾讯云MongoDB当前服务于游戏、电商、社交、教育、新闻资讯、金融、物联网、软件服务等多个行业；MongoDB团队(简称CMongo)致力于对开源MongoDB内核进行深度研究及持续性优化(如百万库表、物理备份、免密、审计等)，为用户提供高性能、低成本、高可用性的安全数据库存储服务。后续持续分享MongoDB在腾讯内部及外部的典型应用场景、踩坑案例、性能优化、内核模块化分析。 引言 全民K歌作为腾讯音乐集团四大产品线之一，月活超过1.5亿，并不断推出新的音娱功能及新玩法，极大丰富了数亿用户
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。
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。
全民K歌作为腾讯音乐集团四大产品线之一，月活超过1.5亿，并不断推出新的音娱功能及新玩法，极大丰富了数亿用户的音乐娱乐活动。 MongoDB天然支持高可用、分布式、高性能、高压缩、schema free、完善的客户端访问均衡策略等功能。作为腾讯音乐集体核心部门，K歌Feed等业务采用腾讯云MongoDB作为主存储服务，极大的方便了K歌业务的快速迭代开发。 本文主要分享K歌技术演进过程中的一些踩坑过程、方案设计、性能优化等，主要包括以下技术点： 全民K歌业务特性 Feed业务读写选型 Feed数据吐出控制策
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。
摘要：本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection（集合,类似MySql的表）、Document（文档，类似MySQL的行）组成，每个Document都是一个类JSON结构BSON结构数据。 MongoDB 的核心特性是：No Schema、高可用、分布式（可平行扩展），另外MongoDB自带数据压缩功能，使得同样的数据存储所需的资源更少。
杨亚洲，前滴滴出行专家工程师，现任OPPO文档数据库MongoDB负责人，负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库，随着业务规模的不断增加，MySQL已无法满足海量数据存储需求，业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
MongoDB目前3大核心优势：『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』，通过json文档来实现灵活模式，通过复制集来保证高可用，通过Sharded cluster来保证可扩展性。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解，帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常，实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分：
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下：
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration > Monitoring for MongoDB
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。
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将介绍MongoDB 性能优化等方面的攻略。
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
MongoDB Manual (Version 4.2）> Administration
在Scale Out Camp上，Jared Rosoff以其简明、有效、富有趣味性且令人信服的方式，进行了一场关于MongoDB扩展的8分钟教程。这些策略不仅适用于MongoDB，对大多数数据库都同样有效：优化查询、了解工作集大小、调整文件系统、选择合适的磁盘以及分片。以下是对这五种策略的详细解析：
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单个节点的MongoDB实例，具备MongoDB基本的功能和服务能力，不过缺乏数据冗余和高可用，以及横向扩展的能力，一般很少在实际生产环境中使用。
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
MongoDB 是一款流行的开源文档型数据库，从它的命名来看，确实是有一定野心的。MongoDB 的原名一开始来自于 英文单词"Humongous", 中文含义是指"庞大"，即命名者的意图是可以处理大规模的数据。
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：
许多用户使用 MongoDB 存储用户的评论数据，并使用 find().skip().limit() 来实现“翻页”功能。
本文来自vivo官网商城开发团队，主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得： https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
随着公司业务发展和用户规模的增多，很多项目都在打造自己的评论功能，而评论的业务形态基本类似。当时各项目都是各自设计实现，存在较多重复的工作量；并且不同业务之间数据存在孤岛，很难产生联系。因此我们决定打造一款公司级的评论业务中台，为各业务方提供评论业务的快速接入能力。在经过对各大主流 APP 评论业务的竞品分析，我们发现大部分评论的业务形态都具备评论、回复、二次回复、点赞等功能。
上一章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移，但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要，一是海量数据如何存储，二是如何高效地读写海量数据。尽管复制集也可以实现读写分析，如在 primary 节点上写，在 secondary 节点上读，但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的，因为 primary 节点到secondary 节点间的数据同步会带来一定延迟，而且这种方式也不能处理大量数据。MongoDB 从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题，引入了分片机制，实现了海量数据的分布式存储与高效的读写分离。复制集中的每个成员是一个mongod实例，但在分片部署上，每一个片可能就是一个复制集。
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键？2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
备份对于数据库是非常重要的一个能力，为防止因系统故障等因素而导致的数据丢失，云数据库 MongoDB 支持对数据进行备份，在系统恢复后并进行数据回档，以保证数据完整性。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
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。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
时间序列数据日益成为现代应用的核心 - 想想物联网，股票交易，点击流，社交媒体等。随着从批量处理系统向实时系统的转变，有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件，或提高运营效率以降低成本和风险。使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同，您应该遵循最佳实践。本系列博客旨在提供这些最佳实践，帮助您在 MongoDB 上构建时间序列应用程序：
本文主要介绍了如何基于MongoDB搭建高可用集群，包括集群的搭建步骤、配置文件参数解析、集群的监控方式以及如何提高集群的可用性。通过实际例子讲解了如何快速搭建一个高可用的MongoDB集群。
万字长文，详细讲述PCG功能开发一组如何优化改造QQ小世界Feed云系统及腾讯MongoDB团队如何对小世界MongoDB集群进行性能优化，对比看看您的小世界是否面临同样的问题呢，建议收藏学习！ 本文结构速览奉上： 一、业务背景 二、小世界Feed云系统面临的问题及挑战 2.1 老Feed系统主要问题 2.2 新场景下Feed云的问题 三、数据库存储选型 四、小世界Feed云系统改造及优化过程 4.1 Feed云优化改造及成果收益 4.1.1 Feed云优化改造-UFO 4.1.2 Fee
大家好，我叫李晓慧，我没有一页PPT介绍自己，我就自己简单说一下，我以前是一个开发，我感觉很孤独，因为开发的女生很少，我转过两次组，然后一开始做C++开发，后来用C++做后台开发，后来用PHP、JS、Python进行前台开发和运营开发，整个过程我都感觉有点孤独的，后来我转产品经理，之后做的第一个产品是时序数据库，现在马上就要计费了，现在做的是MongoDB，做了产品经历之后，感觉责任很大，toB要多接近客户，今天我感觉来这么多人，我感觉真的是很开心，因为这么近距离跟我已有的客户或者未来要成为我的客户交流。昨天拜访了一个客户，他的业务侧的开发其实是不太强的，主要靠我们的数据库，拜访完之后就感觉责任很大，对于初创公司的话，我们这种数据库团队其实责任还是非常大的，我的心路历程以及自我介绍就这样。
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）。
我们知道，为了应对不断增长的数据，我们对数据进行切分，存储在不同的数据库里，本文提到的数据库在非特定指明的情况下，均指一个逻辑数据库（是一组数据库，比如Master-Slave），而非单一各个物理数据库。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作（四） 1 查询方案（Query Plans） MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案。然后每次执行查询时，查询系统使用此查询方案。 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划。 对于每一个查询，查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案。如果没有匹配的查询方案，查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估。查询规划者选择获胜的方案，创建包含获胜
作者：hazenweng，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 MongoDB 作为一款优秀的基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，在业界有着广泛的应用。下文对 MongoDB 的一些基础概念进行简单介绍。 1 MongoDB 特点 面向集合存储：MongoDB 是面向集合的，数据以 collection 分组存储。每个 collection 在数据库中都有唯一的名称。 模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式。 结构松散：对于存储在数据库中的文档，不需要设置相同的字段，并且
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