NoSQL 数据库的水平可扩展性

NoSQL 数据库是水平可扩展的，这意味着它们可以通过向系统添加更多节点来扩展，而不是垂直扩展，后者是指向单个节点添加更多资源。 这意味着一个 NoSQL 数据库可以被分片，或者分成多个部分，每个部分可以存储在一个单独的服务器上。 这允许数据库的水平扩展，这比垂直扩展更有效和可扩展。

扩展对于 SQL 和 NoSQL 数据库至关重要，数据库分片的概念是其中的重要组成部分。 顾名思义，我们正在将数据库分解为块（碎片）。

此外，NoSQL 缺乏动态操作能力。 不能保证该化合物具有酸性。 在这种情况下，SQL 数据库是一种选择。 此外，如果您的应用程序需要运行时灵活性，请避免使用 NoSQL。

NoSQL 数据库有哪些缺点？ NoSQL 数据库的缺点之一是它们缺乏跨多个文档的 ACID 事务所需的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务支持。 许多应用程序可以通过适当的模式设计使用单记录原子性。

Mongodb 可以分片吗？

MongoDB 后端建立在分片架构上，以支持超大数据集和高吞吐量操作。 具有大量数据或运行高速应用程序的大型数据库可能会导致服务器容量受到损害。

使用 MongoDB 分片，您可以扩展数据库以处理无限数量的并发用户。 这是通过增加读取和写入的吞吐量以及系统的存储容量来实现的。 您可以从众多集合中进行选择。 为了最大化集群性能，请仔细选择分片键。 MongoDB NoSQL 数据库支持两种类型的跨集群数据分布，具有分片功能。 可以使用分片的范围键值将数据划分为范围。 使用散列哈希，可以计算散列分片的值。

一些分片键可能是关闭的，但它们的散列值不太可能在同一个块上。 通过配置和打开分片设置，将能够访问数据库。 确保您的 mongos 已连接。 您的分片也将添加到集群中。 每次执行此过程时，您都会为每个分片完成一笔交易。 有必要在数据库中启用分片设置。 然后，使用 sh.shardCollection() 方法对您的集合进行分片。 您现在已经创建了第一个分片集群。 到目前为止，路由器（mongos 实例）一直用于应用程序交互。

MongoDB 是一款出色的 NoSQL 数据库，适用于需要可扩展性和性能的中小型企业。 此外，它还包括分片等功能，允许跨分片分布文档以提高性能。 如果您的数据库达到 200GB 或更多，备份和恢复过程可能会变慢。 因此，每当您的 MongoDB 数据库增长超过一定大小时，您应该始终咨询您的 MongoDB 提供商。

哪些数据库支持分片？

支持分片的数据库通常设计为在多台服务器上运行，每台服务器托管一部分数据库。 这允许数据库分布在多个服务器上，从而可以提高性能和可伸缩性。

Nosql 中的分片

基于 NoSQL 技术的分区模式包括散列。 分区涉及将每个分区放置在一个可能独立的服务器中——可能在世界各地。 来自世界各地的用户都可以从这种横向扩展中受益，这使他们能够同时访问数据集的不同部分。

通过将数据集存储在多个数据库中来分发数据集，以达到预期的结果。 因为这种方法允许将较大的数据集划分为较小的块，所以可以使用多个数据节点来存储它们。 因为数据分布在多台机器上，分片数据库可以处理比单机处理更多的请求。 使用分片来无限处理增加的负载，您可以提高数据库的吞吐量、存储容量和可用性。 当您的工作负载主要是为读取而写入时，复制数据将为您提供显着的性能提升，并且您可能根本不需要使用分片。 主要基于写入或混合读写的工作负载需要不同的架构。 分片有许多不同的类型和架构。

使用基于范围的分片是一种简单直接的水平分区方法； 然而，其有效性将取决于合适密钥的可用性和合适范围的选择。 散列或算法分片记录用作输入，其中散列函数或算法用于生成输出或散列值。 通过使用基于哈希的分片，可以将数据保存在单个物理空间中。 在关系数据库中，与特定表关联的数据可以分布在其他表中。 即使无法获得合适的密钥，对输入进行哈希处理也可以在分片之间均匀分布数据。 它可以帮助减少广播操作，并提高性能。 基于地理的分片服务还将相关数据保存在单个服务器上的一个位置。 范围分片是地理分布的分片，其中键的键是分片的地理定位键。 存在许多其他选项，但本文未涵盖用于分配 geoshards 的选项。

什么是Sql中的分片？

一个数据存储可以通过散列的方法分布在多个数据库中，然后存储在多台机器上。 这允许将较大的数据集拆分成较小的块并存储在多个数据节点中，从而增加系统的整体容量。

该算法不保证均匀分区的数据

这个算法，按照这个算法，保证数据会均匀分布在shards之间，但是不保证数据会均匀分布在shards之间。 分区列中数据名为 user_id 的一行将平均分布在五个分片上； 但是，五个分片的数据值不会平均分配。

Mongodb 是否使用分片？

使用技术的组合，多台机器可以通过分片方法共享数据。 在部署大型数据集和执行大量操作时，MongoDB 采用分片。 具有大量数据或需要高吞吐量的应用程序的数据库系统可能会占用大量存储容量。

分片的未来：Postgresql

为未来制定计划。 部署分片解决方案不仅是可能的，而且是必需的步骤。 作为流程的一部分，需要定期调整和优化。 您应该意识到当今的分片解决方案正在迅速发展，您应该跟上最新的步伐。 PostgreSQL 在过去几年中在分片领域取得了重大进展，因此如果您想要一个可以在多个平台上使用的解决方案，您应该认真考虑使用它。

Nosql 分片与分区

用于将大量数据分类为较小部分的分区和算法是类似的。 数据被分区，以便它可以分布在多台计算机上，而分片允许它分布在多台计算机上。 通常，数据分区是基于单个数据库实例划分为子集。

除水平分区外，减法分区是一种分区。 另一种方法是垂直分区，将表分成更小的块。 当您复制垂直分区时，它被称为垂直分区。 要划分数据，请复制架构，然后使用分片键。 以下是何时适合划分表格的一些示例。 当数据被分区时，通常更容易执行查询。 假设一个应用程序包含一个 Order 表，其中包含订单的历史记录，并且每周对该表进行分区。 当您请求一周的订单时，您将只能访问 Orders 表的一个分区。 此查询的分区修剪过程理论上可以使其运行速度提高 100 倍。