NoSQL 數據庫的水平可擴展性

NoSQL 數據庫是水平可擴展的，這意味著它們可以通過向系統添加更多節點來擴展，而不是垂直擴展，後者是指向單個節點添加更多資源。 這意味著一個 NoSQL 數據庫可以被分片，或者分成多個部分，每個部分可以存儲在一個單獨的服務器上。 這允許數據庫的水平擴展，這比垂直擴展更有效和可擴展。

擴展對於 SQL 和 NoSQL 數據庫至關重要，數據庫分片的概念是其中的重要組成部分。 顧名思義，我們正在將數據庫分解為塊（碎片）。

此外，NoSQL 缺乏動態操作能力。 不能保證該化合物具有酸性。 在這種情況下，SQL 數據庫是一種選擇。 此外，如果您的應用程序需要運行時靈活性，請避免使用 NoSQL。

NoSQL 數據庫有哪些缺點？ NoSQL 數據庫的缺點之一是它們缺乏跨多個文檔的 ACID 事務所需的 ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）事務支持。 許多應用程序可以通過適當的模式設計使用單記錄原子性。

Mongodb 可以分片嗎？

MongoDB 後端建立在分片架構上，以支持超大數據集和高吞吐量操作。 具有大量數據或運行高速應用程序的大型數據庫可能會導致服務器容量受到損害。

使用 MongoDB 分片，您可以擴展數據庫以處理無限數量的並髮用戶。 這是通過增加讀取和寫入的吞吐量以及系統的存儲容量來實現的。 您可以從眾多集合中進行選擇。 為了最大化集群性能，請仔細選擇分片鍵。 MongoDB NoSQL 數據庫支持兩種類型的跨集群數據分佈，具有分片功能。 可以使用分片的範圍鍵值將數據劃分為範圍。 使用散列哈希，可以計算散列分片的值。

一些分片鍵可能是關閉的，但它們的散列值不太可能在同一個塊上。 通過配置和打開分片設置，將能夠訪問數據庫。 確保您的 mongos 已連接。 您的分片也將添加到集群中。 每次執行此過程時，您都會為每個分片完成一筆交易。 有必要在數據庫中啟用分片設置。 然後，使用 sh.shardCollection() 方法對您的集合進行分片。 您現在已經創建了第一個分片集群。 到目前為止，路由器（mongos 實例）一直用於應用程序交互。

MongoDB 是一款出色的 NoSQL 數據庫，適用於需要可擴展性和性能的中小型企業。 此外，它還包括分片等功能，允許跨分片分佈文檔以提高性能。 如果您的數據庫達到 200GB 或更多，備份和恢復過程可能會變慢。 因此，每當您的 MongoDB 數據庫增長超過一定大小時，您應該始終諮詢您的 MongoDB 提供商。

哪些數據庫支持分片？

支持分片的數據庫通常設計為在多台服務器上運行，每台服務器託管一部分數據庫。 這允許數據庫分佈在多個服務器上，從而可以提高性能和可伸縮性。

Nosql 中的分片

基於 NoSQL 技術的分區模式包括散列。 分區涉及將每個分區放置在一個可能獨立的服務器中——可能在世界各地。 來自世界各地的用戶都可以從這種橫向擴展中受益，這使他們能夠同時訪問數據集的不同部分。

通過將數據集存儲在多個數據庫中來分發數據集，以達到預期的結果。 因為這種方法允許將較大的數據集劃分為較小的塊，所以可以使用多個數據節點來存儲它們。 因為數據分佈在多台機器上，分片數據庫可以處理比單機處理更多的請求。 使用分片來無限處理增加的負載，您可以提高數據庫的吞吐量、存儲容量和可用性。 當您的工作負載主要是為讀取而寫入時，複製數據將為您提供顯著的性能提升，並且您可能根本不需要使用分片。 主要基於寫入或混合讀寫的工作負載需要不同的架構。 分片有許多不同的類型和架構。

使用基於範圍的分片是一種簡單直接的水平分區方法； 然而，其有效性將取決於合適密鑰的可用性和合適範圍的選擇。 散列或算法分片記錄用作輸入，其中散列函數或算法用於生成輸出或散列值。 通過使用基於哈希的分片，可以將數據保存在單個物理空間中。 在關係數據庫中，與特定表關聯的數據可以分佈在其他表中。 即使無法獲得合適的密鑰，對輸入進行哈希處理也可以在分片之間均勻分佈數據。 它可以幫助減少廣播操作，並提高性能。 基於地理的分片服務還將相關數據保存在單個服務器上的一個位置。 範圍分片是地理分佈的分片，其中鍵的鍵是分片的地理定位鍵。 存在許多其他選項，但本文未涵蓋用於分配 geoshards 的選項。

什麼是Sql中的分片？

一個數據存儲可以通過散列的方法分佈在多個數據庫中，然後存儲在多台機器上。 這允許將較大的數據集拆分成較小的塊並存儲在多個數據節點中，從而增加系統的整體容量。

該算法不保證均勻分區的數據

這個算法，按照這個算法，保證數據會均勻分佈在shards之間，但是不保證數據會均勻分佈在shards之間。 分區列中數據名為 user_id 的一行將平均分佈在五個分片上； 但是，五個分片的數據值不會平均分配。

Mongodb 是否使用分片？

使用技術的組合，多台機器可以通過分片方法共享數據。 在部署大型數據集和執行大量操作時，MongoDB 採用分片。 具有大量數據或需要高吞吐量的應用程序的數據庫系統可能會佔用大量存儲容量。

分片的未來：Postgresql

為未來製定計劃。 部署分片解決方案不僅是可能的，而且是必需的步驟。 作為流程的一部分，需要定期調整和優化。 您應該意識到當今的分片解決方案正在迅速發展，您應該跟上最新的步伐。 PostgreSQL 在過去幾年中在分片領域取得了重大進展，因此如果您想要一個可以在多個平台上使用的解決方案，您應該認真考慮使用它。

Nosql 分片與分區

用於將大量數據分類為較小部分的分區和算法是類似的。 數據被分區，以便它可以分佈在多台計算機上，而分片允許它分佈在多台計算機上。 通常，數據分區是基於單個數據庫實例劃分為子集。

除水平分區外，減法分區是一種分區。 另一種方法是垂直分區，將表分成更小的塊。 當您複製垂直分區時，它被稱為垂直分區。 要劃分數據，請複制架構，然後使用分片鍵。 以下是何時適合劃分錶格的一些示例。 當數據被分區時，通常更容易執行查詢。 假設一個應用程序包含一個 Order 表，其中包含訂單的歷史記錄，並且每週對該表進行分區。 當您請求一周的訂單時，您將只能訪問 Orders 表的一個分區。 此查詢的分區修剪過程理論上可以使其運行速度提高 100 倍。