nananananananananananana-300x187.jpg 分片标记是MongoDB 2.2.0版中的一项新功能。它应该强制写入到本地数据中心，但也可以用来将集合固定到一个分片或
分片标记（Shard tagging）是MongoDB 2.2.0版中的一项新功能。通过对集合进行标记使其被强制写入到本地数据中心，也可以用来将某个集合固定到一个分片或一系列分片中。
Shard 是 Elasticsearch 中存储数据的最小单位。每个索引都被分成多个 Shard，每个 Shard 都是一个 Lucene 索引，用于存储和索引数据。当我们往索引中添加数据时，Elasticsearch 会自动将数据分配到不同的 Shard 上。
先回顾一下 RP 策略（ retention policy ），它由三个部分构成：
一个三个es进程组成的es集群，约定了该index有三个primary shard，三个replicat shard 分布式es的框架图demo
不影响业务；secondary节点自动提升为primary节点。 恢复方法，同场景1。
-config.xml 新增src zookeeper 'src_cluster'
本文为 DM 源码阅读系列文章的第九篇，在 上篇文章 中我们详细介绍了 DM 对 online schema change 方案的同步支持，对 online schema change 同步方案以及实现细节等逻辑进行了分析。
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上一节内容，我们聊了 ClickHouse 两分片两副本的搭建（点击传送），那么多分片多副本的情况下，是不是一定得起至少 4 个实例呢？其实是不一定的，如果机器资源紧张，3 台机器甚至 2 台机器都可以搭建一个 ClickHouse 多分片多副本的集群（暂时只聊 1 台机器跑一个 CH 实例的场景），这一节内容就来聊聊 3 台机器搭建的集群。
mongodb3.4以后要求配置服务器也创建副本集，不然集群搭建不成功。 vim /usr/local/mongodb/conf/config.conf
最新版mongodb推荐使用yaml语法来做配置，另外一些旧的配置在最新版本中已经不在生效，所以我们在生产实际搭建mongodb集群的时候做了一些改进。如果大家不熟悉什么是分片、副本集、仲裁者的话请先移步查看上一篇文章：mongodb 3.4 集群搭建：分片+副本集
分别在每台机器建立conf、mongos、config、shard1、shard2、shard3六个目录，因为mongos不存储数据，只需要建立日志文件目录即可。
如果我们有10个node，每个node都有一个shard，可能是primary shard或者replica shard，你有一个index，有5个primary shard，每个primary shard有一个replica shard。
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2018年11月14日 11:05:50 Full Stack Developer 阅读数 331
引言 数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk： Shared Everthting：一般是针对单个主机，完全透明共享 CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，例如 Oracle 的单机模式。 Shared Disk：各个处理单元使用自己的私有 CPU和 Memory，共享磁盘系统。典型的代表 Oracle RAC， 它是数据共享，可通过增加节点来提高并行处理的能力，扩展能力较好。其类似于 SMP（对称多处理）模式，但是当
数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk：
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
concurrent-map的readme中说，这是一个高性能的并发安全的map,一起看源码来解读下他是如何实现高性能的。
作者简介 何剑敏 Oracle ACS华南区售后团队，首席技术工程师。多年从事第一线的数据库运维工作，有丰富项目经验、维护经验和调优经验，专注于数据库的整体运维。 sharding database
mongodb是最常用的nosql数据库，以下记录如何搭建高可用mongodb集群（分片+副本）
1、问题描述 早上醒来发现手机有很多ES状态为red的告警，集群就前几天加了几个每天有十多亿记录的业务，当时估算过磁盘容量，应该是没有问题的，但是现在集群状态突然变成red了，这就有点懵逼了。 2、查
简述 为何要分片 减少单机请求数，降低单机负载，提高总负载 减少单机的存储空间，提高总存空间。 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard Server 即存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个mongod实例，也可以是一组mongod实例构成的Replication Set。为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换)，MongoDB官方建议每个Shard为一组Repli
分别在三台机器上面创建 mkdir -pv /data/mongodb/mongos/log mkdir -pv /data/mongodb/config/{data,log} mkdir -pv /data/mongodb/shard1/{data,log} mkdir -pv /data/mongodb/shard2/{data,log} mkdir -pv /data/mongodb/shard3/{data,log} 配置3台的配置文件 mkdir /var/run/mongodb mkdir
要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色：
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
本文档描述了如何利用Sentieon®基因组学工具的分片能力将DNAseq®流程分布到多台服务器上；将其他流程（如TNseq®）进行分布遵循相同原则，因为所有Sentieon®基因组学工具都具有相同的内置分布式处理能力。这种分布的目标是为了减少流程的总运行时间，以更快地生成结果；然而，这种分布也会带来一些额外的开销，使计算成本增加。 利用分布能力，流程的每个阶段被分成小任务；每个任务处理基因组的一部分，并可以在不同的服务器上并行运行。每个任务生成一个部分结果，需要按顺序合并为最终的单一输出；这种合并需要仔细进行，以确保考虑到边界并生成与没有分片运行的流程相同的结果。 分布的执行框架不在本文档的范围内，用户需要在保持正确的数据依赖关系的同时，分发数据/文件并启动正确的进程。
假设现在我们有3个node，6个shard，则每个node上分配2个shard，此时最多容忍1台机器挂了，因为2台机器有4个shard，能存放下3个primary shard。此时如果我们进行水平扩容，将node变为6个，则每个node有1个shard，每个shard能使用的IO/CPU/Memory资源更多，性能会更好。 另外假设我们现在还是3个node，但是将shard变为9个，则每个node有3个shard，此时虽然每个shard使用的资源少了，但是容错性提高了，最多能容忍2个node故障，因为剩余的1个node还有3个shard，能包含所有数据。
一、先看两个报错{ "status":400, "body":{ "error":{ "root_cause":[ { "type":"illegal_argument_exception", "reason":"[move_allocation] can't move 0, from {1667208150001223332}{jQ6N4UQGT1qh5
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。
Elasticsearch由一些Elasticsearch进程(Node)组成集群，用来存放索引(Index)。为了存放数据量很大的索引，Elasticsearch将Index切分成多个分片(Shard)，在这些Shard里存放一个个的文档(document)。通过这一批shard组成一个完整的index。并且，每个Shard可以设置一定数量的副本(Replica)，写入的文档同步给副本Shard，副本Shard可以提供查询功能，分摊系统的读负载。在主Shard所在Node（ES进程）挂掉后，可以提升一个副本Shard为主Shard，文档继续写在新的主Shard上，来提升系统的容灾能力。
更新时间：2016年01月15日 09:10:01 作者：aqszhuaihuai
我们都知道es是一个分布式的存储和检索系统，在存储的时候默认是根据每条记录的_id字段做路由分发的，这意味着es服务端是准确知道每个document分布在那个shard上的。 相对比于CURD上操作，search一个比较复杂的执行模式，因为我们不知道那些document会被匹配到，任何一个shard上都有可能，所以一个search请求必须查询一个索引或多个索引里面的所有shard才能完整的查询到我们想要的结果。 找到所有匹配的结果是查询的第一步，来自多个shard上的数据集在分页返回到客户端的之前会被合并到
在主服务器下创建fate-mongo.yaml，并执行以下脚本(注意根据自己的机器名称修改constraints属性)
在Solr4.4之后，Solr提供了SolrCloud分布式集群的模式，它带来的主要好处是： （1）大数据量下更高的性能 （2）更好扩展性 （3）更高的可靠性 （4）更简单易用 什么时候应该使用SolrCloud（Shard）呢？ （1）更大的数据量 （2）更大的索引体积 （3）想并行索引和查询 （4）想自定义数据分区 SolrCloud路由的分类 A：显式路由（Composite） => 创建时明确指定shard数目，后期不能添加或者删除shard，单个shar
MongoDB中，在使用到分片的时候，常常会用到chunk的概念，chunk是指一个集合数据中的子集，也可以简单理解成一个数据块，每个chunk都是基于片键的范围取值，区间是左闭右开。例如，我们的片键是姓名的第二个字母，包含了A-Z这26中可能，理想情况下，划分为26个chunk，其中每个字母开头的姓名记录即为一个chunk。
" 在前面已经介绍了 ES 中常用的一些名词，知道了数据是存储在 shard 中的，而 index 会映射一个或者多个 shard 。那这时候我要存储一条数据到某个索引下，这条数据是在哪个 index 下的呢？ "
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
MongoDB基础请参考：http://blog.51cto.com/kaliarch/2044423
分片是数据跨多台机器存储，MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。
/root/release/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.21/bin/mongod --configsvr --dbpath /data/mongodb/cfgsvr20001/ --port 20001 --logpath /data/mongodb/logs/configsvr_20001.log --logappend --fork
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
这篇博客是 http://www.jianshu.com/p/443cf6ce87d5 的一个补充。 查看ES的状态 curl -XGET 'http://unknow.com/_cat/healt
现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配，其中尤为流行的就是 ES，前几年 ES 没火的时候，大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。
前面详细介绍了mongodb的副本集和分片的原理，这里就不赘述了。下面记录Mongodb副本集＋分片集群环境部署过程： MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard S
针对MongoDB的监控除了使用第三方软件外，强烈推荐是官方提供的Ops Manager，如下图所示：
环境介绍 os: centos7 docker: 18.09.0 mongo: 4.0.5 执行步骤 1. 清理旧数据（如果需要） 执行 clean-deploy.sh 删除之前的容器 删除数据目录 DIR=/data/fates DATA_PATH="${DIR}/mongo" PWD='kinnylee' # 第一次执行没有旧数据，不需要执行这步 docker-compose -f fates-mongo-compose.yaml down if [ -d "${DATA_PATH}" ]; the
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