我们希望将MongoDB用于我们的数据库，并且我们希望使用MongoDBAPI来避免“锁定”到AzureCosmosDB托管。我们使用.NetCore和MongoDB.Driver包(以便能够在本地、Atlas、AzureCosmoshsoting等之间轻松切换)与MongoDB实例进行通信，到目前为止一切顺利。为了能够处理future数据量的增长(大小和性能)，我希望对我的集合进行分片。据我了解，CosmosDB使用的策略是使用分区键进行分区，但由于我们使用MongoDB.Driver，我无论如何都找不到在我的查询中指定分区键。“普通”MongoDB改用分片，您可以设置一个文档属性，
我创建了包含2个分片的集群。请在下方查看我的分片状态。shards:{"_id":"shard0000","host":"172.20.1.66:27021"}{"_id":"shard0001","host":"172.20.1.66:27022"}balancer:Currentlyenabled:yesCurrentlyrunning:noFailedbalancerroundsinlast5attempts:0MigrationResultsforthelast24hours:Norecentmigrationsdatabases:{"_id":"admin","partiti
现象在做某一次用到elasticsearch的地位位置搜索时，报错：ElasticsearchStatusException[Elasticsearchexception[type=search_phase_execution_exception,reason=allshardsfailed]]我使用的是GeoDistanceQueryBuilder进行ElasticSearch的地理位置搜索以及排序排查后来登录到elasticsearch的服务器上去查看错误日志，发现报错如下：就是说我的location不是geo_point类型的，这个问题也是排查了好久。问题的原因很简单，是因为我的inde
尝试从我在GoogleCloudAppEngine上运行的Node应用程序连接到Atlasmongodb实例并收到以下错误:MongoError:超时时没有可用的mongos代理我的连接字符串基本上是这样的:(出于明显的原因稍微更改了一些分片的名称)mongodb://:@shard-00-00-hfnfz.gcp.mongodb.net:27017,shard-00-01-hfnfz.gcp.mongodb.net:27017,shard-00-02-hfnfz.gcp.mongodb.net:27017/test?ssl=true&replicaSet=shard-0&authSo
我正在使用mongodbv3.0并尝试使用标记分片进行分片。文档mongodbv3.0documentation展示了如何配置它。我有2个分片:mongos>sh.addShardTag("shard0000","USA")mongos>sh.addShardTag("shard0001","EU")分片的集合是test_collection:mongos>db.printShardingStatus()---ShardingStatus---shardingversion:{"_id":1,"version":3,"minCompatibleVersion":3,"currentVe
我正在尝试构建自己的分片策略，如下所示。假设我有一个BOXES和ITEMS表，每个盒子可以有几个项目。我将与同一个BOX相关的项目放在一台机器上。box_id主键包含:server_type(例如100)+shard_id+total_amount_of_boxes_per_usertotal_amount_of_boxes_per_user存储在每个用户的用户数据库中，每次用户插入一个新盒子时我都会将它递增1。服务器类型100将与存储box+items数据的服务器列表对齐。这个server_type->shard关系的列表应该放在一个中心位置，我想把它作为一个文档存储在DynamoD
friend们，我是一款社交游戏的开发者，游戏中已经有70万玩家，每天大约有7000名新玩家注册，大约有5000名玩家不断在线。数据库服务器运行在一个非常强大的硬件上:16核CPU、24GbRAM、RAID-10和BBU构建在4个SAS磁盘上。我正在使用Percona服务器(已打补丁的MySQL-5.1)，目前InnoDB缓冲池为18Gb(尽管根据innotop只有几个可用缓冲区可用)。数据库服务器运行良好(2kQPS，iostat%util为10-15%，vmstat中“b”状态几乎总是0个进程，loadavg为5-6)。但是，有时(每隔几分钟)我会收到大约10-100个缓慢的查询(
在Rollup的语境下，DA（DataAvailability）指什么，为什么Rollup需要上传DA到Layer1？NicLin：如果目前我们已经熟悉Layer1这条链，那其实根本不会意识到DA这个问题。因为资料本身就是全都在链上，我们每个区块、每一笔交易的资料在每个节点都可以看到，所以我们根本不会意识到资料不可用这个问题。但是，比如说Layer1的区块时间是固定的12秒、13秒，它的Gaslimit就像现在是3,000万，最多就是这样。所以如果你想扩容的话，不可能让所有DApp和团队都把交易在Layer1执行。所以，从很早以前就讲的Scalingsolution就是我们进到Layer2，把
1.可以做⼀个mapping表，⽐如这时候商家要查询订单列表怎么办呢？不带user_id查询的话你总不能扫全表吧？所以我们可以做⼀个映射关系表，保存商家和⽤户的关系，查询的时候先通过商家查询到⽤户列表，再通过user_id去查询。2.打宽表，⼀般⽽⾔，商户端对数据实时性要求并不是很⾼，⽐如查询订单列表，可以把订单表同步到离线（实时）数仓，再基于数仓去做成⼀张宽表，再基于其他如es提供查询服务。3.数据量不是很⼤的话，⽐如后台的⼀些查询之类的，也可以通过多线程扫表，然后再聚合结果的⽅式来做。或者异步的形式也是可以的。List>>taskList=Lists.newArrayList();for(
一、背景传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用B+树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得磁盘访问的IO次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈。从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性，已成为整个系统的关键。从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于D
