1. 手动切割chunk主要是两个函数splitAt(fullname,middle)与splitFind(fullname,find). fullname指定哪个库的哪个集合。middle与find都是条件,代表你想手动切割哪个chunk. 需要注意的是条件必须包含片键,不然报错,如下图。 这两个函数不同的是: 1.1 spli
1. 手动切割chunk主要是两个函数splitAt(fullname,middle)与splitFind(fullname,find). fullname指定哪个库的哪个集合。middle与find都是条件,代表你想手动切割哪个chunk. 需要注意的是条件必须包含片键,不然报错,如下图。
这两个函数不同的是:
1.1 splitAt利用middle这个条件找到对应的chunk,并以这个条件所查询到的第一条结果为分隔点,把原先的chunk分隔成两部分。
(一)在手动切隔之前,sar总共有三个块。如下图
(二)执行切割命令
之后chunks的分布如下图
可以看出,执行之后,将第二个chunk,香港虚拟主机,按照{_id:ObjectId("50dc0790525e4314024b79d0")}这个值为分隔点分隔成第2,3两块。
1.2 函数splitFind,官网解释是将找到的第一个chunk分隔成size大小相等的两个chunk.但是我在测试过程中发现并不是这么回事。版本是2.2.2
(一)准备数据。向一个新集合插入250W条有规律的数据。如下图。字段name的值末尾是一个自增的数字。
(二)数据插入之后,集合的分块情况如下图。
(三)我们可以看下,第一块最后一条数据是什么。
(四)可以看到,第一块最后一条数据的name值是"habc780335".也就是说第一块有78W条数据之多。现在将第一块分成两块。使用splitFind()函数。
(五)name值为"habc19"肯定是在第一块中。因为按官网所说,应该将第一块分成size大小相等的两块。可实际上呢?
(六)如上图,的确是将原先的第一块分成了两块。第二块最后一条的ID值就是原先第一块最后一条的ID值。但第1,2这两块size大小是相等的吗?如下图。
(七)如上图。第一块的最后一条数据实际上就是第一条数据。这说明第一块实际上只有一条数据。很显然这两块的size是不相等的。真实情况究竟是什么呢 ???
2. 今天在将一个已被移除的shard重新添加进来的时候,出现了问题。特记录下来。
问题:将一个shard移除后,我没有停掉这个shard。后来为了测试我又把它添加进来。db.runCommand({addshard:"hostname:port"}); 操作提示成功。也开始了迁移数据。等迁移完成之后,我进行查询操作,发现操作失败。错误提示是“gotshardname different than what i had before” 。如下图
错误提示是说,这个shard之前添加进来的时候name被赋值为shard0001,现在再次添加进来后name被赋值为shard0000.当进行查询操作时发现这前后name不一样。所以报错。我比较困惑的是,它是怎么知道这个shard之前的name值的。我找遍config库下面的所有collection.都没有发现有地方存储shard之前的name值。仅仅只有shards这个集合存储相关数据。但是存储的都是此时此刻各个shard的情况。问了渡娘与google.没有什么收获。后来没办法,我想把这个shard再一次的remove掉后再添加进来。可以不行。
虽然操作提示是成功的,但是过了很久我发现数据根本就没有迁移。查询日志,发现了错误提示。
错误提示仍是name值前后不一样。后来在同事的提示下,我将这个shard重启,重启后发现问题解决了。
分析:每个添加进去的shard的name值不仅在config库存储,同时各个shard也都存储着这个值。不同的是,config库的数据是落地的,但各个shard是缓存起来的。被移除的shard如果不重启,那么这个name值就一直存在。有一点我不理解的是,既然name值存在,并且再次添加后name不一样却能添加成功,并且数据也都迁移过来了,香港虚拟主机,只是查询操作的时候才报错。难道迁移数据与查询数据使用的是不同地方的name值? 有一点需要注意的是,虽然查询操作失败,但写操作能够成功。
如何避免:db.runCommand({addshard:"hostname:port",name:"xxx"}) VS db,runCommand({addshard:"hostname:port"})。 在addshard的时候,我没有指定name值,系统就使用默认值从shard0000开始递增。因此,在addshard时一定要手动指定name值。
,服务器空间

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。


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