Mongodb에는 오토샤딩 기능이 있는데, 굳이 테이블을 1억개가 넘는 레벨의 테이블로 분할할 필요가 있나요?
给我你的怀抱2017-05-02 09:28:37
예, 이 답변은 독자를 오해할 수 있기 때문에 반대표를 던졌습니다.
어떤 종류의 데이터베이스라도 인덱스를 만드는 데는 엄청난 비용이 듭니다. 전체 테이블의 데이터를 순회해야 하기 때문에 큰 부담 없이 어떻게 가능할까요? 그렇기 때문에 이러한 상황을 적절하게 완화할 수 있는 {background: true} 옵션이 있습니다. 너무 많은 부담을 안고 있는 클러스터에서 인덱스를 생성할 경우, 온라인 시스템의 운영에 영향을 주지 않도록 노드를 하나씩 제거하여 인덱스를 생성한 후 온라인에 올려놓는 "롤링" 인덱스 생성 방법을 사용하는 것이 좋습니다. .
잠금 문제에 대해서는 WT 엔진 3.0부터 문서 잠금(행 잠금)을 지원합니다.
인덱스를 쿼리하는 데 드는 비용이 엄청납니다. 이는 아마도 인덱스가 제대로 설정되지 않았기 때문일 수 있습니다. 구체적인 예를 들어 논의해 보세요.
데이터가 1억개를 넘으면 함정이 많습니다. 구체적인 예를 들어 논의해 보세요.
天蓬老师2017-05-02 09:28:37
Mongodb는 수평으로 확장 가능한 데이터베이스 클러스터 시스템을 구축하고 각 샤딩 노드에 데이터베이스 테이블을 저장하는 데 사용할 수 있는 자동 샤딩 및 파티셔닝 아키텍처를 지원합니다.
데이터베이스 샤딩 대신 mongodb 샤딩을 참조하세요 [1]: https://yq.aliyun.com/article...
给我你的怀抱2017-05-02 09:28:37
테이블을 월별로 나눌 수 있습니다. Name_03 Name_04 쿼리할 테이블의 이름은 프로그램의 타임스탬프에 따라 동적으로 변경됩니다.
PHPz2017-05-02 09:28:37
개인적으로는 여전히 필요하다고 생각합니다. MongoDB에는 데이터베이스 잠금(낮은 버전)과 테이블 잠금(중형 버전)이 있더라도 파일을 저장할 샤드가 있어도 인덱스 생성 및 인덱스 쿼리에 따른 오버헤드가 발생합니다. 아직도 크다! ! ! ! 데이터가 1억 개가 넘으면 여전히 함정이 많습니다!