MongoDB分片和读取副本
共有1个答案
不建议从分叉集群中的次要服务器读取。这是因为与主级不同，次级不知道碎片应该包含什么数据。因此，当块从一个碎片迁移到另一个碎片时，从第二个碎片读取可能会导致重复或丢失结果。
一般说来，从次元读取也意味着失去一致性保证，因为只要写入没有从主元传播，次元就会看到并返回陈旧的数据。
最后，您应该记住，次要文件接收的写负载与主文件接收的写负载基本相同，因此从次要文件读取不太可能提供很大的性能优势。
获得更多读吞吐量的推荐方法通常是添加更多的碎片，而不是从次元读取。
-
主要内容：MongoDB 中的分片,分片实例分片是跨多台机器存储数据的过程，它是 MongoDB 满足数据增长需求的方法。随着数据的不断增加，单台机器可能不足以存储全部数据，也无法提供足够的读写吞吐量。通过分片，您可以添加更多计算机来满足数据增长和读/写操作的需求。 为什么要分片？ 在复制中，所有写操作都将转到主节点； 对延迟敏感的查询仍会转到主查询； 单个副本集限制为 12 个节点； 当活动数据集很大时，会出现内存不足； 本地磁盘不够大；
-
问题内容： 我试图了解Elasticsearch中的分片和副本，但是我没有设法理解它。如果我下载Elasticsearch并运行脚本，那么据我所知，我已经启动了具有单个节点的集群。现在，该节点（我的PC）具有5个分片（？）和一些副本（？）。 它们是什么，我有5个重复的索引吗？如果可以，为什么？我可能需要一些解释。 问题答案： 我将尝试用一个真实的例子来解释，因为您得到的答案和答复似乎对您没有帮助。
-
本文向大家介绍MongoDB分片测试，包括了MongoDB分片测试的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 分片是mongoDB扩展的一种方式。分片分割一个collection并将不同的部分存储在不同的机器上。当一个数据库的collections相对于当前空间过大时，你需要增加一个新的机器。分片会自动的将collection数据分发到新的服务器上。 1. 连接到mongos可查看系统相关信息 2.
-
选择恰当的分片数量和分片副本数量 最开始使用ElasticSearch时，一般都是创建一个索引，导入数据，然后发送查询命令检索数据。我们确信系统运行庚子，至少在最开始，数据量不大而且QPS(Query Per Second)也不高的时候运行良好。在幕后，ElasticSearch创建了一些分片来存储数据，也可能还会创建分片副本(例如，如果用默认配置)，而且用户在配置方面也不用过多地操心。 当应用程
-
我正在尝试在我的本地机器上安装弹性搜索环境的单集群-多节点环境。我混淆了碎片和复制品的概念 情况1）在下面的pic中：emp索引碎片数=1和副本数=1，这似乎很好，因为主节点不包含副本，碎片数应该是1，所以分配另一个节点中的一个成为它的碎片和副本 情况2）在情况2中，员工索引-i增加了碎片数=2和副本数=2-> 下面那个头部插件在暗示什么 1）我们设置的碎片数量是否存在于每个节点中-例如，在emp
-
我们有几个微服务在EKS的帮助下运行在AWS中。到目前为止，数据存储在Oracle数据库中。我们在微服务和Oracle DB之间有一个Kafka话题。 现在我们计划转移到AWS Aurora db并将数据库也放在云中。到目前为止，我们的微服务（在spring boot中实现）没有任何云特定的代码，这意味着AWS SDK集成。所以我们的代码库是云不可知的，我们计划保持这种方式。 现在我们计划编写一个