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的一部分,且每個(gè)分片部署成一個(gè)MongoDB副本集,最后通過一個(gè)均衡器來對(duì)各個(gè)分片進(jìn)行均衡(數(shù)據(jù)遷移)。 在 文檔數(shù)據(jù)庫 中,分片是存儲(chǔ)了實(shí)例一部分?jǐn)?shù)據(jù)的mongod進(jìn)程,所有分片存儲(chǔ)了實(shí)例的全部數(shù)據(jù)。當(dāng)遇到磁盤不夠用、單個(gè)mongod不能滿足寫數(shù)據(jù)的性能要求或者需要將大量數(shù)據(jù)放到內(nèi)來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:48:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 分片架構(gòu)主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu)。 把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分片方案,每一個(gè)分片包括數(shù)據(jù)庫的一部分,稱為一個(gè)shard。 多個(gè)節(jié)點(diǎn)都擁有相同的數(shù)據(jù)來自:百科
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DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整,運(yùn)維難度劇增; 3. 應(yīng)用升級(jí)、更新維護(hù)工作量大,對(duì)于大型系統(tǒng)不可接受。 而DDM實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應(yīng)用0改動(dòng): 1. 大表分片:支持按Hash等算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分片; 2. 自動(dòng)路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復(fù)用:通過MySQL實(shí)例的連接池復(fù)用,大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。來自:百科站式運(yùn)維能力。 MapReduce相關(guān)精選推薦 MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù)入門 MapReduce服務(wù) 定價(jià) MapReduce服務(wù)學(xué)習(xí)與資源 MapReduce 使用Mapreduce MapReduce Action 使用MapReduce 查看更多 收起來自:專題DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì): 寫性能:文檔數(shù)據(jù)庫的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高QPS應(yīng)用有很好的支持,同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展,靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來自:百科-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢(shì):1.寫性能:文檔數(shù)據(jù)庫的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求;2.高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高QPS應(yīng)用有很好的支持,同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展,靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。 互聯(lián)網(wǎng): 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) 的副本集模式采用三節(jié)點(diǎn)Replica來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) MapReduce服務(wù) MRS集群操作指導(dǎo) MapReduce服務(wù) MRS集群操作指導(dǎo) 時(shí)間:2024-05-20 14:42:20 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦來自:百科