生产上有一张大字段的表，大小300G左右，将其通过expdp命令导出，并通过impdp导入一个测试库后，发现其占用空间竟然比生产库大了很多，导入后的空间的占了700G左右。这是怎么回事，按理说，导入后空间不应该大这么多。由于涉及敏感信息，这里就自己创建一个测试表，复现一下整个过程。 1、导出大字段表 涉及大字段表，为了加快导出速度，我们可以根据rowid分片进行导出，具体导出脚本可以参考[linu

MongoDB 通过建立在几个核心架构基础之上的开发者数据平台，使您能够满足现代应用程序的需求。它让您能够以最佳方式进行创新，构建事务性、操作性和分析性应用程序。本章将特别强调两个关键元素：复制和分片，来审视 MongoDB 的架构。 复制是 MongoDB 分布式架构中的关键组成部分，确保数据的可访问性和对故障的韧性。它使您能够将相同的数据集分布在不同的数据库服务器上，防止单个服务器的故障。 此

Oracle 分片是一种基于跨多个 Oracle 数据库的数据水平分区的数据库扩展技术。 应用程序将数据库池视为单个逻辑数据库。 OLTP 应用程序分片的主要优势包括线性可扩展性、故障遏制和地理数据分布。分片非常适合在 Oracle 云中部署。 与实现分片的 NoSQL 数据存储不同，Oracle Sharding 提供了分片的优势，而无需牺牲企业 RDBMS 的功能。 在分片架构中，每个数据库都

Munich Re HealthTech 首席交付官 Bilal Ramadan 表示：“Oracle Globally Distributed Database 让我们能够以非常经济和透明的方式，将数据自动分发给各个国家和地区的应用用户，同时确保遵守数据驻留法规。” IDC 数据管理软件研究副总裁 Carl Olofson 表示：“许多数据库系统都会采用某种分片技术，帮助用户跨多个数据库管理一组

2024年2月29日，甲骨文公司宣布其全球分布式自治数据库全面上市。 该产品针对通常因法规而有严格数据主权要求的客户，具有 Oracle 自治数据库的所有功能，并对数据分布放置进行额外控制。 甲骨文表示，组织可以在世界任何地方自动分发和存储数据，物理位置对应用程序是透明的。 自主操作提供自动扩展、自我修复、调整、安全、备份和更新。 分布式自治数据库是水平分区或分片的单一逻辑数据库管理系统。 每个分

在本文中，我们将研究以下主题： Redis集群的高可用性。 Redis集群的自动故障转移。 Redis集群中的脑裂问题及其解决方案。 问题： Redis-Cluster如何提供高可用性? 答案： 高可用性是指集群在面临某些故障时仍能保持操作能力。例如，集群可以检测到主分片失败并在无需外部手动干预的情况下将副本提升为主分片。 问题： Redis-Cluster如何提供自动故障转移? 答案： Redi

什么是分片？ 分片是一种数据库架构模式，涉及将数据库划分为更小、更快、更易于管理的部分，称为分片。每个分片都是一个不同的数据库，这些分片共同构成了整个数据库。分片对于管理大型数据库特别有用，可以显着提高性能、可维护性和可扩展性。 主要特点 ​数据分布： 分片可以分布在多个服务器上，从而减少任何单个服务器上的负载并缩短响应时间。 水平分区：分片通常涉及水平分区，其中数据库表的行单独保存，而不是划分表

在做数据的分库分表时，选择合适分片规则是一件很重要的事情，如果分片规则选择不合理，可能会导致以下两种情况： 数据分布不均衡，系统产生单点故障 后期数据扩容难 因此本文对常用数据分片规则进行优缺点以及适应场景的介绍，希望对读者朋友们有所帮助！ 时间范围分片 时间范围分片要求分片键为时间类型字段，可以支持按年、按月、按日、按小时等范围进行数据分片 优点： 此分片规则在扩容时只需要添加节点，指定日期范围

系列 StackGres, 可私有部署的云原生数据库平台工程 StackGres 数据库平台工程功能介绍与快速上手 StackGres 1.6 数据库平台工程集群配置管理(K8S Pods/PostgreSQL/PgBouncer) StackGres 1.6 数据库平台工程，集群高可用(Patroni 3 管理) 什么是 Sharded Cluster(分片集群) Sharded Cluster

随着分布式数据库日渐成熟，在推广使用上开始步入深水区。在这一过程中，对企业的架构、运维、开发都带来不小的冲击，如何快速掌握这一新技术，尽快落地成为大家关注的焦点。本文从开发者的视角出发，讨论使用分布式数据库所面临的难点之一：数据分片策略，这也是阻碍很多企业上到分布式数据库的核心问题。 1. 数据分片策略是什么 分布式数据库的核心能力之一，就是通过数据分片存储，来承载更大的数据规模和计算负载。数据分

Sharding（分片）是一种将数据和负载分布到多个独立的数据库实例的技术。这种方法通过将原始数据集分割为分片来利用水平可扩展性，然后将这些分片分布到多个数据库实例中。 1*yg3PV8O2RO4YegyiYeiItA.png 但是，尽管"分布"一词出现在分片的定义中，但分片数据库并不是分布式数据库。 分片解决方案 每个分片解决方案在其架构中都有一个关键组件。该组件可以有各种名称，包括协调器、路由

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值对存储系统，广泛用于解决大数据量下的高并发读写问题。它支持多种数据结构，如字符串、列表、哈希、集合、有序集合等，并且提供了丰富的命令和功能，使其成为了很多互联网公司和开发者的首选。 Redis的高效性主要体现在以下几个方面。 首先，Redis使用了内存数据结构，将数据存储在内存中，使得访问速度非常快。相比于传统的基

通过MySQL开发实现数据分片与负载均衡的项目经验分享 近年来，随着业务的不断增长和数据量的急剧增加，传统的单机MySQL已经无法满足大规模应用的需求。为了提高系统的可扩展性和性能，更多的企业选择采用数据分片与负载均衡的解决方案。 在过去的项目经验中，我参与了一次基于MySQL开发的数据分片与负载均衡的项目。在这个项目中，我们面临了许多挑战和困难，但最终成功地实现了系统的可扩展性和性能的提升。在本

如何通过索引优化PHP与MySQL的数据分片和分库查询？ 在大型web应用中，为了提高性能和可伸缩性，常常需要将数据存储在多个数据库实例中，这就需要进行数据分片和分库查询。然而，随着数据量的增加，分片查询可能会导致查询性能下降的问题。为了解决这个问题，我们可以通过优化索引来改善查询性能。本文将详细介绍如何通过索引优化PHP与MySQL的数据分片和分库查询，并提供具体的代码示例。 一、什么是数据分片

解决MongoDB技术开发中遇到的数据分片切换问题的方法研究 摘要：随着数据规模的不断扩大，MongoDB作为一种常用的数据库技术，继续受到广泛关注和使用。然而，在开发过程中，我们可能会遇到数据分片切换问题，即在数据量超出单个节点承载能力时，需要将数据切分为多个分片进行存储和处理。本文将研究解决这一问题的方法，并提供具体的代码示例。 引言在传统关系型数据库中，数据量大时，我们可以通过分表、分库的方

如何在Java中实现数据分片和数据分离 在大数据应用中，数据分片和数据分离是非常常见的需求。数据分片指将大规模的数据集分割成小块，以便更好地进行并行处理和分布式计算。而数据分离则是将不同类型或不同属性的数据分开存储，以提高查询性能、降低存储成本等目的。在Java中，我们可以通过以下方式实现数据分片和数据分离。 数据分片的实现 数据分片可以通过散列函数（Hash Function）来实现，我们可以根

利用MongoDB技术开发中遇到的数据分片问题的解决方案探究 概述：随着数据存储和处理需求的不断增长，单个MongoDB服务器可能无法满足高性能和高可用性的要求。此时，数据分片（sharding）成为了解决方案之一。本文将针对在使用MongoDB技术开发过程中遇到的数据分片问题进行探究，并提供具体的代码示例。 背景：在MongoDB中，数据分片是对数据进行分割和分发的过程，通过将大量数据存储在不同

解决MongoDB技术开发中遇到的分片键设计问题的方法研究 摘要：随着数据量的增加，单机部署的MongoDB无法满足高可用性和扩展性的需求，分片技术成为解决方案之一。然而，在分片技术中，分片键的设计是一个重要的决策，并且会直接影响到系统的性能和可靠性。本文对MongoDB分片技术中遇到的分片键设计问题进行了深入研究，并提出了一些解决方案，附有具体的代码示例。 关键词：MongoDB、分片技术、分片

在本文中，我们将探讨如何使用NestJS框架来实现大文件分片上传，并且将文件分片数据存储在Redis缓存中，以确保高效的上传和文件管理。这个方案对于需要处理大文件的应用程序，如云存储、媒体管理或数据备份系统，尤其有用。 仓库地址：github.com/ios-lcj/nod… 设计思路 接口设计 我们的系统将包括以下API端点： createUploadSession: 创建上传会话，用于初始化文

引言 在上一章节中，我们详细讨论了IP的分类和无分类原则的原理以及其在网络通信中的应用。IP分片与重组是在数据包传输过程中起到关键作用的机制。当数据包的大小超过网络链路的MTU（最大传输单元）限制时，IP分片将数据包分割为多个较小的分片进行传输。这些分片在网络中独立传输，到达目的地后，通过IP重组机制将它们重新组合成完整的数据包。这种分片和重组的过程确保了大尺寸的数据包能够在网络中进行传输，同时保