mongodb设计,要不要“分表”
在我看来，放不放都可以，你所说的数据移动并不准确。
MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。
解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。
因 MongoDB 是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不再需要由 DBA 修改表结构。
part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable，切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。
MongoDB的集合(collection)可以看做关系型数据库的表，文档对象(document)可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。
分库分表技术及技术方案
1、range根据范围进行划分，如日期，大小。此方案不存在数据迁移，但存在热点问题。分库分表的技术选型 技术选型 解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。
2、常用的分库分表方案有以下几种：垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表、分片式数据库。垂直分库：按照业务领域或功能将数据分散到不同的数据库中。
3、垂直分库分表：这种方案是按照业务模块进行划分，不同的模块对应不同的数据库或表。这样可以降低单库的数据压力，同时也避免了业务模块之间的相互影响。
数据库为什么要分库分表
1、数据库涉及各种领域。即使同一领域也有不同需求，且有各种数据库软件，分库是很正常的。一个数据库内需要各种关系表，来避免冗余信息，使得数据库储存、检索效率提高。
2、为什么要分库分表①分库分表说白了，就是因为数据量太大了，如果你的单表数据量都到了千万级别，那么你的数据库就无法承受高并发的要求，数据库操作性能就会出现极大的下降。
3、MYSQL有分区表，分区表同样能达到IO分散、提高性能的目的，而且更简单，更方便，为何还要采用分库分表呢。
4、分库分表的必要性 分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。
如何搭建mongodb分片
1、要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色：Config Server 为了将一个特定的collection存储在多个shard中，需要为该collection指定一个shard key，例如{age： 1} ，shard key可以决定该条记录属于哪个chunk。
2、为了实现分片，你必须向MongoDB指定使用哪个索引作为片键，然后MongoDB会根据你的设置将你的数据划分到有着相同片键的数据块(Chunk)中。而后这些数据块将根据片键的大致顺序分散到副本集中。
3、创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示 创建配置文件mongo.conf。
4、片键介绍 数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上。 MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据。
5、) 定义新的数据库名我们通过使用use new-databasename的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后，才会真正建立起来。
6、第四步：利用MongoDB创建数据库 利用MongoDB在MongoDB shell中输入以下内容建立一个名为“company”的数据库。 双击代码全选 1 use company 记住，除非你在MangoDB里保存了一些东西，否则它不会自动为你保存。
数据科学家如何选择mysql、mongodb等数据库?
例如，如果你需要的是数据分析仓库，关系数据库可能不是一个适合的选择；如果你处理事务的应用要求严格的数据完整性和一致性，就不要考虑NoSQL了。不要重新发明轮子 在过去的数十年，开源数据库技术迅速发展壮大。
如果数据量大，对安全性能要求高，还不差钱的公司可以选择另外一种关系型数据库Oracle。monogoDB是非关系型的nosql数据库，属于文档型数据库，存储是以json、String等key-value键值对形式。通常用的较多的nosql数据库是redis。
查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
在选择数据库时，可以考虑以下因素：数据库的类型和功能是否满足你的需求。数据库的性能是否满足你的要求。数据库的可靠性和安全性是否得到保障。数据库的易用性和可维护性如何。数据库的成本是否合理。
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