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MongoDB 分片
MongoDB分片概念 分片是一种用于在 多台计算机之间分配数据的方法。 MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。 当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能
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Redis 缓存穿透、击穿、雪崩
缓存穿透 缓存穿透是指缓存服务器中没有缓存数据，数据库中也没有符合条件的数据，导致业务系统每次都绕过缓存服务器查询下游的数据库，缓存服务器完全失去了其应用的作用。 案例讲解 一个女孩子去门店买口红，到了门店之后被告知她想要的那个色号已经没有了。于是她要求店员去问总部还有没有货。总部发现这个色号也没有
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MongoDB 索引
MongoDB索引简述 索引是一种用来快速查询数据的数据结构。 如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。 这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对系统的性能是非常致命的。索引是特殊的数据结构
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MongoDB 备份恢复
MongoDB备份恢复工具介绍 mongoexport/mongoimport JSON虽然具有较好的跨版本通用性，但其只保留了数据部分，不保留索引，账户等其他基础信息。使用时应该注意。
跨平台时推荐使用csv格式，csv是几乎所有的数据库都支持的格式 mongodump/mongorestor
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Redis 适用场景
Redis 是一个开源的高性能键值对数据库，它以其内存中数据存储、键过期策略、持久化、事务、丰富的数据类型支持以及原子操作等特性，在许多项目中扮演着关键角色。 1. 缓存 Redis 可以作为应用程序的缓存层，减少数据库的读取压力，提高数据访问速度。 针对Redis作为缓存层的使用场景，我将提供一个
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Canal 原理、使用
canal 什么是canal canal是用java开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。目前，canal主要支持了MySQL的binlog解析，解析完成后才利用canal client 用来处理获得的相关数据。说白了，canal 就是一个同步增量数据的工具。
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SpringBoot集成MongoDB
Spring boot集成mongodb简介 spring-data-mongodb提供了MongoTemplate与MongoRepository两种方式访问mongodb。 MongoRepository操作简单 MongoTemplate操作
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MongoDB 复制集
什么是复制集 Mongodb复制集由一组Mongod实例（进程）组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点，Mongodb Driver（客户端）的所有数据都写入Primary，Secondary从Primary同步写入的数据，以保持复制集内所有成员存储相同的数据集，提供数据的高可
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MongoDB 简介
为何使用MongoDB？ Mongodb用来应对“三高”问题： 高并发：对数据库高并发读写的需求。 高性能：对海量数据的高效存储和访问的需求。 高可用：对数据库的高扩展性和高可用性的需求。</
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MyCat 原理、使用
MyCat 什么是MyCat？ MyCat是一个开源的数据库中间件，它提供了数据库的分库分表和读写分离功能。它可以作为一个代理层，将客户端的数据库请求分发给底层的多个数据库实例，以实现数据的水平切分和负载均衡。 原理
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Redis 数据分片
一、Hash取模分片 我们先从简单、经典的hash取模算法说起。 假设Redis集群现在有3个节点，使用经典的hash取模算法进行数据分片，实际就是一个节点一个数据分片，分为了3片，这是一种非常简单的分片方式。
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Redis 集群模式
集群模式 作为缓存数据库，肯定要考虑缓存服务器稳定性相关的保障机制。 持久化机制就是一种保障方式，持久化机制保证了Redis服务器重启的情况下也不会损失（或少量损失）数据，因为持久化会把内存中的数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据 随着Redis使用场景越来越多，技术发展越来越完善，在Redis