mongodb 分库
mongodb 分库分表
“mongo有集群的功能，自动帮你分库分表。对你来说分库分表是透明的。”
“其实在该不该分表，分库上，mongo和传统的关系型数据库思维基本一致。
例如:
当你表的索引大到不能完全加载或快速地加载到内存的时候，你能不分表吗？
当你库内容大到一台DB撑不下的时候，你能不分库吗？
所以我认为，分表主要还是看单表的性能可以支撑得起来吗? 不行就分表。
具体如何判断单表是否能支撑的起来？
你可以预测下1～2年内业务可能会达到的最高的量。然后根据你预计的量做下DB压测。”
Mongodb高级篇-Replication & Sharding – 简书
此处的复制集，貌似不是自己目前关心的 分库
mongodb架构mongodb分片集群与简易搭建方案—ttlsa教程系列之mongodb(六) – 运维生存时间
分片集群，也不是要关心的。
“mongodb支持自动分片，集群自动的切分数据，做负载均衡。避免上面的分片管理难度。
分片适用场景：
1. 服务器磁盘不够用
2. 单个mongod不能满足日益频繁写请求
3. 将大量数据存放于内存中提高性能”
“所谓 sharding 就是将数据水平切分到不同的物理节点。这里着重点有两个，
一个是水平切分，
另一个是物理节点。
而物理节点，主要是和如 mysql 等提供的表分区区分。表分区虽然也对数据进行了划分，但是这些分区仍然是在同一个物理节点上。”
一般我们说数据库的分库分表有两种类型。
一种是水平划分，比如按用户 id 取模，按余数划分用户的数据，如博客文章等；
sharding 指的是水平划分。
另一种是垂直划分，比如把用户信息放一个节点，把文章放另一个节点，甚至可以把文章标题基本信息放一个节点，正文放另一个节点。
sharding
n. 分片；分区
replica set=复制集
“2.1 分库要自己代码实现
需要自己代码中实现根据不同的context访问不同的数据库，即实现根据分库的key，路由到不同的物理库上。”
微服务MySQL分库分表数据到MongoDB同步方案 | torry’s blog
mongodb还有分表的必要吗？ – SegmentFault
“mongodb自带了autosharding，那么还有必要分表吗，加入一张表过亿级别？
意思是不用分表，自动sharding？
对，sharding是比分表更强（大部分场景下）的水平扩展方式。”
【总结】
MongoDB这个来源英文单词“humongous”
humongous：巨大的、奇大无比的
从MongoDB单词本身可以看出它的目标是提供海量数据的存储以及管理能力
MongoDB具备较好的扩展性以及高可用性
在数据复制方面，支持两种方式：
Master-Slaver（主从）
Replica-Set（副本集）
MongoDB特点：
NoSQL，Free Schema
丰富的查询支持
较多类型的索引支持
Auto-Sharding
库级Sharding
MongoDB集群部署：Sharding+Replica-Set的部署方式
Shard Server节点（存储节点，采用了Replica-Set的复制方式）
Config Server节点（配置节点）
Router Server（路由节点、Arbiter Server（投票节点）
MongoDB三要素：
数据库（DataBase）
集合（Collection）
文档（Document）
分别对应RDBMS（比如MySQL）三要素：
数据库（DataBase）
表（Table）
行（Row）
MongoDB集群有多种方式可以监控：
mongosniff
mongostat
mongotop
db.xxoostatus
web控制台监控
MMS
第三方监控
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