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1、preference决定了哪些shard会被用来执行搜索操作_primary,_primary_first,_local,_only_node:xyz,_prefer_node:xyz,_shards:2,3bouncingresults问题，两个document排序，field值相同；不同的shard上，可能排序不同；每次请求轮询打到不同的replicashard上；每次页面上看到的搜索

环境描述：AnolisOSrelease8.6mongodb-org-7.0.9-1服务器规划：主机名IP地址MongosServer组件端口ConfigServer组件端口ShardServer组件端口mongodb01192.168.109.1372701727018主节点：27019副本节点：27020仲裁节点：27021mongodb02192.168.109.13827017

记一次ElasticSearch重启之后shard未分配问题的解决环境ElasticSearch6.3.2，三节点集群Ubuntu16.04一个名为user的索引，索引配置为：3primaryshard，每个primaryshard2个replica正常情况下，各个分片的分布如下：可见，user索引的三个分片平均分布在各台机器上，可以完全容忍一台机

转载请注明出处：1、备份元数据基本语法：influxdbackup<path-to-backup>备份元数据，没有任何其他参数，备份将只转移当前状态的系统元数据到path-to-backup。path-to-backup为备份保存的目录，不存在会自动创建。该备份会备份所有数据库以及所有保存策略下得数据。

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索引的参数，分为两类：静态参数，仅支持在创建索引时指定，或者关闭索引后指定。动态参数，允许在索引工作期间指定或者修改。静态参数index.number_of_shards默认值为1。本参数用于控制主分片的数量，仅支持在创建时指定，对于已关闭的索引，修改本参数不会生效。es.index.max_number_o

MongoDB中的索引索引就是为了加速查询的,MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令：创建索引:db.集合名称.ensureIndex({"name":1})1代表索引升序存储-1代表索引降序存储_id默认自动创建索引注意:该索引被创建后，基

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一海量数据的索引，第一个要解决的是数据存储的问题，solr提供数据存储平台有两种，第一个是本地磁盘，另一个是HDFS，我们可以通过solrhome的配置来实现。在本次实践中，我们选择的是本地磁盘，因为采用的solrcloud部署模式，本身就是多节点多机器，在存储上不会有问题，还有另一个重要的原因后面会

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ProfileAPI都说要致富先修路，要调优当然需要先监控啦，elasticsearch在很多层面都提供了stats方便你来监控调优，但是还不够，其实很多情况下查询速度慢很大一部分原因是糟糕的查询引起的，玩过SQL的人都知道，数据库服务的执行计划（executionplan）非常有用，可以看到那些查询走没走索引和执行时

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分库分表之前试过了分表不分库，详情见：https://www.cnblogs.com/expiator/p/17524493.html这次再试下分库分表。依赖包SpringBoot用的是2.6.13版本。<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-