mongodb自带了autosharding，那么还有必要分表吗，加入一张表过亿级别？
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嗯是我踩的，因为这样的答案是在误导读者。无论哪种数据库建立索引的时候开销都是巨大的，因为这代表着要遍历整个表里的数据，怎么可能压力不大？所以才会有{background: true}选项可以适当缓解这种情况。当在一个压力实在太大的集群中创建索引，我们更建议使用“滚动”创建索引的方式，将从结点逐一摘下来创建索引再放上线，以避免影响线上系统运行。至于锁的问题，3.0开始WT引擎支持的就是文档锁（行锁）。查询索引的时候开销巨大，多半是你的索引建立不当，可以举出具体的例子来讨论。数据过亿的时候坑多也请举出具体例子讨论。
{background: true}
Mongodb支持自动分片和划分架构，可以利用它构建一个水平扩展的数据库集群系统，将数据库分表存储在各个sharding节点上。
请看 mongodb 分片代替数据库分表 [1]: https://yq.aliyun.com/article...
可以按月分表 名字_03 名字_04 名字不变 程序中根据时间戳动态变更要查询的表名
我个人觉得还是有必要的，MongoDB有锁库(低版本)和锁表(中版本)的问题，即使有存储文件的分片，但是在建立索引、以及在查索引的时候开销还是巨大！！！！数据过亿的时候还是坑多！
嗯是我踩的，因为这样的答案是在误导读者。
无论哪种数据库建立索引的时候开销都是巨大的，因为这代表着要遍历整个表里的数据，怎么可能压力不大？所以才会有
{background: true}选项可以适当缓解这种情况。当在一个压力实在太大的集群中创建索引，我们更建议使用“滚动”创建索引的方式，将从结点逐一摘下来创建索引再放上线，以避免影响线上系统运行。至于锁的问题，3.0开始WT引擎支持的就是文档锁（行锁）。
查询索引的时候开销巨大，多半是你的索引建立不当，可以举出具体的例子来讨论。
数据过亿的时候坑多也请举出具体例子讨论。
Mongodb支持自动分片和划分架构，可以利用它构建一个水平扩展的数据库集群系统，将数据库分表存储在各个sharding节点上。
请看 mongodb 分片代替数据库分表 [1]: https://yq.aliyun.com/article...
可以按月分表 名字_03 名字_04 名字不变 程序中根据时间戳动态变更要查询的表名
我个人觉得还是有必要的，MongoDB有锁库(低版本)和锁表(中版本)的问题，即使有存储文件的分片，但是在建立索引、以及在查索引的时候开销还是巨大！！！！数据过亿的时候还是坑多！