mongodb多少数据量需要分库分表？有必要分库分表吗？

Question

目前项目，如果进行分库，会有业务没法直接关联查询了，想问问，多大数据量才考虑

Answer 1

看具体业务和负载,一般需要分表的业务量级,多半是属于那种日志业务,或者数据分析类业务,一般是能进行归档处理了,如果不是就要考虑是不是业务合理性了

Answer 2

通常情况下，当单个集合的数据量达到数百万到数亿条记录时，才需要考虑分库分表。

给你推荐一下我的一个解决方案

分片（Sharding）+ 应用层关联 + 缓存机制

1.分片（Sharding）：

• 优点： 提高系统的扩展性和性能，适用于大规模数据和高并发访问的场景。
• 实现： 配置MongoDB的分片功能，将数据分布到多个服务器上。

2.应用层关联：

• 优点： 灵活性高，可以处理复杂的关联逻辑。
• 实现： 在应用层面进行数据的关联查询，先分别查询不同的分片，然后在内存中进行数据的合并和处理。

比如Java使用Spring Boot和MongoDB进行应用层关联查询示例：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    public UserAndOrders getUserAndOrders(String userId) {
        User user = mongoTemplate.findById(userId, User.class);
        List<Order> orders = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("userId").is(userId)), Order.class);
        return new UserAndOrders(user, orders);
    }
}

class UserAndOrders {
    private User user;
    private List<Order> orders;

    public UserAndOrders(User user, List<Order> orders) {
        this.user = user;
        this.orders = orders;
    }

    // getters and setters
}

3.缓存机制：

• 优点： 提高查询效率，减少数据库压力。
• 实现： 引入缓存机制（如Redis）来存储常用的查询结果，减少对数据库的直接查询压力。

比如Java使用Spring Boot和Redis进行缓存操作示例：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public UserAndOrders getCachedUserAndOrders(String userId) {
        String cacheKey = "user_orders_" + userId;
        UserAndOrders cachedData = (UserAndOrders) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (cachedData != null) {
            return cachedData;
        } else {
            UserAndOrders userAndOrders = getUserAndOrders(userId); // 假设这是你的业务逻辑方法
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, userAndOrders, 3600); // 缓存1小时
            return userAndOrders;
        }
    }

    private UserAndOrders getUserAndOrders(String userId) {
        // 你的业务逻辑代码
        return new UserAndOrders(new User(), List.of(new Order()));
    }
}