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MySQL中SQL模式的特点总结

前言

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SQL模式影响MySQL支持的SQL语法和执行的数据验证检查。

MySQL服务器可以在不同的SQL模式下运行，并且可以针对不同的客户端以不同的方式应用这些模式，具体取决于sql_mode系统变量的值。DBA可以设置全局SQL模式以匹配站点服务器操作要求，并且每个应用程序可以将其会话SQL模式设置为其自己的要求。

模式会影响MySQL支持的SQL语法以及它执行的数据验证检查。这使得在不同环境中使用MySQL以及将MySQL与其他数据库服务器一起使用变得更加容易。

下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧

设置SQL模式

要在运行时更改SQL模式，请sql_mode使用以下SET

语句设置全局或会话

系统变量

SET

GLOBAL

sql_mode

=

'modes';

SET

SESSION

sql_mode

=

'modes';

模式列表

模式

注释

ALLOW_INVALID_DATES

无效日期会生成错误

ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO

除0错误

NO_BACKSLASH_ESCAPES

禁止使用反斜杠字符（\）作为字符串中的转义字符。启用此模式后，反斜杠就像其他任何一个普通字符一样。

NO_UNSIGNED_SUBTRACTION

在整数值之间减去（其中一个是类型）

UNSIGNED，默认情况下会产生无符号结果。如果结果否则为负，则会导致错误

NO_ZERO_IN_DATE

'0000-00-00'

则允许并且插入产生警告

ONLY_FULL_GROUP_BY

select

内指定字段必须出现在

groupby

中，否则错误

STRICT_TRANS_TABLES

为事务存储引擎启用严格的SQL模式，并在可能的情况下为非事务性存储引擎启用。

STRICT_ALL_TABLES

为所有存储引擎启用严格SQL模式。无效的数据值被拒绝。

详情请参考

...

严格SQL模式

MySQL服务器可以在不同的SQL模式下运行，并且可以针对不同的客户端以不同的方式应用这些模式，具体取决于sql_mode系统变量的值。在严格SQL模式下，服务器会将某些警告升级为错误。

严格SQL模式适用于以下语句

ALTER

TABLE

CREATE

TABLE

CREATE

TABLE

...

SELECT

DELETE

INSERT

LOAD

DATA

LOAD

XML

SELECT

SLEEP()

UPDATE

在存储的程序中，如果在严格模式生效时定义了程序，则列出的类型的单个语句将以严格的SQL模式执行。

严格的SQL模式适用于以下错误，表示输入值无效或缺失的一类错误。如果值具有错误的列数据类型或可能超出范围，则该值无效。如果要插入的新行不包含其定义中NOT

NULL没有显式DEFAULT子句的列的值，则缺少值。

ER_BAD_NULL_ERROR

ER_CUT_VALUE_GROUP_CONCAT

ER_DATA_TOO_LONG

ER_DATETIME_FUNCTION_OVERFLOW

ER_DIVISION_BY_ZERO

ER_INVALID_ARGUMENT_FOR_LOGARITHM

ER_NO_DEFAULT_FOR_FIELD

ER_NO_DEFAULT_FOR_VIEW_FIELD

ER_TOO_LONG_KEY

ER_TRUNCATED_WRONG_VALUE

ER_TRUNCATED_WRONG_VALUE_FOR_FIELD

ER_WARN_DATA_OUT_OF_RANGE

ER_WARN_NULL_TO_NOTNULL

ER_WARN_TOO_FEW_RECORDS

ER_WRONG_ARGUMENTS

ER_WRONG_VALUE_FOR_TYPE

WARN_DATA_TRUNCATED

致谢

感谢你看到这里，希望本篇文章可以帮到你，谢谢。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。

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Mongodb和mysql的区别

Mongodb和mysql的区别

1.Mongodb简介及优缺点分析

Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。

存储方式：虚拟内存+持久化。

查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。

适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。

架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。

数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。

成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。

优点：

快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！

缺点：

① mongodb不支持事务操作。

② mongodb占用空间过大。

③ 开发文档不是很完全，完善。

2.MySQL优缺点分析

优点：

在不同的引擎上有不同 的存储方式。

查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。

开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。

缺点：

在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

3.Mongodb和MySQL数据库的对比

传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。

MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。

4.MongoDB常用语句

# 连接Mongo数据库，并设置数据存储地址

mongod.exe --dbpath "d:softwareMongoDBServer3.0data"

#-----------------------#1# 数据库

# 查看所有的数据库

show dbs

# 删除当前使用的数据库

db.dropDatabase()

# 使用这个数据库（只有插入数据后完成创建数据库）

use dbt

# 查看当前使用的数据库

db

db.getName()

# 查看当前数据库状态

db.stats()

# 修复当前数据库

db.repairDatabase()

# 从一个数据库复制到另一个数据库

db.copyDatabase("mydb", "temp", "127.0.0.1");

#-----------------------#2# 集合

# 查看当前数据库下所有的集合

show collections

show tables

# 创建名称为coll集合

db.createCollection('coll')

db.createCollection("coll2", {capped:true, autoIndexId:true, size:6142800, max:10000}) # 可选参数

# 查看当前集合状态

db.coll.stats()

# 删除名称为coll集合

db.coll.drop()

#-----------------------#3# 集合数据

# 插入空数据并且直接创建名称为coll集合

db.coll.insert({})

# 插入一个或多个数据

db.coll.insert({name:'tom', age:22})

db.coll.insert([{name:'adam', age:10},{name:'john', age:23}])

# 添加数据（save方法可以修改相同id的数据）

db.coll.save({name:'allen'})

# 删除一个或所有的数据

db.coll.remove({name:'tom'})

db.coll.remove({})

# 删除符合条件的数据中的第一条

db.coll.remove({name:'tom'}, 1)

# 更改数据

db.coll.update({name:'tom', age:22}, {$set:{name:'tom', age:222}})

# 查看数据

db.coll.find()

# 查看一条数据

db.coll.findOne()

db.coll.find({}, {name:1, '_id':0}) # 1表示显示，0表示不显示（find默认显示_id）

# 格式化显示数据，使数据更加清晰明了

db.coll.find().pretty()

# 使用and，or查看数据

db.coll.find({name:'tom', age:22}) # 等同and使用

db.coll.find({$or:[{name:'tom'}, {age:21}]}) # or使用

# 操作符大于，小于，等于，不等于，大于不等于，小于不等于

db.coll.find({age: {$gt: 22}}) # 大于

db.coll.find({age: {$lt: 22}}) # 大于

db.coll.find({age: 22}) # 等于

db.coll.find({age: {$ne: 22}}) # 不等于

db.coll.find({age: {$gte: 22}}) # 大于等于

db.coll.find({age: {$lte: 22}}) # 小于等于

# 显示从skip之后limit个

db.coll.find().limit(2).skip(1)

#-----------------------# # 用户

# 3.x之后版本添加用户

use admin

db.createUser({user:'nu', pwd:'nu', roles:[{role:'readWrite',db:'admin'}]})

# 用户认证

db.auth("nu", "nu");

# 显示当前所有用户

show users;

db.system.users.find()

3.x版本删除用户

db.removeUser('nu') # 不推荐使用，已经废弃

db.dropUser("nu");

# 当前db版本

db.version();

# 当前db的链接机器地址和端口

db.getMongo();

# 备份到备份目录

mongodump

# 从备份目录恢复备份语句。

mongorestore

咱们下期见。

MySQL性能调优 – 你必须了解的15个重要变量

前言:

MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。虽然 NOSQL 最近越来越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。本文作者总结梳理MySQL性能调优的15个重要变量，又不足需要补充的还望大佬指出。

1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE

如果你已经在用MySQL 5.6或者5.7，并且你的数据表都是InnoDB，那么表示你已经设置好了。如果没有，确保把你的表转换为InnoDB并且设置default_storage_engine为InnoDB。

为什么？简而言之，因为InnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存储引擎 – 它支持事务，高并发，有着非常好的性能表现(当配置正确时)。这里有详细的版本介绍为什么

2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE

这个是InnoDB最重要变量。实际上，如果你的主要存储引擎是InnoDB，那么对于你，这个变量对于MySQL是最重要的。

基本上，innodb_buffer_pool_size指定了MySQL应该分配给InnoDB缓冲池多少内存，InnoDB缓冲池用来存储缓存的数据，二级索引，脏数据(已经被更改但没有刷新到硬盘的数据)以及各种内部结构如自适应哈希索引。

根据经验，在一个独立的MySQL服务器应该分配给MySQL整个机器总内存的80%。如果你的MySQL运行在一个共享服务器，或者你想知道InnoDB缓冲池大小是否正确设置，详细请看这里。

3.INNODB_LOG_FILE_SIZE

InnoDB重做日志文件的设置在MySQL社区也叫做事务日志。直到MySQL 5.6.8事务日志默认值innodb_log_file_size=5M是唯一最大的InnoDB性能杀手。从MySQL 5.6.8开始，默认值提升到48M,但对于许多稍繁忙的系统，还远远要低。

根据经验，你应该设置的日志大小能在你服务器繁忙时能存储1-2小时的写入量。如果不想这么麻烦，那么设置1-2G的大小会让你的性能有一个不错的表现。这个变量也相当重要，更详细的介绍请看这里。

当然，如果你有大量的大事务更改，那么，更改比默认innodb日志缓冲大小更大的值会对你的性能有一定的提高，但是你使用的是autocommit，或者你的事务更改小于几k，那还是保持默认的值吧。

4.INNODB_FLUSH_LOG_AT_TRX_COMMIT

默认下，innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1表示InnoDB在每次事务提交后立即刷新同步数据到硬盘。如果你使用autocommit，那么你的每一个INSERT, UPDATE或DELETE语句都是一个事务提交。

同步是一个昂贵的操作(特别是当你没有写回缓存时)，因为它涉及对硬盘的实际同步物理写入。所以如果可能，并不建议使用默认值。

两个可选的值是0和2:

* 0表示刷新到硬盘，但不同步(提交事务时没有实际的IO操作)

* 2表示不刷新和不同步(也没有实际的IO操作)

所以你如果设置它为0或2，则同步操作每秒执行一次。所以明显的缺点是你可能会丢失上一秒的提交数据。具体来说，你的事务已经提交了，但服务器马上断电了，那么你的提交相当于没有发生过。

显示的，对于金融机构，如银行，这是无法忍受的。不过对于大多数网站，可以设置为innodb_flush_log_at_trx_commit=0|2，即使服务器最终崩溃也没有什么大问题。毕竟，仅仅在几年前有许多网站还是用MyISAM，当崩溃时会丢失30s的数据(更不要提那令人抓狂的慢修复进程)。

那么，0和2之间的实际区别是什么？性能明显的差异是可以忽略不计，因为刷新到操作系统缓存的操作是非常快的。所以很明显应该设置为0，万一MySQL崩溃(不是整个机器)，你不会丢失任何数据，因为数据已经在OS缓存，最终还是会同步到硬盘的。

5.SYNC_BINLOG

已经有大量的文档写到sync_binlog，以及它和innodb_flush_log_at_trx_commit的关系，下面我们来简单的介绍下：

a) 如果你的服务器没有设置从服务器，而且你不做备份，那么设置sync_binlog=0将对性能有好处。

b) 如果你有从服务器并且做备份，但你不介意当主服务器崩溃时在二进制日志丢失一些事件，那么为了更好的性能还是设置为sync_binlog=0.

c) 如果你有从服务器并且备份，你非常在意从服务器的一致性，以及能及时恢复到一个时间点(通过使用最新的一致性备份和二进制日志将数据库恢复到特定时间点的能力)，那么你应该设置innodb_flush_log_at_trx_commit=1，并且需要认真考虑使用sync_binlog=1。

问题是sync_binlog=1代价比较高 – 现在每个事务也要同步一次到硬盘。你可能会想为什么不把两次同步合并成一次，想法正确 – 新版本的MySQL(5.6和5.7，MariaDB和Percona Server)已经能合并提交，那么在这种情况下sync_binlog=1的操作也不是这么昂贵了，但在旧的mysql版本中仍然会对性能有很大影响。

6.INNODB_FLUSH_METHOD

将innodb_flush_method设置为O_DIRECT以避免双重缓冲.唯一一种情况你不应该使用O_DIRECT是当你操作系统不支持时。但如果你运行的是Linux，使用O_DIRECT来激活直接IO。

不用直接IO，双重缓冲将会发生，因为所有的数据库更改首先会写入到OS缓存然后才同步到硬盘 – 所以InnoDB缓冲池和OS缓存会同时持有一份相同的数据。特别是如果你的缓冲池限制为总内存的50%，那意味着在写密集的环境中你可能会浪费高达50%的内存。如果没有限制为50%，服务器可能由于OS缓存的高压力会使用到swap。

简单地说，设置为innodb_flush_method=O_DIRECT。

7.INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES

MySQL 5.5引入了缓冲实例作为减小内部锁争用来提高MySQL吞吐量的手段。

在5.5版本这个对提升吞吐量帮助很小，然后在MySQL 5.6版本这个提升就非常大了，所以在MySQL5.5中你可能会保守地设置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 5.6和5.7中你可以设置为8-16个缓冲池实例。

你设置后观察会觉得性能提高不大，但在大多数高负载情况下，它应该会有不错的表现。

对了，不要指望这个设置能减少你单个查询的响应时间。这个是在高并发负载的服务器上才看得出区别。比如多个线程同时做许多事情。

8.INNODB_THREAD_CONCURRENCY

InnoDB有一种方法来控制并行执行的线程数 – 我们称为并发控制机制。大部分是由innodb_thread_concurrency值来控制的。如果设置为0，并发控制就关闭了，因此InnoDB会立即处理所有进来的请求(尽可能多的)。

在你有32CPU核心且只有4个请求时会没什么问题。不过想像下你只有4CPU核心和32个请求时 – 如果你让32个请求同时处理，你这个自找麻烦。因为这些32个请求只有4 CPU核心，显然地会比平常慢至少8倍(实际上是大于8倍)，而然这些请求每个都有自己的外部和内部锁，这有很大可能堆积请求。

下面介绍如何更改这个变量，在mysql命令行提示符执行：

对于大多数工作负载和服务器，设置为8是一个好开端，然后你可以根据服务器达到了这个限制而资源使用率利用不足时逐渐增加。可以通过show engine innodb status\G来查看目前查询处理情况，查找类似如下行：

9.SKIP_NAME_RESOLVE

这一项不得不提及，因为仍然有很多人没有添加这一项。你应该添加skip_name_resolve来避免连接时DNS解析。

大多数情况下你更改这个会没有什么感觉，因为大多数情况下DNS服务器解析会非常快。不过当DNS服务器失败时，它会出现在你服务器上出现“unauthenticated connections” ，而就是为什么所有的请求都突然开始慢下来了。

所以不要等到这种事情发生才更改。现在添加这个变量并且避免基于主机名的授权。

10.INNODB_IO_CAPACITY, INNODB_IO_CAPACITY_MAX

* innodb_io_capacity：用来当刷新脏数据时，控制MySQL每秒执行的写IO量。

* innodb_io_capacity_max: 在压力下，控制当刷新脏数据时MySQL每秒执行的写IO量

首先，这与读取无关 – SELECT查询执行的操作。对于读操作，MySQL会尽最大可能处理并返回结果。至于写操作，MySQL在后台会循环刷新，在每一个循环会检查有多少数据需要刷新，并且不会用超过innodb_io_capacity指定的数来做刷新操作。这也包括更改缓冲区合并（在它们刷新到磁盘之前，更改缓冲区是辅助脏页存储的关键）。

第二，我需要解释一下什么叫“在压力下”，MySQL中称为”紧急情况”，是当MySQL在后台刷新时，它需要刷新一些数据为了让新的写操作进来。然后，MySQL会用到innodb_io_capacity_max。

那么，应该设置innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max为什么呢？

最好的方法是测量你的存储设置的随机写吞吐量，然后给innodb_io_capacity_max设置为你的设备能达到的最大IOPS。innodb_io_capacity就设置为它的50-75%，特别是你的系统主要是写操作时。

通常你可以预测你的系统的IOPS是多少。例如由8 15k硬盘组成的RAID10能做大约每秒1000随机写操作，所以你可以设置innodb_io_capacity=600和innodb_io_capacity_max=1000。许多廉价企业SSD可以做4,000-10,000 IOPS等。

这个值设置得不完美问题不大。但是，要注意默认的200和400会限制你的写吞吐量，因此你可能偶尔会捕捉到刷新进程。如果出现这种情况，可能是已经达到你硬盘的写IO吞吐量，或者这个值设置得太小限制了吞吐量。

11.INNODB_STATS_ON_METADATA

如果你跑的是MySQL 5.6或5.7，你不需要更改innodb_stats_on_metadata的默认值，因为它已经设置正确了。

不过在MySQL 5.5或5.1，强烈建议关闭这个变量 – 如果是开启，像命令show table status会立即查询INFORMATION_SCHEMA而不是等几秒再执行，这会使用到额外的IO操作。

从5.1.32版本开始，这个是动态变量，意味着你不需要重启MySQL服务器来关闭它。

12.INNODB_BUFFER_POOL_DUMP_AT_SHUTDOWN INNODB_BUFFER_POOL_LOAD_AT_STARTUP

innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup这两个变量与性能无关，不过如果你偶尔重启mysql服务器(如生效配置)，那么就有关。当两个都激活时，MySQL缓冲池的内容(更具体地说，是缓存页)在停止MySQL时存储到一个文件。当你下次启动MySQL时，它会在后台启动一个线程来加载缓冲池的内容以提高预热速度到3-5倍。

两件事：

第一，它实际上没有在关闭时复制缓冲池内容到文件，仅仅是复制表空间ID和页面ID – 足够的信息来定位硬盘上的页面了。然后它就能以大量的顺序读非常快速的加载那些页面，而不是需要成千上万的小随机读。

第二，启动时是在后台加载内容，因为MySQL不需要等到缓冲池内容加载完成再开始接受请求(所以看起来不会有什么影响)。

从MySQL 5.7.7开始，默认只有25%的缓冲池页面在mysql关闭时存储到文件，但是你可以控制这个值 – 使用innodb_buffer_pool_dump_pct，建议75-100。

这个特性从MySQL 5.6才开始支持。

13.INNODB_ADAPTIVE_HASH_INDEX_PARTS

如果你运行着一个大量SELECT查询的MySQL服务器(并且已经尽可能优化)，那么自适应哈希索引将下你的下一个瓶颈。自适应哈希索引是InnoDB内部维护的动态索引，可以提高最常用的查询模式的性能。这个特性可以重启服务器关闭，不过默认下在mysql的所有版本开启。

这个技术非常复杂，在大多数情况下它会对大多数类型的查询直到加速的作用。不过，当你有太多的查询往数据库，在某一个点上它会花过多的时间等待AHI锁和闩锁。

如果你的是MySQL 5.7，没有这个问题 – innodb_adaptive_hash_index_parts默认设置为8，所以自适应哈希索引被切割为8个分区，因为不存在全局互斥。

不过在mysql 5.7前的版本，没有AHI分区数量的控制。换句话说，有一个全局互斥锁来保护AHI，可能导致你的select查询经常撞墙。

所以如果你运行的是5.1或5.6，并且有大量的select查询，最简单的方案就是切换成同一版本的Percona Server来激活AHI分区。

14.QUERY_CACHE_TYPE

如果人认为查询缓存效果很好，肯定应该使用它。好吧，有时候是有用的。不过这个只在你在低负载时有用，特别是在低负载下大多数是读取，小量写或者没有。

如果是那样的情况，设置query_cache_type=ON和query_cache_size=256M就好了。不过记住不能把256M设置更高的值了，否则会由于查询缓存失效时，导致引起严重的服务器停顿。

如果你的MySQL服务器高负载动作，建议设置query_cache_size=0和query_cache_type=OFF，并重启服务器生效。那样Mysql就会停止在所有的查询使用查询缓存互斥锁。

15.TABLE_OPEN_CACHE_INSTANCES

从MySQL 5.6.6开始，表缓存能分割到多个分区。

表缓存用来存放目前已打开表的列表，当每一个表打开或关闭互斥体就被锁定 – 即使这是一个隐式临时表。使用多个分区绝对减少了潜在的争用。

从MySQL 5.7.8开始，table_open_cache_instances=16是默认的配置。

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谁能说说mangodb 和 hbase的区别

1.Mongodb bson文档型数据库，整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。

2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样，hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。

字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序，行键必须用0作左填充。

3.Mongodb支持二级索引，而hbase本身不支持二级索引

4.Mongodb支持集合查找，正则查找，范围查找，支持skip和limit等等，是最像mysql的nosql数据库，而hbase只支持三种查找：通过单个row key访问，通过row key的range，全表扫描

5.mongodb的update是update-in-place，也就是原地更新，除非原地容纳不下更新后的数据记录。而hbase的修改和添加都是同一个命令：put，如果put传入的row key已经存在就更新原记录,实际上hbase内部也不是更新，它只是将这一份数据已不同的版本保存下来而已，hbase默认的保存版本的历史数量是3。

6.mongodb的delete会将该行的数据标示为已删除，因为mongodb在删除记录时并不是真把记录从内存或文件中remove，而是将该删除记录数据置空（写0或特殊数字加以标识）同时将该记录所在地址放到一个list列表“释放列表”中，这样做的好就是就是如果有用户要执行插入记录操作时，mongodb会首先从该“释放列表”中获取size合适的“已删除记录”地址返回，这种方法会提升性能（避免了malloc内存操作），同时mongodb也使用了bucket size数组来定义多个大小size不同的列表，用于将要删除的记录根据其size大小放到合适的“释放列表”中。Hbase的delete是先新建一个tombstonemarkers，然后读的时候会和tombstonemarkers做merge，在 发生major compaction时delete的数据记录才会真真删除。

7.mongodb和hbase都支持mapreduce，不过mongodb的mapreduce支持不够强大，如果没有使用mongodb分片，mapreduce实际上不是并行执行的

8.mongodb支持shard分片，hbase根据row key自动负载均衡，这里shard key和row key的选取尽量用非递增的字段，尽量用分布均衡的字段，因为分片都是根据范围来选择对应的存取server的，如果用递增字段很容易热点server的产生，由于是根据key的范围来自动分片的，如果key分布不均衡就会导致有些key根本就没法切分，从而产生负载不均衡。

9.mongodb的读效率比写高，hbase默认适合写多读少的情况，可以通过hfile.block.cache.size配置，该配置storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。如果写比读少很多，开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡，0.3左右。如果写比读多，果断默认0.2吧。设置这个值的时候，你同时要参考hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit，该值是memstore占heap的最大百分比，两个参数一个影响读，一个影响写。如果两值加起来超过80-90%，会有OOM的风险，谨慎设置。

10.hbase采用的LSM思想(Log-Structured Merge-Tree)，就是将对数据的更改hold在内存中，达到指定的threadhold后将该批更改merge后批量写入到磁盘，这样将单个写变成了批量写，大大提高了写入速度，不过这样的话读的时候就费劲了，需要merge disk上的数据和memory中的修改数据，这显然降低了读的性能。mongodb采用的是mapfile+Journal思想，如果记录不在内存，先加载到内存，然后在内存中更改后记录日志，然后隔一段时间批量的写入data文件，这样对内存的要求较高，至少需要容纳下热点数据和索引。

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