针对ETCD版本 3.2.17--name 节点名称default: "default"
env variable: ETCD_NAME这个值和--initial-cluster flag (e.g., default=http://localhost:2380)中的key值一一对应，如果在集群环境中，name必须是唯一的，建议用主机名称或者机器ID。--data-dir 数据存储目录defaul
文章目录环境准备Benchmark准备etcdkeeper安装读性能测试写性能测试测试总结etcd集群部署参照 etcd部署及实战etcd自带性能测试工具benchm:443, 10.252.161.
原创
2022-11-11 09:54:46
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1 简介GitHub：https://github.com/coreos/etcd 官网：https://coreos.com/etcd/ 下载：https://github.com/coreos/etcd/releases/ 概念：高可用的分布式key-value存储，可以用于配置共享和服务发现。 具有以下优点： 简单 ： 相比于晦涩难懂的paxos算法，etcd基于相对简单且易实现的raft算
mongodb3.0 性能测试报告 一mongodb3.0 性能测试报告 二 mongodb3.0 性能测试报告 三 测试环境： 服务器：X86 pcserver 共6台  
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2023-05-31 16:13:17
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如果你的应用使用的是MongoDB，那么你就有可能需要关注它的性能问题，一般访问数据的方式，硬件，数据库连接数会引起性能问题。索引建立不合适，数据结构不合理也会限制性能，在后面会讲到这些如何影响数据库锁也有可能已经到达数据库的最大性能，需要进行扩容，对硬件升级，比如需要合适大小的内存容量。这部分可以关注内存和MMAPv1 存储引擎有时候性能问题可能只是暂时的，请求突然增加引起。这会在数据库连接数部
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2023-08-15 18:08:32
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MongoDB是一个高性能可扩展基于文档的NoSQL数据库，高性能也需要在多个关键维度的配置，包括硬件、应用模式、模式设计、索引、磁盘I/O等。存储引擎WiredTiger是3.0以后的默认存储引擎，细粒度的并发控制和数据压缩提供了更高的性能和存储效率。3.0以前默认的MMAPv1也提高了性能。在MongoDB复制集中可以组合多钟存储引擎，各个实例实现不同的应用需求。硬件MongoDB初衷是采用水
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2023-06-04 16:07:11
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https://mp.weixin.qq.com/s/lD2b-DZyvRJ3qWqmlvHpxg 从零开始入门 K8s | etcd 性能优化实践 原创 陈星宇 阿里巴巴云原生 2019-12-16 作者 | 陈星宇（宇慕） 阿里云基础技术中台技术专家 本文整理自《CNCF x Alibaba 云
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2019-09-19 11:49:00
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etcd v2 和 v3 版本之间发生的其中一个重要变化就是 watch 机制的优化。etcd v2 watch 机制采用的是基于 HTTP/1.x 协议的客户端轮询机制，历史版本则通过滑动窗口存储。在大量的客户端连接场景或集群规模较大的场景下，etcd 服务端的扩展性和稳定性都无法保证。etcd v3 在此基础上进行优化，满足了 Kubernetes Pods 部署和状态管理等业务场景诉求。wa
简介MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
db.collection.aggregate()方法是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。可以多个管道，能方便的进行数据的处理。聚合效率非常高。每个阶段管道限制
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2023-05-20 13:45:51
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Mongodb-aggregate在工作中经常遇到一些mongodb的聚合操作，和mysql对比起来，mongo存储的可以是复杂的类型，比如数组，字典等mysql不善于处理的文档型结构，但是mongo的聚合操作比mysql复杂。mysql与mongo聚合类比SQL 操作/函数 mongodb聚合操作where$matchgroup by$grouphaving$matchs
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2023-09-19 08:38:51
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mongodb目前在业界的使用一般可分为两种架构：主从复制集和分片复制集集群。因为分片复制集包含了主从复制集的功能，所以后面将以分片复制集为案例做说明。伴随数据量的增长和业务压力的增大，经常有接收到mongodb分片集群的性能告警邮件。我所维护的几套分片集群有时一天能收到200来封告警邮件，不胜其烦。告警邮件大致分为三类：1. cpu 负载过高。cpu load average 值超过30，cpu
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2023-07-10 15:17:16
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一、特性 1、Aggregation有几个核心的特性： 1）支持多种stages 2）可以将计算结果保存在collection中，在sharding环境中仍然适用，而且在output之前可以对结果数据进行“修剪”；当然可以将结果数据保存在内存（inline）并返回cursor，便于客户端访问结果数据。 
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2023-07-20 20:14:04
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MongoDB1. 入门1.1 介绍MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，设计的初衷是用于简化开发和方便扩展，是NoSql数据库产品中最像关系型数据库的非关系型数据库。它支持的数据结构非常松散，是类似Json的Bson格式（二进制的Json），因此可以存储比较复杂的数据类型，且保持相当高的灵活性。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，
目录1、聚合简介2、简单练习3、聚合操作3.1 求和-$sum3.2 过滤-$match3.3 最大值-$max3.4 最小值-$min3.5 平均值-$avg3.6 统计结果返回数组-$push3.7 数组字段拆分-$unwind3.8 管道操作3.8.1、聚合投影约束-$project3.8.2、字符串处理-$project3.8.3、算数运算-$project3.9 多表关联-lookup1
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2023-08-20 22:33:15
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似乎数据库都提供explain功能，利用其进行MongoDB慢查询实践分析前先准备实践数据：
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2023-06-01 22:52:23
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目录MongoDB介绍MongoDB技术优势MongoDB安装Mongo shell使用安全认证模式启动MongoDB文档操作SpringBoot整合MongoDB创建实体类添加文档查询文档更新文档删除文档SpringBoot实现聚合操作 MongoDB介绍MongoDB是一个文档数据库（以JSON为数据模型），由C++语言编写。MongoDB的数据是存储在硬盘上的，只不过需要操作的数据会被加载
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2023-05-26 20:00:21
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关于作者前滴滴出行技术专家，现任OPPO文档数据库mongodb负责人，负责oppo千万级峰值TPS/十万亿级数据量文档数据库mongodb研发和运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。1.背景线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量，读流量很低)，峰值tps几乎已经到达集群上限，同时平均时延也超过100ms，随着读写流量的进一步增加，时延抖动严重影响
单点 AVGMAXMinInsert12463239601170Updade719789554752Select17675192338566delete728988001040insert : update : select : delete = 1:1:1:12280 : 2179 :&nb
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2023-05-21 18:40:23
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一，mongodb聚合介绍 db.collection.aggregate()是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。通过这张图，可以了解Aggregate处理的过程。1、db.collection.aggregate() 可以用
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2023-08-30 15:56:20
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对MongoDB和TiDB的系统比较一、MongoDB1、简介MongoDB 是一个基于分布式文件存储的文档数据库，属于NoSQL数据库，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持多种查询语言，支持对数据建立任何属性的索引，使用高效的二进制数据存储，自动处理碎片，高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。2、设计与使用原理“面向集合”和“模式自由”：数据分组被储存在数据集中，称为而一个集
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2023-07-14 15:18:15
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