# 亿级数据 MongoDB 查询性能
在处理大规模数据时，如何高效地进行查询是一个非常重要的问题。MongoDB作为一个NoSQL数据库，在处理亿级数据时，其查询性能表现出色。本文将介绍如何利用MongoDB进行亿级数据的查询，并给出一些代码示例。
## MongoDB简介
MongoDB是一个面向文档的数据库，具有高性能、高可用性和易扩展性等优点。在处理大规模数据时，MongoDB的分布
# MongoDB亿级数据性能查询指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知在面对亿级数据量时，性能查询是MongoDB使用中的一个关键挑战。本文将指导刚入行的开发者如何高效地进行MongoDB的亿级数据查询。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个查询优化的流程：
| 步骤 | 描述 | 操作 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 确定查询需求 | 明确需要查询
# MongoDB 单表10亿模糊查询性能
MongoDB是一种非关系型数据库，具有高扩展性和灵活性。在实际应用中，我们经常需要对大规模数据进行模糊查询。本文将介绍如何在MongoDB中进行高效的模糊查询，并提供相应的代码示例。
## 建立索引
在进行模糊查询之前，我们首先需要建立相应的索引。索引可以加快查询速度，降低查询的时间复杂度。
```java
db.collection.crea
原创
2023-07-14 08:06:30
451阅读
mongo in查询数量较多时 时间对比：4W条数据查询速度达到3-4S优化后可以达到0.1S-0.2S 优化原理：mongo自动Bean转化功能性能较差，改用原生mongo游标方法读取MongoDB数据文档，并在内存中做bean转化 优化前Query query = new Query();
queryAfter.addCriteria(Criteri
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2023-06-03 10:14:24
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对于互联网公司来说，随着业务的不断发展，后台保存的各种数据也会越来越多，在这篇文章中，简单讲述一下自己在工作过程中遇到的一个小的统计需求工作，希望对有需要的人有所帮助。需求：需要统计我们后台数据库（Mongodb）保存了多少用户手机号码，数据库集合中的每条记录都有一个手机号码，但是不同记录的手机号码可能是相同的，但是这里的数据库集合数据量较大，将近六七千万记录的级别。也许刚开始会想到的是disti
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2023-09-05 12:08:33
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windows安装下载链接：https://www.mongodb.com/try/download/community （安装3.22.2 msi）安装参考：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-mongodump-mongorestore.html数据备份与恢复：# 数据备份
mongodump -h dbhost -d dbna
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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# MongoDB亿级查询效率实现方法
## 简介
在处理大规模数据时，MongoDB是一个非常强大的工具。本文将向初学者介绍如何使用MongoDB实现亿级查询效率。
## 整体流程
下表列出了实现MongoDB亿级查询效率的几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 数据建模 |
| 步骤二 | 创建索引 |
| 步骤三 | 分片 |
| 步骤四
# MongoDB Not In查询性能
## 介绍
MongoDB是一个开源的、高性能、可扩展的NoSQL数据库，被广泛应用于大数据、高并发的场景中。在使用MongoDB进行查询时，我们经常会用到`$in`操作符，它可以用来查询一个字段中的值是否在指定的列表中。然而，在某些情况下，我们需要查询一个字段中的值是否不在指定的列表中，这时就可以使用`$nin`操作符。
本文将探讨MongoDB
摘要上篇文章介绍了mapReduce这个聚合操作。本篇将继续学习，db有了，collection和document也有，基本上够用了，但是随着项目上线后，发现业务数据越来越多，查询效率越来越慢，这时就需要分析慢查询记录了。如何开启慢查询记录？就是本篇文章介绍的内容了。相关文章[MongoDB]入门操作[MongoDB]增删改查[MongoDB]count，gourp，distinct[MongoD
单表一亿？还是全库1亿？1.首先可以考虑业务层面优化，即垂直32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363393663分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1,table2,table3.如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表
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2023-08-22 21:23:42
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# MySQL 1亿数据查询
在大数据时代，数据量的快速增长给数据库的性能和查询效率提出了巨大的挑战。MySQL作为一种常见的关系型数据库管理系统，也面临着处理大规模数据的需求。本文将介绍如何在MySQL中高效地查询1亿条数据，并提供相应的代码示例。
## 数据库优化
在处理大规模数据时，数据库的性能是关键。以下是一些常用的数据库优化技巧：
### 1. 索引优化
索引是提高查询效率的重
项目启动，预估超过10亿的文档数据要存储，那么我们选择Elasticsearch or Mongodb？明确两者定位MongoDB和Elasticsearch都属于NoSQL范畴的数据库,且都属于文档型数据存储数据库。所以这两者的众多功能和特性高度重合, 但其实两者定位还是有所不同。MongoDB是文档型数据库, 提供数据存储和管理服务。Elasticsearch作为一个搜索引擎,定位是提供数据检
其实这个也是最常问的面试题了eg:面试官问了我一道题：MySQL 单表上亿，怎么优化分页查询？方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱方案三
现状行业：iot，保存的是设备的历史数据。
数据库结构：一个库，按天分表，文档结构很简单，几个字段，其中id字段自定义。
数据量：每天的数据量在百万至千万之间，从正式上线到现在总共有二百多张表，数据量很大，索引大小就有50g左右。
索引：2个，除了默认的id索引，还有一个查询字段创建的索引，查询条件目前只有这个查询字段的=和in。
mongodb环境：版本4.2.3，分片加副本集搭建的集群，总共3
MongoDB数据库查询性能提高40倍 大家在使用 MongoDB 的时候有没有碰到过性能问题呢？下面这篇文章主要给大家分享了MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。前言数据库性能对软件整体性能有着至关重要的影响，本文给大家分享了一次MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历，感兴趣的朋友们可以参考学习。背景说明1、数据库：MongoDB2、数据
有个需求：跟踪mongodb的SQL语句及慢查询收集第一步：通过mongodb自带函数可以查看在一段时间内DML语句的运行次数。在bin目录下面运行 ./mongostat -port 端口号 则可以看到下面的数据 它的输出有以下几列：inserts/s 每秒插入次数query/s 每秒查询次数update/s 每秒更新次数delete/s 每秒删除次数getmo
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2023-06-18 14:10:25
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MongoDB常用28条查询语句
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2023-06-25 23:16:10
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MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效，是查询语句性能分析的重要工具。 MongoDB 查询分析常用函数有：explain() 和 hint()。 先给小伙伴们进行explain演示，hint演示请看下一篇博客。1. explain演示 在数据量和吞吐量越发庞大的今天，优化查询速度是提高系统性能的一个关键点，而获取这类相关信息的重要诊断工具之一就是explain()，引用《Mong
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2023-07-27 22:06:28
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表现是避免不必要工作的艺术。这些是我关于优化MongoDB查询的发现，你可以滚动下面的性能测试和结果。1. 对GET操作使用精益查询这可能是提高查询性能的最好方法。Mongoose允许您在查询的末尾添加.lean()，通过返回纯JSON对象而不是Mongoose文档，可以极大地提高查询的性能。默认情况下，Mongoose 查询返回一个Mongoose 文档类的实例。文档比普通的
