在MongoDB Scondary同步慢问题分析文中介绍了因Primary上写入qps过大，导致Secondary节点的同步无法追上的问题，本文再分享一个case，因oplog的写入被放大，导致同步追不上的问题。MongoDB用于同步的oplog具有一个重要的『幂等』特性，也就是说，一条oplog在备上重放多次，得到的结果跟重放一次结果是一样的，这个特性简化了同步的实现，Secondary不需要有
# 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
# 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
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4）
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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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入
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2018-08-16 10:35:00
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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目：
（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差
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2023-04-26 00:35:36
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100多个应用，1,500多个实例，每天200亿次查询奇虎是中国最大的安卓移动发布平台。奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司，同时为网络以及移动平台提供产品。自从2011年成为MongoDB的用户之后，奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用，其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询。我很高
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2023-08-03 21:45:32
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最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库，于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试，记录一下测试结果，有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下。clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬，如果还不知道可以 点这里 了解下。最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库，于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试，记录一下测试结果，
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2021-03-18 17:05:40
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最近由于项目需求使用到了 ClickHouse 做分析数据库，于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试，记录一下测试结果，有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下。服务器信息CPU：Intel Xeon Gold 6240 @ 8x 2.594GHz内存：32G系统：CentOS 7.6Linux内核版本：3.10.0磁盘类型：机械硬盘文件系统：ext4Clickhouse信息部署
原创
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2022-06-12 18:30:58
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# 如何实现“mongodb 亿级数据查询”
## 引言
在当今的大数据时代，数据量的增长速度非常快，对于开发者来说，如何高效地查询亿级数据成为了一个挑战。Mongodb作为一个强大的NoSQL数据库，提供了灵活的查询功能，可以帮助我们应对这个问题。
本文将介绍如何使用Mongodb实现亿级数据查询，并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程概览
为了更好地指导小白开发者，我们可以将整个实
最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库，于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试，记录一下测试结果，有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下。 ...
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2021-03-16 21:35:00
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clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬，如果还不知道可以 点这里 了解下。
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2021-07-09 10:42:32
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clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬，如果还不知道可以 (https://clickhouse.tech/docs/zh/) 了解下。最近由于项目需求使用到了 clickh...
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2021-08-10 16:14:31
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亿级数据的处理是大数据领域中的一个重要挑战，而spark作为一个快速和通用的大数据处理框架，可以有效地处理这样的大规模数据。在进行亿级数据的spark性能优化时，我们需要按照以下步骤进行操作：
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[数据读取] --> B[数据预处理]
B --> C[性能优化]
C --> D[数据写入]
```
下面我将逐步介绍每一
# 使用MongoDB查询解决亿级数据问题
## 简介
在处理大数据量时，传统的关系型数据库可能无法满足需求，而MongoDB作为一种非关系型数据库，具有良好的水平扩展性和高性能特点，适合处理亿级数据。本文将介绍如何使用MongoDB进行亿级数据的查询解决。
## 流程概述
下面是处理“mongodb 亿级数据 查询解决”的流程概述表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
转载，原文见 http://www.cnblogs.com/lovecindywang/archive/2011/03/02/1969324.html。
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目：（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行）
1）普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右）
2）批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch
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2012-12-05 11:10:08
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近期涉及到一个业务，因为要在原来表的基础上进行增删改查并且需要重新建索引，分析了一下该表。01 数据分析4个月内达到1亿多，每月3千万，每天约以90万的数据02 预测问题后续新业务会导致数据成倍增加初步估算，每月数据量达到1亿，每天以270万的数据递增；
重新创建索引是不可能的，因为数据库数据量大；
该表后续增删改查都会越来越慢03 解决方法针对该问题，做了处理：
分析该数据表的老数据是否
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2023-08-04 17:40:20
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（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行）1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右）2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少4） 查询一个索引后的数字列，返回10条记录（也就是10KB
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2023-08-06 23:39:08
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试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测
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2021-06-12 02:14:00
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