1.mongodb是基于文档的（BSON，类似json的键值对来存储），不是基于表格，易于水平扩展，将内部相关的数据放在一起能提高数据库的操作性能。如果你想新建一个新的文档类型，不用事先告诉数据库关于这些数据的结构，直接存到数据库中即可。易存储对象类型的数据。 2.与关系数据库的重大区别：可扩展的表结构，也就是说collection（表）中document（一行记录）所拥有的字段是可以变
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2023-09-04 20:49:59
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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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2023-08-10 09:35:53
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MongoDB修改最大连接数前言查询mongodb配置参数，可以知道最大连接的参数是maxIncomingConnections。但是修改参数后，查看支持的最大连接数还是默认的819.。原因：最大连接数是由maxIncomingConnections和操作系统单个进程能打开的最大文件描述符数总量的80%决定的，取两个之间的最小值，默认单个进程能打开的最大文件描述符数为1024，1024*80%=8
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2023-06-04 16:05:54
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1、概念MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，也是NoSql数据库的一种。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文
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2023-08-15 21:12:10
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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，时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构，数据均衡的分布于各个分片中，添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:从上图可以看出集群流量比较大，峰值已经突破120万/秒，其中de
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2024-06-18 14:12:43
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目录MongoDB高并发写场景开启读写分离读从库为何阻塞? 我们该如何处理?MongoDB 4.0有哪些新特性，你最期待的有哪些，为什么？Redis如何获取所有的key，不阻塞？MySQL中间件的性能测试和常规业务性能测试相比有什么不同？一、MongoDB高并发写场景开启读写分离读从库为何阻塞? 我们该如何处理?1、按业务拆分逻辑降低读写并发度2、添加分片均衡读写3、升级至即将到来的4.0通过读s
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2023-08-10 09:35:36
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在线上环境碰到一张 mongo 表里有重复数据，最终追溯到了 node mongo 插入数据那里，发现了 mongo 的 upsert 并非是线程安全的，在并发的情况下会产生重复数据。后面查阅 monog 的文档，也指出了使用 upsert 方法时要给表加上唯一索引。Upsert with Unique IndexWhen using the upsert: true option with th
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2023-06-23 23:43:40
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# MongoDB 高并发性能优化方案
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，以其灵活性和可扩展性而闻名。然而，当面对高并发的访问需求时，如何保持其性能成为一个关键的问题。本文将针对高并发环境下的问题进行探讨，并提出解决方案，辅以代码示例和图示分析。
## 问题背景
假设我们有一个电商平台，用户可以频繁地查看商品信息，并下单购买。在高峰时段，商品信息读取的请求可能会高达每秒几
目录一、优点二、缺点三、性能情况四、相关优化五、MySQL VS ClickHouse一、优点为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理；数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行；索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快；写入速度非常
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2023-09-02 10:54:27
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锁粒度与并发性能怎么样？数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关，不管是读操作还是写操作开始运行时，都会请求相应的锁资源，如果请求不到，操作就会被阻塞。读操作请求的是读锁，能够与其它读操作共享，但是当写操作请求数据库时，它所申请的是写锁，具有排它性。MongoDB在2.2之前的版本，锁的粒度是非常粗的，它会锁住整个mongod实例。这意味着当一个数据库上的写锁被请求后，对mongod实例
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2023-07-29 23:15:40
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目录：为什么要使用nosqlmongo的简介应用场景入门demo为什么要使用nosql：随着互联网的发展，用户数量激增，访问量的上涨，传统的关系型数据库的性能也趋于瓶颈。关系型数据库难以克服的问题：1、高并发读写：为什么关系型数据库难以支持高并发的读写呢，因为它基于IO操作磁盘，而nosql一般直接操作内存。2、海量数据高效存储与访问3、高扩展性、高可用性。。。。。。关系型数据库的拘束：1、事务一
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2024-03-21 22:14:25
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mongodb最大连接数是20000。所以业界流传一段话，千万级以下的用mysql、千万级以上的用mongodb，亿级以上的用hadoop。查看mongodb最大连接数mongodb/bin/mongo>db.serviceStatus().connections;current数值+available数值就是当前mongodb最大连接数修改mongodb最大连接数在启动里边加参数 
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2023-06-18 14:32:17
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MongoDB Write Concern，简称MongoDB写入安全机制，是一种客户端设置，用于控制写入安全的级别。Write Concern 描述了MongoDB写入到mongod单实例，副本集，以及分片集群时何时应答给客户端。默认情况下，mongoDB文档增删改都会一直等待数据库响应(确认写入是否成功)，然后才会继续执行。本文讲述了MongoDB 应答机制及相关参数。一、MongoDB应答机
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2024-02-23 11:17:04
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介绍了 mongoDB 数据库的分页,索引等高级语法1 .排序&分页sort排序db.集合名.find(...).sort({键: 1|-1})注意: 1: 升序, -1: 降序skip & limitskip : 跳过指定数量(可选) limit : 限制查询的数量查询跳过前两条,显示剩下的前两条数据db.c2.find().skip(2).limit(2)count统计总数量d
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2023-10-24 09:09:37
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新开发的项目数据库是使用MongoDB,关于MongoDB的查询网上也有很多，在这里做一个学习、记录，后续会持续更新。欢迎留言交流~1. 多表联合查询SQL实现db.AA_Student.aggregate([
{
"$lookup":{
"from":"AA_Score", // 从表表名
"localField":"code", // 查询
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2023-09-20 07:40:38
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# MongoDB 高并发性能分析
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，凭借其灵活的文档模型和良好的扩展性而受到开发者的青睐。然而，在高并发场景下，MongoDB 的性能可能会受到一定程度的影响。本文将探讨 MongoDB 在高并发条件下的性能问题，并给出相应的解决方案。
## 性能瓶颈分析
在高并发场景下，MongoDB 可能遇到以下性能瓶颈：
1. **锁竞争**：M
原创
2024-10-01 03:43:18
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# MongoDB vs MySQL：高并发性能对比
在当前互联网时代，随着用户数量的增加和访问量的上升，系统的高并发性能成为一个重要的考量因素。数据库作为系统的核心组成部分之一，其性能和稳定性直接影响整个系统的运行效率。在数据库选择上，有两个常见的选择：MongoDB和MySQL。本文将从高并发性能的角度对比MongoDB和MySQL，并结合代码示例进行说明。
## MongoDB
Mon
原创
2024-05-16 03:41:44
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事务开发：写操作事务writeConcern决定一个写操作落到多少个节点上才算成功
0：发起写操作，不关心是否成功1~集群最大数据节点数：写操作需要被复制到指定节点数才算成功；majority：写操作需要被复制到大多数节点上才算成功发起写操作的程序将阻塞到写操作到达指定的节点数为止默认行为3 节点复制集不作任何特别设定w: “majority”大多数节点确认模式w: “all”全部节点确认模
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2024-06-06 19:46:26
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更高的写负载默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，比如日志收集，那么MongoDB将很适合你的用例，但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。 处理很大的规模的单表：数据库扩展是非常有挑战性的，当单表格大小达到5-10GB时，MySQL表格性能会毫无疑问的降低。如果你需要分片
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2023-07-03 16:07:07
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# 实现485服务器连接MongoDB的并发性能
在这篇文章中，我们将学习如何在485服务器上实现MongoDB的并发性能。485服务器通常用于工业控制和数据采集，因此合理利用MongoDB来存储和处理数据显得尤为重要。为了帮助你完成这一任务，我将详细介绍整个流程、每一步的关键代码，以及并发性能所需的考虑因素。
## 流程概述
实现MongoDB并发性能的流程可以分为以下几个步骤：
| 步
