仅仅是tips，我们用的3.6版本，存在这种情况。4.0版本以后就没了。背景一般来说，除了由于secondary延迟可能造成查询secondary节点数据不准以外，关于count的准确性问题，在MongoDB4.0官方文档中有这么一段话On a sharded cluster, db.collection.count() without a query predicate can result i
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2023-08-18 13:05:58
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一、前言
这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案，最后另辟蹊径，选择了用explain来获取总行数。 二、关于count的优化
网上关于count()优化的有很多。博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系，然后使用count(1)或者count(*)来提升速度。这两个函数默认使用的是数据表中最
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2023-10-05 10:11:27
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写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 － 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序，这样并发量自然就很高。而保存到硬体的操作则在后台异步完成。读操作MongoDB快的原因是：1）MongoDB的设计要求你常用的数据（working set)可以在内存里装下。这样大部分操作只需要读内存，自然很快。2）文档性模式设计一般会是的你所需要的数据都相对集中在一起
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2023-05-30 23:59:49
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Map-ReduceMap-reduce是一种把大量数据变成有用的聚集结果的数据处理模式。对于map-reduce操作，MongoDB提供了mapReduce数据库命令。考虑以下map-reduce操作： 在该map-reduce操作中，MongoDB对每个输入文档（即集合中匹配查询条件的文档）应用map阶段。map函数产生键-值对。对于这些有多个值的键，MongoDB应用reduce阶段，收集
## MongoDB Count与Aggregate性能优化
### 流程图
```mermaid
journey
title MongoDB Count与Aggregate性能优化流程
section MongoDB Count与Aggregate性能优化
开发者 -> 小白开发者: 解释整个过程
开发者 -> 小白开发者: 提供优化策略和代
原创
2023-11-25 08:17:09
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前言笔者在从MongoDB 2的版本升级到MongoDB4的时候，发现驱动API修改很大，虽然仍然保留了旧的API可以使用，但是驱动不知道什么时候就会删除这些旧的API，所以使用了新的API，其中一个重要的坑是计算document的count，原来是DBCollection的count()方法，现在API变更为MongoCollection已经废弃了，笔者想当然的使用了MongoCollectio
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2023-09-03 09:02:29
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## MongoDB 与 Elasticsearch（ES）计数性能对比
在现代应用程序中，对于数据的查询和分析能力越来越受到重视。MongoDB和Elasticsearch（ES）是两种常见的数据库系统，各自具有其独特的优势。本文将探讨两者在进行数据计数时的性能对比，并提供相关的代码示例。
### MongoDB和Elasticsearch的基本概述
- **MongoDB** 是一个面向
原创
2024-09-21 06:31:00
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单独的聚合命令（group,distinct,count） 单独聚合命令 比aggregate性能低，比Map-reduce灵活度低；但是可以节省几行javascript代码，后面那句话我自己加的，哈哈哈～ count()方法可以查询统计符合条件的集合的总数 db.COLLECTION_NAME.count(<query>) // 此方法等价于 db.COLLECTION_NAME.
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2023-07-21 19:17:37
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1：想知道哪些操作拖慢了MongoDB的速度，首先需要检查当前正在执行哪些操作。 gechongrepl:PRIMARY> db.currentOp() "opid" : 78891,#操作的唯一标识符，可通过它来终止操作
"active" : true,#true表示当前正在运行，false表示此操作已交出或在等待其他操作交出锁
"secs_running" : 1,#查看执行时间，可
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2023-08-18 15:42:03
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传统的关系型数据库中一般都提供sum/min/max/count/avg五种聚合函数的功能，在这方面MongoDB提供了更为全面的聚合统计函数、方法。CountMongoDB中的count和关系型数据库中的count聚合函数的功能一样，都是计算个数，只不过MongDB中计算的是集合中符合条件的文档数量，而关系型数据库中是计算记录的数量。使用方法：db.collection.count(queryD
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2023-09-28 13:12:07
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模糊查询mySql中模糊查询用到的是like语句select *from dbname where name like 'ab'在mongodb中我们是下面的写法 注意不加 " db.getCollection("handle_info").find({"handle_name":/88.182/}) # 不是"/88.182/"或db.handle_info.find({"handle_name
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2024-07-12 16:49:13
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什么是mongoDB官方话是这样说的 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。而我是这样理解的 MongoDB是目前最流行的noSQL数据库之一，MongoDB的一条记录叫做文档（document），
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2023-10-31 17:40:52
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聚合运算是对数据库中的数据做一些基本操作的运算。 MongoDB中的原生聚合运算有：count、distinct、group和mapreduce聚合管道是比聚合运算更综合的工具，能够在分片集群中很好地运用 文章目录聚合运算数量查询`count()`字段取值范围`distinct()`分组`group()`聚合管道`aggregate()``$project``$match``$limit``$sk
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2023-08-18 13:05:53
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一、前言遇到问题可以先查看官方的用户手册。# 当前最新版本用户手册https://docs.mongodb.com/manual/# v3.2版本用户手册https://docs.mongodb.com/v3.2/官方命令表https://docs.mongodb.com/master/reference/command/GitHub Awesome MongoDB资源，涵盖了MongoDB中常见
count()函数：返回文档数目distinct()函数：获取唯一值group()函数：将结果分组 count()函数：返回文档数目函数count()将返回指定集合中的文档数目：db.media.count() 如下所示，还可以结合条件操作符使用count()，执行额外的过滤：db.media.find({Type : "CD"}).count() 注意：count()函数默认将忽略skip()
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2023-07-28 19:58:54
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todo: 2021-12-17 最近在使用mongo时发现了bson解析在数据量大时消耗CPU很高的问题，（暂时）感觉这个没什么特别好的解决办法。这可能也是mongo的一个需要改进的地方吧。后面找时间仔细研究下这部分内容。 文章目录技术选型：MySQL or MongoDB索引日志事务查询优化数据一致性 这篇文章主要想聊聊mysql和mongoDB。这两个数据库的定位都是持久化的主存储。mys
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2024-08-13 17:41:38
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出现问题 公司是做互联网广告投放的，需要统计广告展现量在前五百的域名。最简单粗暴的做法就是group by，根据url分组，然后再sort一下就搞定晒！结果问题就出现了。如下统计的2015-02-28当日22时的日志，文档数量：904405。db['log.2015-02-28_22'].group({
key :
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2024-02-08 15:09:42
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Mongodb高级篇-性能优化1angxi Mongodb高级篇-性能优化1、监控mongodb可以通过profile来监控数据，进行优化。查看当前是否开启profile功能用命令：db.getProfilingLevel()返回level等级，值为0|1|2，分别代表意思：0代表关闭，1代表记录慢命令，2代表全部。开始profile功能为db.setProfilingLevel(lev
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2024-03-08 21:28:43
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目录 1 软件环境2 基本命令详解2.1 连接MongoDB2.2 查看帮助命令2.3 切换DB2.4 查看DB下的集合2.5 创建集合2.6 插入数据2.7 查询操作2.8 修改操作2.8.1 UPDATE操作方法2.8.2 UPDATE操作演示2.9 删除操作2.9.1 DELETE操作方法2.9.2 DELETE操作演示1 软件环境使用的软件分别为：VirtualBox 5.2Or
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2024-06-22 10:51:25
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# MongoDB中的Group By和Count操作简介
## 简介
在数据库操作中，Group By和Count是非常常见的操作。Group By操作可以按照某个字段对数据进行分组，而Count操作可以统计满足某个条件的数据数量。在MongoDB中，也提供了相应的Group By和Count操作，方便我们对数据进行聚合分析。
本文将介绍在MongoDB中如何使用Group By和Coun
原创
2023-10-29 10:53:59
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