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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数据库知识点 既然是后端开发，那么与数据库相关的知识点也是必不可少的。01. MySQL 和 MongoDB 的区别有哪些？如何选择？02. MongoDB 的优缺点有哪些？（ps 本人对这一块不是很熟悉，就不附上参考答案了，请各位小伙伴自行学习哈~）03. 听说过事务吗？（必考）答：作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，满足四大特性：1. 原子性（Atom
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2024-03-05 12:22:10
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1. 性能优化分类mongodb性能优化分为软件层面和操作系统层面。软件层面，一般通过修改mongodb软件配置参数来达到，这个需要非常熟悉mongodb里面的各种配置参数；而操作系统层面，相对简单点，主要是修改操作系统参数，比如说：关闭传输页缓存、使用SSD替代机器硬盘等等。2. 软件层面优化2.1 设置WiredTiger的cacheSizeGB通过cacheSizeGB选项配置控制
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2023-08-01 21:33:09
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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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问题描述MongoDB的写请求写入Primary， secondary从Primary自动获取并且应用oplog来保持和主库的同步， MongoDB 允许用户从Primary 或者 secondary 读取数据（由客户端ReadPreference 决定）。但读数据可能存在以下问题：用户从secondary读，但secondary还没有跟上Primary，导致读取了老数据用户从primary读到数
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2023-08-14 10:43:47
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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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2024-05-28 16:16:08
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MongoDB 一次数据库请求发生了什么？
1、应用端首先应用端选择相应节点，从链接池中获取该节点连接，判断链接是否有效；对于复制集读操作，选择哪个节点是由readPreference决定的：primary/primaryPreferredsecondary/secondaryPreferrednearest如果不希望一个远距离节点被选择，应做到以下之一：将它设置为隐藏节点；通过
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2023-11-24 00:44:53
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## MongoDB读锁
在MongoDB中，读锁是一种用于保护数据库资源的机制。读锁允许多个并发的读操作同时进行，但不允许写操作并发执行。
### 读锁的作用
读锁的主要作用是保证数据的一致性和准确性。当一个线程正在进行读操作时，其他线程可以同时进行读操作，但不能进行写操作。这样可以避免读操作与写操作之间的冲突，保证数据的正确性。
### 读锁的实现
在MongoDB中，读锁是通过锁粒
原创
2023-07-27 10:46:09
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# 项目方案：使用 MongoDB 构建数据分析平台
## 项目背景
随着数据量的不断增加，传统关系型数据库在处理大量非结构化数据时面临诸多挑战。MongoDB 作为一种 NoSQL 数据库，能够灵活存储各种格式的数据，适合快速发展的数据分析需求。本项目旨在构建一个基于 MongoDB 的数据分析平台，以帮助用户对大数据进行高效分析和可视化展示。
## 项目目标
1. 设计并搭建 Mong
原创
2024-08-19 06:27:47
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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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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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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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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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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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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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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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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，
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2024-06-08 21:14:35
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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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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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