前⾔MongoDB和Elasticsearch都属于是NoSQL类型的数据存储媒介，两者有很⼤的⼀个相似度，但使⽤⽅式和场景还是有所区别的。使⽤场景MongoDB创⽴的初衷是为了⼲掉关系型数据库，和RDBMS算是竞争关系。Elasticsearch起初就是以检索查询为主要应⽤场景出道，和RDBMS有点互相协助的意思。相同点数据存储格式为json聚合和全⽂检索CRUD分⽚和复制简单的join操作适⽤
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2023-06-04 16:06:22
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“近期官网给出了 RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他 NoSQL。图片来自 Pexels下面是核心的报告内容，先上结论：对于隔离写入（isolated writes），RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取（isolated reads），RedisJSON 比 MongoDB
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2023-10-18 14:43:19
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概述如何能让软件拥有更高的性能？我想这是一个大部分开发者都思考过的问题。性能往往决定了一个软件的质量，如果你开发的是一个互联网产品，那么你的产品性能将更加受到考验，因为你面对的是广大的互联网用户，他们可不是那么有耐心的。严重点说，页面的加载速度每增加一秒也许都会使你失去一部分用户，也就是说，加载速度和用户量是成反比的。那么用户能够接受的加载速度到底是多少呢？ 如图，如果页面加载时间超过
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2023-08-30 16:20:32
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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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2024-07-25 17:56:07
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1、MongoDBMongoDB最大的特点是表结构灵活可变，字段类型可以随时修改。MongoDB没有MySQL中表结构这样的概念，每一行数据只是简单的被转化成Json格式后存储，可以将任意结构的数据塞入同一个表中。MongoDB不需要定义表结构这个特点给表结构的修改带来了极大的方便，但是也给多表查询、复杂事务等高级操作带来了阻碍。如果数据的逻辑结构非常复杂，经常需要进行复杂的多表查询或者事务操作，
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2023-08-18 16:36:38
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概述事情的起因要从最近的一个新产品说起，最近部门有一个新的大数据产品规划，在考虑技术实现时，有一个动态表字段扩展的需求，比如原来表结构里只有a、b字段，需要不断的往里新增c、d、e等等字段，并且数据量也特别大。于是就去寻找实现方案，针对这种数据模型无法确定的情况，非关系型数据库是比较合适的，于是找到了MongoDB。虽然最后选择了使用ES来实现，但是在这段时间也把MongoDB摸了一遍，今天就分享
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2024-07-26 12:14:04
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在现代应用开发中，MongoDB 和 Elasticsearch（ES）常常用于处理大数据和提供实时搜索功能。然而，使用 MongoDB 进行聚合查询时，它与 ES 的集成可能导致性能瓶颈。在本文中，我们将详细探讨如何解决“MongoDB ES 聚合查询性能”的问题，涵盖从环境准备到配置，性能验证到优化技巧，帮助开发者高效调优。
## 环境准备
在进行性能调优之前，我们需要为 MongoDB
一、简介1、mogodb是一个文档型的非关系型数据库； 2、支持海量数据存储； 3、查询能力较强； 4、适合存储对象或json； 5、支持B+tree、全文索引、地理位置索引等索引结构； 6、集群模式有复制集架构和分片集群两种。前者类似于rdis的哨兵模式，是主从架构。分片集群的部署包含了前者，类似于redis的三主三从形式的集群模式。不同的是redis是同一个键值下的数据不会分片，而mogodb
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2023-08-14 10:46:25
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近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7
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2023-11-06 19:24:17
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作者介绍李猛(ynuosoft)，Elastic-stack产品深度用户，ES认证工程师，2012年接触Elasticsearch，对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种Elasticsearch项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用；业余为企业提供Elastic-stack咨询培训以及调优实施。序言图示：MongoDB与Elasticsearch热度
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2023-07-29 14:20:55
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一、概述近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比
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2023-09-04 16:03:24
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简介ElasticsearchElasticsearch是一个Lucene支持的分布式文本检索引擎，针对大型数据集的索引与检索功能，Elasticsearch性能非常优越。Elasticsearch的大部分场景是：“一个常见的设置是使用其它数据库作为主要的数据存储，使用 Elasticsearch 做数据检索”（2.X官方文档里说的），和关系型数据库是辅助关系。MongoDBMongoDB是一款为
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2023-10-11 21:41:24
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面试题 & 真实经历面试题：在数据量很大的情况下，怎么实现深度分页？大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？这个时候没有实际经验的同学基本麻爪，So，请听我娓娓道来。惨痛的教训首先必须明确一点：深度分页可以做，但是深度随机跳页绝对需
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2024-06-07 23:35:46
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根据项目需求用到了Es，好久不用的我，赶紧查资料，然后忽然发现这个跟MongoDB怎么这么接近呢？然后查阅了一些资料特此简单做下对比：场景和目标1、mongodb的目标是：“取代oracle和db2”（财务总监时上市说的）。和RDBMS是竞争关系。 2、es的大部分场景是：“一个常见的设置是使用其它数据库作为主要的数据存储，使用 Elasticsearch 做数据检索”（2.X官方文档里说的）。和
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2023-08-18 17:10:41
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MongoDB vs Elasticsearch 两者的定位MongoDB和Elasticsearch都属于NoSQL大家族, 且都属于文档型数据存储所以这两者的很多功能和特性高度重合, 但其实两者定位完全不同MongoDB 是 文档型数据库, 提供 数据存储和管理服务 Elasticsearch 是搜索服务, 提供 数据检索服务两者的很大区别在于源数据的存储和管理MongoDB作为一个
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2023-08-25 11:50:37
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Node.js的Mongodb使用安装mongodb模块 npm install --save mongodb数据库连接var MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
var assert = require('assert');
//连接test数据库
var url = 'mongodb://localhost:27017/test';
M
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2024-10-13 15:04:04
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# ES vs MongoDB 写入性能对比
## 引言
在实际的应用开发中，数据写入性能是至关重要的一个指标。在选择数据库时，开发者常常需要考虑到数据库的写入性能。在本文中，我们将对比Elasticsearch（以下简称ES）和MongoDB的写入性能，帮助读者更好地选择适合自己需求的数据库。
## Elasticsearch vs MongoDB
### Elasticsearch
原创
2024-04-10 03:35:46
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nodejs结合Mongodb，实现数据库的增删改查1.安装mongoose2.连接数据库2.1 确保数据库连接池是已打开状态(准备工作)2.2 新建一个db.js文件，准备连接数据库2.3 生成自定义模块3. 设计用户数据表4. 增删改查操作4.1 增4.2 删4.3 改4.4 查5. 封装数据库模块5.1 目录结构5.2 封装数据库增删改查5.3 测试数据库的增删改查 1.安装mongoos
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2023-08-21 17:38:59
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hbase，mongodb，redis都属于nosql型存储方案。在实际的项目实践上看，他们的系统存储及处理的数量由大到小。HBase基于列存储，提供<key, family:qualifier, timestamp>三项坐标方式定位数据，由于其qualifier的动态可扩展型（无需schema设计，可存储任意多的qualifier），特别适合存储稀疏表结构的数据（比如互联网网页类）。
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2024-02-22 11:57:32
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Logstash 优势 Logstash 主要的有点就是它的灵活性，这还主要因为它有很多插件。然后它清楚的文档已经直白的配置格式让它可以再多种场景下应用。这样的良性循环让我们可以在网上找到很多资源，几乎可以处理任何问题。以下是一些例子：劣势 Logstash 致命的问题是它的性能以及资源消耗（默认的堆大小是 1GB）。尽管它的性能在近几年已经有很大提升，与它的替代者们相比还是要慢很多的。
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2024-08-22 10:57:33
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