0011_mongodb千万级数据查询等待问题从师兄那里拿到一个数据库有上千万条数据，由于其存储格式有些不正规，于是发现正则查询一个里面不存在的数据需要大量时间于是通过阅读源代码注释发现可以通过设置超时指标和抛出异常的方式跳过这些不存在的数据，以节省时间效率# 查询relay是否在traceroute中
# 导入模块
import pymongo
# 连接数据库
client = pymongo
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2023-06-18 14:31:51
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windows安装下载链接：https://www.mongodb.com/try/download/community （安装3.22.2 msi）安装参考：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-mongodump-mongorestore.html数据备份与恢复：# 数据备份
mongodump -h dbhost -d dbna
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2024-07-24 19:21:36
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# 如何实现"mongodb 千万数据查询"
## 流程概述
为了实现mongodb千万数据的查询，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一：准备数据 | 在mongodb中导入千万条数据 |
| 步骤二：创建索引 | 创建索引以加快查询速度 |
| 步骤三：编写查询代码 | 编写查询代码以实现千万数据的查询 |
| 步骤四：执行查询 | 执行
原创
2023-11-05 06:35:15
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背景每个动作都会生产一条动态数据，如今已经生成了一千多万条数据，而且正以每天好几万的速度迅速增长，频繁的读写导致 RDS 数据库实例压力非常大，该库还有核心业务的数据，为了避免对核心数据的影响，决定将其分出来。结合其业务特点，决定使用 MongDB，那么第一个问题就是如何同步这些数据了。方案一 CDC不能停止服务，还不能影响业务，所以选择通过 SQL Server 的 CDC 功能进行同步，先不用
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2024-04-15 14:38:15
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# MongoDB千万数据查询的最佳实践
MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，以其灵活的文档模型和高性能特性广受开发者喜爱。随着数据量的不断增长，如何高效地从千万级数据中查询所需信息，成为了一个重要的问题。本文将探讨在 MongoDB 中进行大规模数据查询的最佳实践，并提供相关代码示例，帮助开发者更好地理解。
## 一、MongoDB 数据库简介
MongoDB 采用 BSON 格式
# MongoDB大数据查询
## 1. 简介
MongoDB是一个开源的、面向文档的NoSQL数据库，它具有高性能、可扩展性和灵活性的特点。在大数据处理方面，MongoDB提供了强大的查询功能，可以满足各种复杂的查询需求。本文将介绍MongoDB中的大数据查询技术，并通过代码示例演示其用法。
## 2. 大数据查询技术
MongoDB提供了多种查询技术来处理大数据集合，包括索引、聚合管道
原创
2023-08-30 16:09:24
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2、只要建立索引就能显著提高查询速度 事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同;不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。 从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建
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2024-02-16 09:42:29
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# 千万大数据查询优化 MySQL
在处理千千万万条数据的数据库时，优化查询性能是每一位开发者都需要掌握的技能。下面将为你详细介绍改进 MySQL 查询性能的流程和用法。
## 优化流程
下面是优化 MySQL 查询的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------------------------|
| 1 | 分析
原创
2024-08-28 04:45:26
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# 实现千万级MySQL数据查询耗时的步骤
## 1. 序言
在开发中，我们经常会面对大规模数据查询的问题，尤其是在处理千万级别的MySQL数据时，查询耗时可能会成为一个严重的问题。本文将介绍如何通过优化查询语句、索引和分库分表等方式来加快查询速度，从而实现千万级MySQL数据查询耗时的优化。
## 2. 优化步骤
下面是实现千万级MySQL数据查询耗时的优化步骤的表格展示：
| 步骤 |
原创
2023-10-17 14:34:24
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# 如何实现“mongodb千万级数据查询耗时”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接数据库) --> B(创建索引)
B --> C(编写查询语句)
C --> D(查询数据)
D --> E(优化查询语句)
```
## 整件事情的流程
| 步骤 | 操作 |
| ------------ | -------------
原创
2024-06-09 04:30:53
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曾经在收集数据的项目中，用过mongodb的数据存储，但是当数据很大的时候，还是比较的吃力。很可能当时的应用水平不高，也可以是当时的服务器不是很强。 所以这次能力比以前高点了，然后服务器比以前也高端了很多，好嘞 ~再测试下。（更多的是单机测试，没有用复制分片的测试 ～）！相比较MySQL，MongoDB数据库更适合那些读作业较重的任务模型。MongoDB能充分利用机器的内存资源。如果机器的内存资源
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2024-03-10 20:14:14
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MongoDB是一种非关系型数据库，它以其高效的查询速度而闻名。在处理大规模数据集时，查询速度是评估数据库性能的一个重要因素。在本文中，我们将探讨MongoDB如何实现快速的大数据查询，并提供代码示例来说明。
## 简介
MongoDB是一个面向文档的数据库，它使用BSON（二进制JSON）格式来存储数据。与传统的关系型数据库相比，MongoDB具有更好的扩展性和灵活性。在大数据场景下，Mon
原创
2023-09-08 04:54:09
322阅读
场景介绍在使用Mongo这种非关系型数据库过程中，往往存储了海量的数据，这些数据的数据结构非常松散，数据类型比较复杂。对于从海量数据中提取或分析数据，需要遍历Mongo库的情况经常出现，这里介绍两种比较有效的方法，均在亿级别的生产库中，多次使用过。方法一：利用时间戳在存储的数据中，对时间戳字段，建立索引，如下方数据时间戳字段为update_time{
"_id" : "6214627359
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2023-08-02 15:17:00
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前言：2018年的时候优化了一个项目,该项目从MOngodb中获取数据的时候一次去十万百万千万的数据过慢，往往每次都要二十秒，三十秒，今天提出了一个代码优化的方案项目查从mongodb中获取数据：代码A Query query = new Query();
queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList));
queryAfter.ad
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2023-06-09 22:01:52
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作者： 郭远威 , 彭文波 ####1.4 什么是MongoDB大数据存储：MongoDB实战指南MongoDB是一个可扩展、开源、表结构自由、用C++语言编写且面向文档的数据库，旨在为Web应用程序提供高性能、高可用性且易扩展的数据存储解决方案。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NoSQL数据库；它支持的查询语言非常强大，其
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2023-12-05 22:43:52
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故障描述在7月24日11点线上某数据库突然收到大量告警，慢查询数超标，并且引发了连接数暴增，导致数据库响应缓慢，影响业务。看图表慢查询在高峰达到了每分钟14w次，在平时正常情况下慢查询数仅在两位数以下，如下图：赶紧查看慢SQL记录，发现都是同一类语句导致的慢查询(隐私数据例如表名，我已经隐去)：select
*
from
sample_table
where
1 = 1
a
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2024-01-12 10:45:55
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1. 前言前几篇，老玩家绕道即可，新手晚上闲着也是蛋疼，不如把命令敲一边，这样你就会对MongoDB有一定的掌握啦。前奏：启动mongdb数据库服务，并进入shell界面> mongo --进入shell界面2. 常用命令> show dbs -- 查看数据库列表
> use admin --创建admin数据库，如果存在admin数据库则使用admin数据库
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2023-07-29 10:52:39
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CREATE TABLE `mall_goods` (
`goods_id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品ID',
`cat_id` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分类id',
`price` TINYINT(3) NOT NULL DEFAULT '0' COMM
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2023-08-14 10:44:34
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Mongodb数据查询 | Mongodb
1.基本查询
①方法find():查询
db.集合名称.find({条件文档})
②方法findOne():查询，只返回第一个
db.集合名称.findOne({条件文档})
③方法pretty():将结果格式化
db.集合名称.find(
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2023-08-22 17:38:27
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其实HBase还是比较灵活的，关键看你是否使用得当，以下主要列举一些读的优化。HBase在生产中往往会遇到Full GC、进程OOM、RIT问题、读取延迟较大等一些问题，使用更好的硬件往往可以解决一部分问题，但是还是需要使用的方式。我们把优化分为：客户端优化、服务端优化、平台优化(ApsaraDB for HBase平台完成)客户端优化get请求是否可以使用批量请求这样可以成倍减小客户端与服务端的
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2023-10-27 11:38:50
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