# MongoDB千万级别查询效率
## 简介
MongoDB是一个开源的、面向文档的NoSQL数据库，它以高性能、高可扩展性和灵活性著称。它的查询效率在千万级别数据量下也非常高，本文将介绍如何使用MongoDB进行高效的查询。
## MongoDB查询基础
MongoDB使用一种称为BSON(Binary JSON)的格式存储数据。BSON是一种轻量级的文档格式，可以直接在代码中使用JS
原创
2023-10-25 11:47:10
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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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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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一 搭建搜索微服务工程首先将关系型数据库(MySql、Oracle等)里的数据导入到ES里，导入的是SKU的数据，不是SPU数据1.1 SpringData介绍Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA的写法，可以在几乎不用写实现的情况
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2024-09-10 12:25:37
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千万级数据处理前言 近日一次版本上线时，涉及到千万级数据处理，因一时疏漏造成Oracle数据库回滚段爆掉，造成版本重复发布。 系统日常运行中，产生部分历史数据，这些数据不能删除。日积月累情况下，出现超级大的数据量。需要将客户信息历史表中客户性别为女性，出生日期在90年以前的客户存放至另一张表。目前客户信息历
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2024-03-15 20:11:43
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存储过程+函数 创建千万的测试数据用MYSQL的存储过程创建千万级测试数据表 1创建表CREATE TABLE `think_user` (
`uid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`u_name` varchar(20) NOT NULL,
`u_pwd` varchar(64) NOT NULL,
`user_group` int(11)
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2024-07-30 14:12:39
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mysql limit 使用方法： 在我们使用查询语句的时候，经常要返回前几条或者中间某几行数据，这个时候怎么办呢？不用担心，mysql已经为我们提供了这样一个功能。SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offsetLIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数
备注： 此文章的数据量在100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降 背景在进行查询操作的性能测试或者sql优化时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。废话，总不能让我去线上去测试吧，会被DBA砍死的 创建测试数据的方式1. 编写代码，通过代码批量插库（本人使用过，步骤太繁琐，性能不高，不推荐）
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2023-09-01 20:39:55
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一、文章说明本篇博客主要是大数据量级别的数据清洗思路，因为使用的技术和数据库等存在差异，并没有提供具体的示例，但是各个场景思路基本一致完成清洗的方式很多，业务数据体量不同，本文可以作为其中千万级别业务数据清洗的一种思路，一般来说一个小时可以清洗几百万+的数据，具体速度数据库和配置的同步会有比较大的差异二、文章正文2.1 清洗背景一些时候，因为业务上的需求变化或者某些不可变因素需要将数据库的数据进行
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2024-06-19 04:59:09
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每到节假日期间,一二线城市返乡、外出游玩的人们几乎都面临着一个问题：抢火车票!虽然现在大多数情况下都能订到票,但是放票瞬间即无票的场景，相信大家都深有体会。尤其是春节期间...
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2021-06-11 23:34:17
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# 深入了解MySQL千万级别表的挑战与解决方案
在当今数据驱动的时代，MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种场景。面对千万级别的大数据表，如何有效地管理和优化数据库性能成为一大挑战。本文将探讨MySQL处理千万级别表的数据结构、索引优化、查询优化以及一些最佳实践，同时提供代码示例以便于理解。
## 1. 理解千万级别表的悖论
千万级别的数据表常常引发性能瓶颈。主要原
程序员的日常离不开日志，日志就好比私人秘书，负责运行周期一切trace工作。优秀的日志实践能极大帮助地程序员快速定位问题，减少在线错误报警。本文将从日志书写时各方面来做阐述，依据日志推荐的日志等级，做相应优秀日志实践的推荐。一、重新认识日志1、日志级别概述ERRORERROR是最高级别错误，反映系统发生了非常严重的故障，无法自动恢复到正常态工作，需要人工介入处理。系统需要将错误相关痕迹以及错误细节
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2024-10-10 10:23:53
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千万及以上数据量级数据库查询优化分治法优化分片分区分库、分表表优化表结构优化垂直切分水平切分索引查询语句优化精确查询条件limit与skip 本文是基于MongoDB撰写，但思维适用所有数据库 对于百万数据，无论是mysql还是其他数据库，都能较轻松的查询出想要的数据。但千万级甚至更多时查询就开始费劲了，那么除了硬件的限制，在软件方面也应该对大数据量查询进行特殊处理，而不能简单的直找。分治法优化
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2023-08-26 13:59:25
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千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们直觉思维都会 跳转到拆分或者数据分区。在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一下这方面的经验总结和交流。以下是分析大纲内容。既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分：“千万级”、“大表”、“优化”，也分别对应我们在图中的标识：“数据量”、“对象”、“目标”1. 数据量：千万级千万级只是一个感官数字，就是我们印象中的大数据量
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2023-07-10 16:57:52
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1、MySQL逻辑架构日常在CURD的过程中，都避免不了跟数据库打交道，大多数业务都离不开数据库表的设计和SQL的编写，那如何让你编写的SQL语句性能更优呢？先来整体看下MySQL逻辑架构图：MySQL整体逻辑架构图可以分为Server和存储引擎层。Server层：Server层涵盖了MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等)，以及存储过程、触发器、视图等
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2024-09-30 12:17:40
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1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在
# MySQL千万级别建索引的最佳实践
在现代数据库管理系统中，索引是提高查询效率的重要手段。尤其是在数据量达到千万级别的情况下，合理地建立索引可以显著提高数据检索的速度。但在实际操作中，如何有效地创建索引、如何选择索引类型，以及在数据量庞大时需要注意哪些问题，都是开发者需要深入了解的内容。
## 什么是索引？
索引可以被看做是一本书的目录，它帮助数据库管理系统更快地找到表中的数据。没有索引
mongdb--聚合操作mongodb可以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。语法：db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})常用管道命令$group： 将集合中的文档分组， 可用于统计结果
$match： 过滤数据， 只输出符合条件的⽂档
$project：
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2023-11-05 15:44:23
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Flink 部署文档1 先决条件2 下载 Flink 二进制文件3 配置 Flink3.1 flink-conf.yaml3.2 slaves4 将配置好的 Flink 分发到其他节点5 以 Standalone 模式启动 Flink6 以 Flink on YARN 模式启动6.1 Flink YARN Session6.2 Single Flink job on YARN7 参考本文档中的集群
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2024-03-25 17:25:23
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# 实现“千万级别mysql表改名”的流程与步骤
在进行“千万级别mysql表改名”时，我们需要保证数据的完整性和安全性。下面我将为你详细介绍整个流程和每一步的具体操作。
## 流程
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的表，用于保存原表数据 |
| 2 | 将原表中的数据导入新表 |
| 3 | 删除原表 |
| 4 | 将新表重命
原创
2024-06-26 04:59:22
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