进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4）
100多个应用，1,500多个实例，每天200亿次查询奇虎是中国最大的安卓移动发布平台。奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司，同时为网络以及移动平台提供产品。自从2011年成为MongoDB的用户之后，奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用，其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询。我很高
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2023-08-03 21:45:32
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# 如何实现“mongodb 亿级数据查询”
## 引言
在当今的大数据时代，数据量的增长速度非常快，对于开发者来说，如何高效地查询亿级数据成为了一个挑战。Mongodb作为一个强大的NoSQL数据库，提供了灵活的查询功能，可以帮助我们应对这个问题。
本文将介绍如何使用Mongodb实现亿级数据查询，并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程概览
为了更好地指导小白开发者，我们可以将整个实
# 亿级数据 MongoDB 查询性能
在处理大规模数据时，如何高效地进行查询是一个非常重要的问题。MongoDB作为一个NoSQL数据库，在处理亿级数据时，其查询性能表现出色。本文将介绍如何利用MongoDB进行亿级数据的查询，并给出一些代码示例。
## MongoDB简介
MongoDB是一个面向文档的数据库，具有高性能、高可用性和易扩展性等优点。在处理大规模数据时，MongoDB的分布
# MongoDB亿级数据性能查询指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知在面对亿级数据量时，性能查询是MongoDB使用中的一个关键挑战。本文将指导刚入行的开发者如何高效地进行MongoDB的亿级数据查询。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个查询优化的流程：
| 步骤 | 描述 | 操作 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 确定查询需求 | 明确需要查询
# 使用MongoDB查询解决亿级数据问题
## 简介
在处理大数据量时，传统的关系型数据库可能无法满足需求，而MongoDB作为一种非关系型数据库，具有良好的水平扩展性和高性能特点，适合处理亿级数据。本文将介绍如何使用MongoDB进行亿级数据的查询解决。
## 流程概述
下面是处理“mongodb 亿级数据 查询解决”的流程概述表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
近期涉及到一个业务，因为要在原来表的基础上进行增删改查并且需要重新建索引，分析了一下该表。01 数据分析4个月内达到1亿多，每月3千万，每天约以90万的数据02 预测问题后续新业务会导致数据成倍增加初步估算，每月数据量达到1亿，每天以270万的数据递增；
重新创建索引是不可能的，因为数据库数据量大；
该表后续增删改查都会越来越慢03 解决方法针对该问题，做了处理：
分析该数据表的老数据是否
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2023-08-04 17:40:20
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（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行）1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右）2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少4） 查询一个索引后的数字列，返回10条记录（也就是10KB
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2023-08-06 23:39:08
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索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以让我们查询数据库变得 更快。MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的查询优化技巧。
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2023-06-25 17:24:33
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2017年在省公司做一个项目，涉及到一个亿级别的大表操作，过程中遇到了很多坑，走过后记录如下，方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库，对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志，当一次提交的数据量过大时，数据库会产生大量的日志写文件IO操作，导致数据库操作性能下降，尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项： 1、操作大表必须知道表有多大select s
一、数据增长情况每月增长量最大达到了1.9亿，每天增长约300W-500W二、遇到的情况及解决方法数据量过大，并且都集中在一个表，所以此表数据插入变慢。表索引越多越明显，优化处理方法：优化索引，以前的startTime日期字段索引，修改为客户端用日期生成ObjectId,再用_id 来进行查找。TraceId 字段（一个TraceId 对应多条记录）计划也删除，后面再用ES 系统先查询到_id 后
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2023-08-01 14:59:29
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导读：本次分享将从以下几个方面进行分享，首先讲一下我们目前所做的工作，目前平台架构是怎么样的，第二个是大量日志情况下如何收集，第三个涉及百亿数据后如何快速存储以及快速查询，第四个讲一下数据存储后如何对数据进行聚合分析，挖掘出更有价值的信息。--01 平台简介我们的平台架构是基于Hadoop的办公生态插件，比如Ambari、spark、Flume等。基本上分为四个层次，第一个数据源，主要是收集数据库
MySQL + ES + MongoDB 如何兼容实现上亿数据的深度分页发布时间：2020-07-30 11:40:11阅读：100作者：LeahMySQL + ES + MongoDB 如何兼容实现上亿数据的深度分页？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。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
## MongoDB亿级数据查询缓慢问题解决方案
在处理大规模数据时，MongoDB是一个非常流行的数据库选择。然而，当数据量达到亿级别时，查询性能可能会受到影响，导致查询缓慢的问题。这种情况通常是由于索引失效、查询语句优化不当等原因造成的。下面将介绍一些解决方案来提高MongoDB在亿级数据查询时的性能。
### 索引优化
索引是提高查询效率的关键。在处理大数据时，确保为经常使用的字段添加
1. 预先准备有效数据单号池，通过单号拉取数据处理单号表默认为101 使用findAndModify 更新单号表状态为 2 读取单号 循环读取100 条02 通过运单号批量查询 Aladin_WayBillStatus 表 获取数据03 拼接 新增 SQL语句04 批量提交给 Hbase05 批量更新 单号表 状态 为 3方式优点简单粗暴，开发简单 不超过200行代码，应为findAnd
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2023-05-26 13:52:31
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# 如何优化 MongoDB 查询亿级数据缓慢的问题
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你解决 MongoDB 查询亿级数据缓慢的问题。在本文中，我将指导你完成整个优化流程，并提供每一步需要做的具体操作和代码示例。
## 整体流程
下表展示了优化 MongoDB 查询亿级数据缓慢的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 根据具体场景分析
简单介绍一下，四个分片的配置 192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘)
192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘)
192.168.99.8 双核 4G 500G（机械硬盘）
192.168.99.11 双核 4G 500G（机械硬盘） mongos和conf服务器的配置也是差不多，就不贴出来了，不是很重要。很遗憾的是，片健当初只选择了ID主健，当时一时冲动，
阿里机器智能 小叽导读：优酷视频内容数据天然呈现巨大的网络结构，各类数据实体连接形成了数十亿顶点和百亿条边的数据量，面对巨大的数据量，传统关系型数据库往往难以处理和管理，图数据结构更加贴合优酷的业务场景，图组织使用包括顶点和边及丰富属性图来展现，随着年轻化互动数据和内容数据结合，在更新场景形成单类型顶点达到日更新上亿的消息量。本文将分享阿里文娱开发专家遨翔、玄甫在视频内容实时更新上的实
本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。 数据规模 BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL
亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
