一、固定集合（Capped Collection） capped collections 是性能出色的有着固定大小的集合,以 LRU(Least Recently Used 最近最少使用)规则和插入顺序进行 age-out(老化移出)处理,自动维护集合中对象的插入顺序,在创建时要预先指定大小。如果空间用完,新添加的对象将会取代集合中最旧的对象。可以插入及更新,但更新不能超出 collection
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2024-05-31 22:06:17
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# 存储上亿条数据到 MongoDB
## 概述
在当今信息爆炸的时代，数据量的增长是不可避免的。对于大规模数据的存储和管理，传统的数据库管理系统可能会显得力不从心。而 MongoDB 作为一个非常适合处理大规模数据的 NoSQL 数据库，可以轻松应对上亿条数据的存储需求。
本文将介绍如何将上亿条数据存储到 MongoDB 中，并给出相应的代码示例。
## MongoDB 简介
Mong
原创
2024-03-23 03:36:57
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目录一. MySQL1. 数据库三大范式是什么？2. MyISAM和InnoDB存储引擎的区别？3. 什么是MVCC？有什么作用？怎么实现的？ 4. 什么字段适合作为索引？5. 索引的结构有哪些？6. 为什么数据库主要使用B+树？B树和B+树有什么区别？7. hash存储结构和B+树存储结构有什么优劣？8. B+树的具体实现是什么样的？9. 联合索引在B+树中怎么存储？10.
# MongoDB集合中有几亿条数据
MongoDB是一种非常流行的NoSQL数据库，以其可伸缩性和灵活性而闻名。许多企业和组织都使用MongoDB来存储和处理大量的数据。在现实世界中，有时候我们需要处理包含几亿条数据的集合。本文将为您介绍如何在MongoDB中处理这么庞大的数据集合，并提供一些示例代码来帮助您更好地理解。
## MongoDB集合和文档
在MongoDB中，数据保存在集合（
原创
2024-01-11 08:28:08
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1. 统计信息查看1.1 单个表的全局统计信息、统计效果查看2. 统计信息分析（收集）2.1 分析工具选择2.2 分析前做index重建2.3 分析某数据表，可以在PL/SQL的command window下执行的2.4 分析SCHEMA，在SQLPLUS中进行的2.5 dbms_stats.gather_schema_stats详解2.6 初始化参数statistics_level与
MongoDB的扩展能力可以满足你业务需求的增长——这也是为什么它的名字来源于单词humongous（极大的）的原因。当然，这并不是说你在使用MongoDB的路上并不会碰到一些发展的痛点。Crittercism是一家专门为手机应用程序提供技术支持的初创公司，该公司在过去两年间发展迅猛，其运营总监Mike Chesnut于最近发表了一篇博文，描述了公司在快速发展的过程中遇到的一些MongoDB陷阱以
# 如何实现mongodb查询最新5条数据
## 操作流程
我们将使用MongoDB的find方法来查询最新的5条数据，首先需要连接到数据库，然后选择对应的集合，最后使用find方法查询数据。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到MongoDB数据库 |
| 2 | 选择要查询的集合 |
| 3 | 使用find方法查询最新5条数据 |
## 代码示例
原创
2024-04-03 03:31:31
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1.引言2.后端基础设施3.为何需要 Vitess3.1 主-从副本3.2 分片3.3 灾难管理4.Vitess：用于水平扩展 MySQL 数据库集群的系统5.部署到云中6.CDN7.数据存储：YouTube 是如何存储如此巨大的数据量的呢？7.1 即插即用的商用服务器7.2 为数据中心设计的存储磁盘YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站。在 2019 年 5 月，每分钟会有超过 500 小
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2024-03-19 17:25:51
87阅读
JAVA 8 新特性一、Lambda 表达式ConsumerPredicateFunctionSupplier二、stream 流1. 获取流2. 中间操作1.1)map 把对应的操作应用到 流里面的每一个对象上1.2)map 提取对象里面的信息2)filter 过滤3)skip()4)distinct() 去重5)sorted(),默认是自然排序，可以定义排序规则3. 终止操作1)分组，根据条件
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2023-07-11 17:19:03
183阅读
# 如何实现 MySQL 上亿条数据的存储与管理
在现代应用中，我们经常需要处理大量的数据，尤其是企业级的应用，这里我将教你如何在 MySQL 上实现亿级数据的管理。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|--------|--------------------------
原创
2024-10-25 04:48:07
105阅读
# 实现“mysql 20亿条数据”的方法
## 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何实现“mysql 20亿条数据”的方法。首先，我会告诉你整个过程的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我会逐步指导你每一步需要做什么，提供相应的代码以及代码注释。最后，我会用mermaid语法中的flowchart TD展示整个流程的图示。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-03-15 07:17:30
77阅读
# MySQL 10亿条数据处理详解
在现代数据处理和分析中，我们常常会遇到处理大规模数据的问题。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，也需要处理大规模的数据。本文将介绍如何在MySQL中处理10亿条数据，并提供相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备10亿条数据。为了模拟真实场景，我们可以选择使用Python的Faker库来生成虚假数据。首先，我们需要安装Faker库：
原创
2023-11-06 08:40:55
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【1】数据结构① jdk1.7JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。② jdk1.8JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，且tab.length>64时，将链表转化为红黑树，以减少
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2023-08-16 11:35:36
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# 如何实现“mongodb单表上亿条数据查询速度”
## 1. 引言
在实际开发中，当我们的数据库中数据量达到上亿条时，如何保证查询速度是一个非常重要的问题。本文将介绍如何利用Mongodb实现在单表数据量达到上亿条时的高效查询。
## 2. 流程概述
下面是整个实现过程的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 选择合适的数据均衡策略 |
| 2 | 设
原创
2024-01-20 06:30:14
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项目启动，预估超过10亿的文档数据要存储，那么我们选择Elasticsearch or Mongodb？明确两者定位MongoDB和Elasticsearch都属于NoSQL范畴的数据库,且都属于文档型数据存储数据库。所以这两者的众多功能和特性高度重合, 但其实两者定位还是有所不同。MongoDB是文档型数据库, 提供数据存储和管理服务。Elasticsearch作为一个搜索引擎,定位是提供数据检
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2024-01-23 20:32:03
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# MySQL查询3亿条数据的方法
在处理大规模数据时，MySQL数据库是一个常见的选择。但是，当数据量达到数亿条时，如何高效地查询这些数据成为了一个挑战。本文将介绍一些方法和技巧，帮助你在MySQL中查询3亿条数据。
## 选择正确的索引
索引是MySQL的一个重要特性，它可以加快查询速度。在查询大规模数据时，选择正确的索引非常重要。在设计表结构时，可以考虑将常用查询条件作为索引的列。
原创
2023-09-07 15:07:09
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问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
# Redis HashMap保存亿条数据
在实际的软件开发中，我们经常会遇到需要快速存取大量数据的场景。而Redis作为一款高性能的内存数据库，常常被用来存储大规模的数据。其中，使用Redis的HashMap数据结构可以方便地存储和访问大量的键值对数据。本文将介绍如何使用Redis的HashMap保存亿条数据，并且给出相应的代码示例。
## Redis HashMap简介
Redis的Ha
原创
2024-03-12 05:37:24
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目录一、使用版本介绍二、搭建项目和ES环境1、Elasticsearch客户端搭建2、搭建SpringBoot服务及相关依赖3、Elasticsearch的分词搜索实战4、搜索方法源码分析5、分词搜索高亮实现话不多说，直接开干。一、使用版本介绍springboot ：1.5.2.RELEASEspring-boot-starter-data-elasticsearch ：1.5.2.R
大数据量的查询，不仅查询速度非常慢，而且还会导致数据库经常宕机（刚接到这个项目时候，数据库经常宕机o(╯□╰)o）。 那么，如何处理上亿级的数据量呢？如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查？仅以此篇文章作为处理的总结。数据背景：下面是存放历史数据表的数据量，数据量确实很大，3亿多条。但这也仅仅是测试数据而已，因为客户端服务器上的数据可能远不止于此。为什么说远不止于此呢？实际情况是这样的：有一
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2024-04-07 06:34:51
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