在线上环境碰到一张 mongo 表里有重复数据，最终追溯到了 node mongo 插入数据那里，发现了 mongo 的 upsert 并非是线程安全的，在并发的情况下会产生重复数据。后面查阅 monog 的文档，也指出了使用 upsert 方法时要给表加上唯一索引。Upsert with Unique IndexWhen using the upsert: true option with th
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2023-06-23 23:43:40
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# MongoDB入库性能优化指南
## 1. 概述
在开发过程中，数据库的入库性能是一个非常重要的考虑因素。MongoDB作为一种非关系型数据库，在处理大量的数据插入时，也需要考虑入库性能的优化。本文将介绍如何通过一系列的步骤和代码来实现MongoDB的入库性能优化。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接MongoDB数据库] --> B[
原创
2023-10-26 13:03:38
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概念部分java并发内存模型线程之间的共享变量存储在主内存中，每个线程都有一个私有的本地内存，本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本原子性：不可分割的一个操作，不能被中断另一层含义，隔离性，同一时刻只有一个线程对它进行操作可见性：一个线程对主内存的修改可以及时的被其他线程观察到顺序性：能保证happen-beforehappen-before: a happen-before b, a的操作
1.mongodb是基于文档的（BSON，类似json的键值对来存储），不是基于表格，易于水平扩展，将内部相关的数据放在一起能提高数据库的操作性能。如果你想新建一个新的文档类型，不用事先告诉数据库关于这些数据的结构，直接存到数据库中即可。易存储对象类型的数据。 2.与关系数据库的重大区别：可扩展的表结构，也就是说collection（表）中document（一行记录）所拥有的字段是可以变
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2023-09-04 20:49:59
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一、特性 1、Aggregation有几个核心的特性： 1）支持多种stages 2）可以将计算结果保存在collection中，在sharding环境中仍然适用，而且在output之前可以对结果数据进行“修剪”；当然可以将结果数据保存在内存（inline）并返回cursor，便于客户端访问结果数据。 
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2023-08-10 09:35:53
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MongoDB修改最大连接数前言查询mongodb配置参数，可以知道最大连接的参数是maxIncomingConnections。但是修改参数后，查看支持的最大连接数还是默认的819.。原因：最大连接数是由maxIncomingConnections和操作系统单个进程能打开的最大文件描述符数总量的80%决定的，取两个之间的最小值，默认单个进程能打开的最大文件描述符数为1024，1024*80%=8
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2023-06-04 16:05:54
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1、概念MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，也是NoSql数据库的一种。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文
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2023-08-15 21:12:10
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目录MongoDB高并发写场景开启读写分离读从库为何阻塞? 我们该如何处理?MongoDB 4.0有哪些新特性，你最期待的有哪些，为什么？Redis如何获取所有的key，不阻塞？MySQL中间件的性能测试和常规业务性能测试相比有什么不同？一、MongoDB高并发写场景开启读写分离读从库为何阻塞? 我们该如何处理?1、按业务拆分逻辑降低读写并发度2、添加分片均衡读写3、升级至即将到来的4.0通过读s
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2023-08-10 09:35:36
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背景线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量，读流量很低)，峰值tps几乎已经到达集群上限，同时平均时延也超过100ms，随着读写流量的进一步增加，时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构，数据均衡的分布于各个分片中，添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:从上图可以看出集群流量比较大，峰值已经突破120万/秒，其中de
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2024-06-18 14:12:43
194阅读
# 实现"mysql并发入库"教程
## 1. 整个流程
```mermaid
journey
title 教会小白实现mysql并发入库
section 开始
开始: 开发者准备工作环境
section 步骤
小白: 学习mysql并发入库的流程
小白: 实践并成功入库
section 结束
结束
原创
2024-05-21 03:35:16
49阅读
# MongoDB 高并发性能优化方案
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，以其灵活性和可扩展性而闻名。然而，当面对高并发的访问需求时，如何保持其性能成为一个关键的问题。本文将针对高并发环境下的问题进行探讨，并提出解决方案，辅以代码示例和图示分析。
## 问题背景
假设我们有一个电商平台，用户可以频繁地查看商品信息，并下单购买。在高峰时段，商品信息读取的请求可能会高达每秒几
目录一、优点二、缺点三、性能情况四、相关优化五、MySQL VS ClickHouse一、优点为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理；数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行；索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快；写入速度非常
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2023-09-02 10:54:27
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# 如何实现HBase并发入库
## 一、整体流程
下面是实现HBase并发入库的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建HBase表 |
| 2 | 初始化HBase配置 |
| 3 | 编写并发入库代码 |
| 4 | 执行并发入库代码 |
## 二、具体步骤
### 1. 创建HBase表
首先，我们需要在HBase中创建一个表来存储数
原创
2024-06-29 04:39:31
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锁粒度与并发性能怎么样？数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关，不管是读操作还是写操作开始运行时，都会请求相应的锁资源，如果请求不到，操作就会被阻塞。读操作请求的是读锁，能够与其它读操作共享，但是当写操作请求数据库时，它所申请的是写锁，具有排它性。MongoDB在2.2之前的版本，锁的粒度是非常粗的，它会锁住整个mongod实例。这意味着当一个数据库上的写锁被请求后，对mongod实例
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2023-07-29 23:15:40
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目录：为什么要使用nosqlmongo的简介应用场景入门demo为什么要使用nosql：随着互联网的发展，用户数量激增，访问量的上涨，传统的关系型数据库的性能也趋于瓶颈。关系型数据库难以克服的问题：1、高并发读写：为什么关系型数据库难以支持高并发的读写呢，因为它基于IO操作磁盘，而nosql一般直接操作内存。2、海量数据高效存储与访问3、高扩展性、高可用性。。。。。。关系型数据库的拘束：1、事务一
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2024-03-21 22:14:25
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MySQL批量SQL插入各种性能优化对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。 经过对MySQL innodb的一些性能测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。1. 一条SQL语句插入多条数据。常用的插入语句如
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2024-05-28 10:03:56
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mongodb最大连接数是20000。所以业界流传一段话，千万级以下的用mysql、千万级以上的用mongodb，亿级以上的用hadoop。查看mongodb最大连接数mongodb/bin/mongo>db.serviceStatus().connections;current数值+available数值就是当前mongodb最大连接数修改mongodb最大连接数在启动里边加参数 
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2023-06-18 14:32:17
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## MongoDB 入库时间
在使用 MongoDB 进行数据存储时，我们经常需要记录数据的入库时间。入库时间是指数据存入数据库的时间，通常用于记录数据的创建时间或更新时间。在 MongoDB 中，我们可以使用自动生成的 ObjectId 来获取数据的入库时间。本文将介绍如何在 MongoDB 中获取入库时间，并提供相应的代码示例。
### 获取 ObjectId
在 MongoDB 中，
原创
2023-11-14 07:56:54
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# 如何实现mongodb批量入库
## 步骤概述
首先，我们可以通过以下流程图展示整个批量入库的过程：
```mermaid
flowchart TD
Start --> ConnectDB
ConnectDB --> CreateData
CreateData --> InsertData
InsertData --> End
```
## 步骤详解
原创
2024-03-14 06:06:37
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介绍了 mongoDB 数据库的分页,索引等高级语法1 .排序&分页sort排序db.集合名.find(...).sort({键: 1|-1})注意: 1: 升序, -1: 降序skip & limitskip : 跳过指定数量(可选) limit : 限制查询的数量查询跳过前两条,显示剩下的前两条数据db.c2.find().skip(2).limit(2)count统计总数量d
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2023-10-24 09:09:37
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