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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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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# MongoDB 高并发性能分析
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，凭借其灵活的文档模型和良好的扩展性而受到开发者的青睐。然而，在高并发场景下，MongoDB 的性能可能会受到一定程度的影响。本文将探讨 MongoDB 在高并发条件下的性能问题，并给出相应的解决方案。
## 性能瓶颈分析
在高并发场景下，MongoDB 可能遇到以下性能瓶颈：
1. **锁竞争**：M
原创
2024-10-01 03:43:18
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# MongoDB vs MySQL：高并发性能对比
在当前互联网时代，随着用户数量的增加和访问量的上升，系统的高并发性能成为一个重要的考量因素。数据库作为系统的核心组成部分之一，其性能和稳定性直接影响整个系统的运行效率。在数据库选择上，有两个常见的选择：MongoDB和MySQL。本文将从高并发性能的角度对比MongoDB和MySQL，并结合代码示例进行说明。
## MongoDB
Mon
原创
2024-05-16 03:41:44
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更高的写负载默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，比如日志收集，那么MongoDB将很适合你的用例，但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。 处理很大的规模的单表：数据库扩展是非常有挑战性的，当单表格大小达到5-10GB时，MySQL表格性能会毫无疑问的降低。如果你需要分片
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2023-07-03 16:07:07
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ES2020新特性一、Promise.allSettledPromise.all 具有并发执行异步任务的能力，但最大的问题就是只要有一个任务出现异常(reject)，所有的任务都会直接走异常reject状态，走catch回调； Promise.allSettled 如果并发任务中，无论一个任务正常或者异常，都会返回对应的的状态（fulfilled 或者 rejected）与结果（业务value 或
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2024-06-10 16:58:21
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# 实现485服务器连接MongoDB的并发性能
在这篇文章中，我们将学习如何在485服务器上实现MongoDB的并发性能。485服务器通常用于工业控制和数据采集，因此合理利用MongoDB来存储和处理数据显得尤为重要。为了帮助你完成这一任务，我将详细介绍整个流程、每一步的关键代码，以及并发性能所需的考虑因素。
## 流程概述
实现MongoDB并发性能的流程可以分为以下几个步骤：
| 步
关于Niginx，还是推荐使用Linux版本，Windows版本太鸡肋，很多配置局限，请自行感受。下面是一个简单的nginx 配置文件：
user www www;
worker_processes 8;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000
01000000;
error_lo
安装 欢迎来到BigBlueButton 1.1的安装指南。BigBlueButton是用于在线学习的开源网络会议系统。该项目的目标是使教师能够让远程学生参与高质量的在线学习体验。BigBlueButton 1.1，我们的最新版本，提供更快的桌面共享，隐藏字幕和分组房间（详见BigBlueButton 1.1）。本文档适用于希望安装和安装BigBlueButton 1.1的系统管理员和开发人员。
一、AB压力测试工具（ApacheBench）1. 安装linux安装yum -y install httpd-toolswindos安装// 下载Apache软件(ab软件不单独更新，而是独立集成到Apache)
download https://de.apachehaus.com/downloads/httpd-2.4.39-o102s-x64-vc14.zip
// 打开压缩包
unzip
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2024-07-18 08:50:06
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1.管道chan吞吐极限10,000,000，单次Put,Get耗时大约100ns/op，无论是采用单Go程，还是多Go程并发(并发数:100, 10000, 100000)，耗时均没有变化，Go内核这对chan进行优化。解决之道：在系统设计时，避免使用管道chan传递主业务数据，避免将业务流程处理流程分割到对个Go程中执行，这样做减少chan传输耗时，和Go程调度耗时，性能会有很大的提升。案例分
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2023-10-26 19:29:20
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先来看查询的sql 语句： select id, t1,t2 from t_table where id in(232922924); 以上查询语句造成数据库的运行线程高，导致页面响应比较缓慢。那么需要从哪些方面来优化查询sql呢？ 一般优化s
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2023-06-25 14:37:50
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前言B+树是1970年Rudolf Bayer教授在《Organization and Maintenance of Large Ordered Indices》一文中提出的[1]。它采用多叉树结构，降低了索引结构的深度，避免传统二叉树结构中绝大部分的随机访问操作，从而有效减少了磁盘磁头的寻道次数，降低了外存访问延迟对性能的影响。它保证树节点中键值对的有序性，从而控制search/insert/d
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2024-09-03 19:18:10
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httpd 并发性能测试
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精选
2014-07-04 15:28:23
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# Redisson高并发性能
## 引言
Redisson是一个基于Redis协议的Java驻留程序，提供了许多分布式和并发工具，使Java开发人员可以更轻松地使用Redis。在高并发场景下，Redisson可以帮助我们实现高效的数据访问和操作。
本文将介绍Redisson的高并发性能，并提供相应的代码示例。
## Redisson简介
Redisson是一个开源的Java Redis
原创
2023-09-13 05:44:09
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## Redis的并发性能
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等场景中。它使用简单且高效的键值存储方式，支持多种数据类型，并且具备良好的并发性能。
在处理大量并发请求时，Redis的性能表现出色。它通过单线程的方式处理客户端请求，并使用事件驱动的机制实现非阻塞的IO操作。这种设计使得Redis能够高效地处理大量的并发请求，并具备较低的延迟。
为了
原创
2023-07-27 02:23:33
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ps aux|sort -k5nr|awk 'BEGIN{print "PID VSZ"}{print $2,$5}'|awk 'NR<3' 查看占内存大的pid
ps aux|awk '{print $4"\t"$11}'|grep -v MEM|sort -r 查看站内存大
ps aux | awk '{print $2, $4, $11}' | sort -k2rn | h
.NET 大数据量并发解决方案大并发大数据量请求一般会分为几种情况：大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找、更新操作
大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作
大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作
第一类情况 ：大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找、更新操作
一、对服务器层面的处理1. 调整IIS 7应用程序池队列长度由原来的默认1000改为65
