工作集MongoDB广泛使用RAM来加速数据库操作。在MongoDB中，所有数据都是通过数据的内存表示来读取和操作的。WiredTiger存储引擎通过其内部缓存管理数据，但它也受益于保存在文件系统缓存中的页面。MMAPv1使用内存映射的文件。从内存读取数据以纳秒为单位，从磁盘读取数据以毫秒为单位；从内存读取数据比从磁盘读取数据快10万倍。在正常操作期间访问的数据和索引集称为工作集。最佳实践是在RA
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2023-08-08 07:41:41
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mongoDB的更新无重复+子文档+分页查询很多朋友在使用mongoDB的过程中会有各种各样的疑问。比如：如何提高mongoDB更新效率？在mongoDB中如何实现对子文档（数组等方式存储）的分页查询等本文就针对这些零散的功能点进行一个整理，并做成一个实现demo供大家参考。一、首先了解下mongoDB的更新，mongoDB的更新方式有2大类：save()和update()这里需要使用的是upda
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2023-08-28 17:09:22
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环境： 4个分片，各个分片3个节点。6台服务器，每台服务器都有2-3个 MONGOD （或 mongos) 进程 计划把硬盘，内存及MongoDB 从3.0.3 升级到 3.2.8 方法：
新添加了一台服务器，逐步把每台机子进行硬盘，内存添加，再安装系统，再从要升
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2023-07-20 14:20:04
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一.mongodb的监控mongostat是mongdb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。它的输出有以下几列：inserts/s 每秒插入次数query/s 每秒查询次数update/s 每秒更新次数delete/s 每秒删除次数
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2023-08-08 19:10:20
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单mongod测试(即只有一个mongod程序实例) 所有测试机均为4g内存双核cpu(64位系统)测试所用文档为简单的三个字段的文档:DBObject doc = newBasicDBObject(); &nb
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2023-06-13 15:02:16
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今天简单分享一下MongoDB使用过程中的一些性能优化，其实并不只适用MongoDB,其他数据库多少也可适用。 首先先随机导入一千万条数据。这里我分段导入的，因为mongo的BsonDocument一次导入的数据有限制，之前有一次最多导入20w左右，当然那次的对象字段要多很多，所以本次测试每次导入为10w。咻咻咻咻咻咻咻咻咻咻的一声就导完了。/// <summary>
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2023-06-13 18:49:17
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上一篇详细讲解了MongoDB中的修改器的使用，今天把《MongoDB权威指南》第三章关于数据库更新的最后一点写一下。【修改器速度】修改器“$inc”能就地修改文档，不会引起文档大小的变化，所以操作会很快。而数组类型的修改器操作后可能引起文档大小的变化，因此会慢一些。修改器"$set"的操作如果引起了文档大小变化，则速度会慢，否则操作很快。MongoDB在为文档分配空间时，会预留一定的补白，用来适
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2023-06-02 14:54:32
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## MongoDB数据插入速度对比
在数据库管理系统中，数据插入的速度对于应用程序的性能至关重要。在现代应用程序中，大量数据需要被快速地插入到数据库中以支持实时分析、交易处理等需求。而对于NoSQL数据库中的MongoDB来说，数据插入速度是一个被广泛关注的话题。
### MongoDB数据插入速度
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，以其高性能和可扩展性而闻名。在MongoD
原创
2024-07-14 05:04:28
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Python数值计算：使用插值函数提高特殊函数的计算速度使用插值函数提高特殊函数的计算速度在最近的数值模拟中，有一类函数被上万次地调用，而库函数中的计算速率很慢。所以尝试做了优化，最终将此热点函数提升了大概11倍的运算速度、并保持了float64的数值精度，在此做个记录。源起涉及到的函数叫第一类贝塞尔函数, ，python的第三方库scipy中有这个函数可以调用，叫做scipy.special.j
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2023-07-06 20:39:18
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目录一、近似表达方式插值（Interpolation）拟合（Fitting）投影（Projection）二、插值1. Lagrange插值Lagrange插值公式线性插值(n=1)抛物插值(n=2)python实现C语言实现2. Newton插值python实现C语言实现一、近似表达方式 插值、拟合和投影
MongoDB是一种非关系型数据库，它以其高效的查询速度而闻名。在处理大规模数据集时，查询速度是评估数据库性能的一个重要因素。在本文中，我们将探讨MongoDB如何实现快速的大数据查询，并提供代码示例来说明。
## 简介
MongoDB是一个面向文档的数据库，它使用BSON（二进制JSON）格式来存储数据。与传统的关系型数据库相比，MongoDB具有更好的扩展性和灵活性。在大数据场景下，Mon
原创
2023-09-08 04:54:09
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# SQL Server数据导入MongoDB速度分析
## 前言
在数据库领域，SQL Server和MongoDB是两个非常常见的数据库管理系统。SQL Server是一个关系型数据库，而MongoDB是一个面向文档的数据库。在某些场景下，我们可能需要将SQL Server中的数据导入到MongoDB中进行进一步的处理和分析。本文将就这一话题展开讨论，并通过代码示例对数据导入速度进行测试和
原创
2023-08-16 14:18:26
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mongodb的监控与性能优化: mongostat详解mongostat是mongdb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。 它的输出有以下几列：inserts/s 每秒插入次数 query/s 每秒查询次数 update/s 每
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2023-08-03 20:54:31
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mongodb是一种文档型数据库，作为一个适用于敏捷开发的数据库，mongodb的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。但是mongodb适合一次查询的需求，对于统计、分析（尤其是在需要跨表、跨库的情况下）并不是太方便，我们可以用spark来处理mongodb数据。架构图如下：我使用的spark版本是spark-1.6.2，mongodb版本是3.2。我主要接触了以下两种连接器：
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2023-06-18 11:01:11
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我用的是正版的微软操作系统XP3，我发现啊，在插上网线开机和取掉网线开机，进入桌面之后可操作的速度不一样，这是在无意中发现的，插上网线开机加载程序非常慢，比如说我的金山毒霸，我开机加载的程序就只有金山毒霸、金山网镖和ctfmon，应该来说是很快的，可是，平常开机都要超过一分半钟才能操作，我观察任务栏是先加载了本地连接，然后才加载金山毒霸，也就是说必须等到金山毒霸加载完毕后之后才能正常操作， 把网线
原创
2010-01-13 14:17:39
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# 如何实现“mongodb存储速度”
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何通过优化来提高mongodb的存储速度。首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------------------------|
| 1 | 建立索引
原创
2024-05-16 03:40:13
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MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库，它提供的一些特性很棒：如自动 failover 机制，自动 sharding，无模式 schemaless，大部分情况下性能也很棒。但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中，遇到了不少问题，下面总结几个我们遇到的坑。特别申明：我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10，曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本，问题依然存在
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2024-09-20 08:25:45
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写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 － 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序，这样并发量自然就很高。而保存到硬体的操作则在后台异步完成。读操作MongoDB快的原因是：1）MongoDB的设计要求你常用的数据（working set)可以在内存里装下。这样大部分操作只需要读内存，自然很快。2）文档性模式设计一般会是的你所需要的数据都相对集中在一起
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2023-05-30 23:59:49
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# 如何实现MongoDB与Redis的速度优化
在现代应用开发中，MongoDB与Redis常常被用作数据存储和缓存解决方案。MongoDB是一个NoSQL数据库，负责持久化存储，而Redis则是一个内存数据结构存储，常用于加速数据读取。在这篇文章中，我将引导刚入行的小白开发者如何实现MongoDB与Redis的速度优化。
## 实现流程
下面是实现这一目标的流程表格：
| 步骤 |
# MongoDB Join 速度
在关系型数据库中，表之间的关联查询是很常见的操作，通过 JOIN 操作可以将多个表中的数据进行关联，以满足复杂的查询需求。而在 NoSQL 数据库中，如 MongoDB，通常不支持 JOIN 操作。但是，随着 MongoDB 的不断发展，提供了一些替代方案来模拟 JOIN 操作，本文将探讨 MongoDB 中的 JOIN 操作及其速度。
## MongoDB
原创
2024-02-29 04:41:39
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