一、相关说明
前面有一篇博客写的是多线程读文本写入OracleNoSQL,但是写入的效率很慢（数据库和客户端不在一个机器上）：三个文件夹（三个线程分别读里面的文本，共有4.3G*3大小的原始数据，花费时间大约为5-6小时）自己就想对比下写入MongoDB的效率和写入OracleNoSQL的效率。所以这就博客出现的原因。
同样由于代码过长，也没什么营养，主要是贴出来怕自己忘记。
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2023-08-17 20:13:59
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笔记-mongodb数据操作 1. 数据操作1.1. 插入db.COLLECTION_NAME.insert(document)案例：db.inventory.insertOne(
{ item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], s
MongoDB副本集（Replication Set）由一组mongod实例(进程)组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点.客户端数据写入Primary节点。Secondary节点从Primary节点同步数据。以保持副本集内所有成员存储相同的数据集。Primary节点故障时会自动选举出一个新的Primary节点。 在实现高可用的同时，副本集实现了其他几个附加作用：数据分发：将
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2023-09-23 17:34:55
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官方主页：http://www.mongodb.org/ 数据库的select性能也就是read性能，在读性能方面SQL数据库并没有明显的劣势，应该说纯粹高并发读的性能的话往往要优于NoSQL数据库，然而一旦涉及写，事情就不一样了。 MongoDB缺点：第一是删除锁定问题，当批量删除记录时，数据库还是会锁定不让读写。这意味着进行数据清理时会让网站应用失去响应。见locking
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2024-01-23 16:54:43
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默认情况下 驱动程序会将所有的请求路由到主节点 这通常也是你需要的 但是也可以通过设置驱动程序的读取首选项(read preferences)配置其他选项 可以在读选项中设置需要将查询路由到的服务器的类型
虽然将读请求路由到到备份节点不是一个好主意 但是在特定的情况下这是有意义的 如果你正在考虑将读请求发送到备份节点 请先从下面几个方面好好权衡
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2024-01-28 06:52:22
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关于MongoDBMongoDB是开源文档型NoSQL数据库，它的数据模型灵活，具有高扩展性、高可用性、易用性等特点，能够存储半结构化的数据，并且有丰富的查询语言和索引类型，当前MongoDB已广泛的用在各企业的核心业务系统中。MongoDB也是db-engines排名最高的非关系型数据库。 图片来源：db-engines在MongoDB读取数据主要是受read concern（读
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2023-07-28 20:57:41
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1、分片介绍分片（sharding）是将数据拆分，将其分散存到不同机器上的过程。MongoDB 支持自动分片，可以使数据库架构对应用程序不可见。对于应用程序来说，好像始终在使用一个单机的 MongoDB 服务器一样，另一方面，MongoDB 自动处理数据在分片上的分布，也更容易添加和删除分片。请记住：复制是让多台服务器拥有同样的数据副本，每一台服务器都是其他服务器的镜像，而每一个分片都与其他分片拥
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2024-03-04 23:57:32
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一 读写分离概述1.1 读写分离描述 从应用程序角度来看，使用Replica Set 和使用单台mongo很像。默认的驱动程序会连接primary节点，并且将所有读写请求都路由到主节点。但也可以通过设置驱动程序的Read Preferences 配置其他选项，将读请求路由到其他节点。 通常官网中建议不使用向从节点取数据。原因如下： 所有的从节点拥有与主节点一样的写入负载，读的加入会增加其负载
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2024-04-17 07:37:41
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```mermaid
gantt
title MongoDB读写QPS实现流程
section 了解需求
定义需求 :done, a1, 2022-10-01, 1d
section 设计方案
设计方案 :done, a2, after a1, 2d
section 编码实现
编写代码
原创
2024-04-11 06:51:46
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# MongoDB 读写队列：高效的数据处理方案
## 引言
在现代的应用程序中，数据的读写频率非常高，特别是在高并发的场景下。有效地管理数据的读写请求对于提升应用的性能至关重要。本文将介绍如何利用 MongoDB 实现读写队列，并配合代码示例展开分析。同时，我们将展示如何可视化调度任务的执行过程。
## 什么是读写队列？
读写队列是一种确保数据读写操作按照特定顺序进行的机制。它的主要目的是
原创
2024-09-07 06:57:44
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# 如何在 MongoDB 中实现读写文件
在现代应用开发中，使用 MongoDB 来管理数据是非常常见的。MongoDB 是一个文档型数据库，它存储的数据以 BSON 格式（类似 JSON）进行组织，易于处理和查询。在某些情况下，我们需要将文件内容存入 MongoDB，或者从 MongoDB 中读取文件。这篇文章将引导你逐步实现“在 MongoDB 中读写文件”的操作。
## 整体流程
下
下载安装包：https://www.mong
原创
2022-12-23 10:03:15
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# MongoDB 并发读写
## 引言
在现代大数据时代，数据库的并发读写能力成为了关注的焦点。随着用户数量和数据量的不断增加，数据库面临着大量并发的读写请求。为了应对这种情况，数据库需要具备高并发读写的能力，以保证系统的稳定性和响应速度。本文将介绍MongoDB数据库的并发读写特性，并提供一些代码示例来帮助读者理解。
## MongoDB 并发读写特性
MongoDB是一个开源的文档数据库
原创
2023-10-13 07:00:33
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application.yml data: mongodb: uri: mongodb://127.0.0.1:27017,1
原创
2022-12-23 10:03:07
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上一篇：MongoDB（8）—副本集的创建
1.使用主节点写入数据 接着上一篇文章，在上一篇文章中我们已经登录了主节点27017，此时我们在主节点中写入一条数据：1.1 查看当前的有哪些数据库：1.2 在rs_db数据库中创建一个data集合1.3 向data集合中插入文档数据1.4 查看data集合中的文档数据2.使用从节点查看数据2.1 登录从节点在windows版本的mongoDB的bin
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2023-06-04 16:05:03
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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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太久没动这里，目前人生处于一个新的开始。这次博客的内容很久前就想更新上来，但是一直没找到合适的时间点(哈哈，其实就是懒)，主要内容集中在使用Mongodb时的一些隐蔽的MapReduce问题：1、Reduce时的计数问题2、Reduce时的提取数据问题另外，补充一个小tips：mongoDB中建立的索引，优先使用固定的，而不要使用范围。一、MapReduce时的计数问题这个问题主要出现在使用“+1
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2023-07-16 13:21:02
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MongoDB词汇表：https://docs.mongodb.com/manual/reference/glossary/#term-replica-set MongoDB分布式原理primaryIn a replica set, the primary is the member that receives all write operations. See Pr
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2023-10-03 20:38:13
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一、主从复制1、读写分离的概念1、读写分离的概念
读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
读写分离的目的是为了实现高并发场景下的请求分流，避免对数据库的访问过于集中，导致性能下降甚至是宕机。2、主从复制介绍2、主从复制介绍
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2023-10-09 05:41:54
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引用《MongoDB管理与开发精要》11.5.2节，谈到读写分离，利用ReplicaSet主从机集群，写主要在高性能的PRIMARY，读则从一般的SECONDARY，用以分担PRIMARY的高强度读写压力。读写分离：即查询和增删改分离，好处是相互不阻塞，增大吞吐量，缺点是同步有延迟（同步一般是异步完成，数据不实时，比如每隔1秒从主同步一次数据到从）数据实时性高的需求不满足
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2023-09-01 15:06:41
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