一、MongoDB的配置 1.引入jar包<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>2.MongoDB的基
方法一:Mongostat 此工具可以快速查看某组运行中的mongodb实例的统计信息,用法如下:[root@localhost bin]# ./mongostat
insert query update delete ...... locked % idx miss % qr|qw ar|aw conn time
*0 *0 *0 *0 ..
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2023-09-22 13:18:44
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面试题 & 真实经历面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页?大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页?这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来。惨痛的教训首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需
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2024-06-07 23:35:46
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# MongoDB复制集提高读写效率指南
作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助你理解MongoDB复制集如何提高读写效率。MongoDB复制集是一种高可用性解决方案,它通过在多个服务器上复制数据来实现数据的冗余和故障转移。此外,复制集还可以通过读写分离来提高读写效率。
## 复制集的基本概念
在开始之前,让我们先了解一下复制集的基本概念:
- **Primary**: 主节点,负责处理
原创
2024-07-24 04:18:59
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upsert : 可选,这个参数的意思是,如果不存在update的记录,是否插入objNew,true为插入,默认是false,不插入。 multi : 可选,MongoDB 默认是false,只更新找到的第一条记录,如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。 writeConcern :可选,用来指定mongod对写操作的回执行为比如写的行为是否需要确认。 举例: db.集合名.
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2024-07-30 19:09:33
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使用情景开始之前,我们先设定这样一个情景:1.一百万注册用户的页游或者手游,这是不温不火的一个状态,刚好是数据量不上不下的一个情况。也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候。2.数据库就用一台很普通的服务器,只有一台。读写分离、水平扩展、内存缓存都不谈。一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高,恐怕公司的日子还不是那么宽裕,能够在数据库上的投资也有限。以此情景为例,设每个用户都拥有100个道具
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2024-06-03 21:50:00
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## Redis读写效率
### 介绍
Redis是一个开源的内存数据库,它以键值对(Key-Value)的形式存储数据。相比于传统的关系型数据库,Redis具有高效快速的特点,尤其在读写操作上表现出色。本文将介绍Redis的读写效率,并通过代码示例来展示其优势。
### Redis读写操作的特点
Redis的读写操作具有以下几个特点:
- 高速读取:Redis数据存储在内存中,因此读取
原创
2023-10-04 09:31:41
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MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据,如:平均值、求和等操作。使用aggregate()方法group-聚合函数group常常用于统计(返回结果集不能超过16M,处理数据不能超过10000条)db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)表达式描述实例$sum总数db.COLLECTION_NAME.aggregate([{
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2023-12-14 10:06:22
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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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### MongoDB 查询OR效率 IN效率实现方法
作为一名经验丰富的开发者,我将向你展示如何在 MongoDB 中实现查询OR效率和 IN效率的方法。首先,我们需要了解整个实现的流程,然后逐步介绍每一步需要做的事情以及相应的代码。
#### 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 连接 MongoDB 数据库 |
| 步骤二 | 创建查询条件
原创
2024-06-05 03:58:44
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1.首先配置web.config 文件2.编写个公用函数封装字符串调用,分Excel读和写两种不同的字符串调用连接返回Excel的数据源连接字符串[写]:GetExcelOutPutConString(filepath);返回Excel的数据源连接字符串[读]:GetExcelInPutConString(filepath);其主要区别在于IMEX参数,在我们采用OleDB方式进行Excel读写的
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2024-07-03 20:56:00
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高并发操作MongoDB性能优化一,代码层级优化采用批量数据方式操作MongoDB。将数据信息存放在消息队列中进行缓存,然后定时定量的去获取队列消息,触发连接MongoDB获取查询结果。所谓定时定量是指每一段时间或消息队列达到某一数值。示例:每10秒或队列消息数达到200时提交一次统计事件。优点:减少网络传输的IO,同时减少SQL语句解析的次数。降低MongoDB日志刷盘的数据量和频率,从而提高效
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2023-08-30 20:05:49
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# MongoDB 的效率探讨与应用
随着数据量的不断增长,如何高效地存储和处理数据成为了许多企业面临的重要挑战。MongoDB 作为一个高度扩展的 NoSQL 数据库,以其灵活性和高性能,越来越受到开发者和公司青睐。本文将针对 MongoDB 的效率特点进行深入探讨,并通过代码示例让读者对其有更清晰的认知。
## MongoDB 的高效性
### 1. 数据模型灵活性
MongoDB 使
原创
2024-09-26 03:44:38
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实现“mongodb in效率”教程
## 概述
在这篇文章中,我将教会你如何使用MongoDB来提高查询效率。我们将以一个完整的流程来进行讲解,并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 整个流程
下面是我们将要执行的步骤的概览:
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 连接到MongoDB | 通过指定的主机和端口连接到MongoDB数据库 |
| 选择数据库 | 选择要使用的数据库
原创
2024-01-24 07:12:41
28阅读
目录第1关:MongoDB 查询优化原则第2关:MongoDB 的 Profiling 工具(一)第3关:MongoDB 的 Profiling 工具(二)第1关:MongoDB 查询优化原则查询优化原则在查询条件、排序条件、统计条件的字段上选择创建索引,可以显著提高查询效率;用 $or 时把匹配最多结果的条件放在最前面,用 $and 时把匹配最少结果的条件放在最前面;使用 limit() 限定返
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2023-07-27 17:14:27
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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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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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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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目录开始之前的注意事项安装运行项目在MongoDb中使用GroupBy有关MongoDb中聚合的更多信息MongoDb支持Jion使用Javascript访问WebApi您可能也有兴趣每当您需要创建指标或从数据中获取更多见解时,数据聚合都将非常有用。此外,加入多个MongoDb集合可能会提供更有意义的结果。本文将简要介绍如何使用.NET Driver和LINQ在MongoDb上运行它们。开始之前的
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2023-11-05 23:04:42
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# 实现spark读写hudi效率
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者,你可能已经听说过Apache Hudi,它是一个在Apache Hadoop上构建的存储和处理大规模数据的库。本文将指导你如何使用Spark来高效地读写Hudi数据。
## 整体流程
下面是实现"spark读写hudi效率"的整体流程,我们可以通过表格展示出来。
```mermaid
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原创
2024-05-04 04:54:30
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