## MongoDB每秒读写数
### 简介
MongoDB是一种非关系型数据库,用于存储和处理大量的非结构化数据。它以其高性能、可伸缩性和灵活性而闻名。
在实际应用中,我们经常需要了解MongoDB每秒读写的性能情况,以便优化和调整系统配置。本文将介绍如何使用MongoDB的性能监测工具来获得每秒读写数,并给出相应的代码示例。
### 监测MongoDB性能的工具
MongoDB提供了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-25 00:14:42
                            
                                138阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            特点:高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有: 面向集合存储,易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引,包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性 支持Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl及C++语言的驱动程序,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-03 20:54:55
                            
                                4阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
                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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            mongostat感谢作者。insert    每秒插入次数query    每秒查询次数update    每秒更新次数delete    每秒删除次数(10条简单查询可能比一条复杂的查询速度更快,所以数值大小意义不大。但至少可以知道,是否在处理查询、是否在插入)getmore             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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              測试环境:               服务器:X86 pcserver   共6台               cpu:  单颗8核                       
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            你的MongoDB是否健康?   
 mongostatmongostat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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 实现MySQL每秒读写
## 步骤概览
首先,让我们看一下实现MySQL每秒读写的整个流程。下面的表格展示了实现这个目标的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建一个数据库连接 |
| 2 | 创建一个数据库 |
| 3 | 创建一个数据表 |
| 4 | 向数据表中插入数据 |
| 5 | 从数据表中读取数据 |
| 6 | 关闭数据库连接 |
接下来,让            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现 MongoDB 每秒记录数据
在今天的开发领域,使用 MongoDB 数据库是非常流行的,尤其是对于需要处理大数据流和实时分析的应用。在这篇文章中,我们将一起学习如何创建一个简单的系统来每秒向 MongoDB 插入数据。
## 任务流程概述
首先,我们需要确定任务的整体流程。以下是实现“MongoDB 每秒”系统的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            一、MySQL性能监控关注点QPS(每秒Query 量):这里的QPS 实际上是指MySQL Server 每秒执行的Query总量:QPS =  Queries / SecondsTPS(每秒事务量): 在MySQL Server 中并没有直接事务计数器,我们只能通过回滚和提交计数器来计算出系统的事务量。所以,我们需要通过以下方式来得到客户端应用程序所请求的TPS 值:TPS = (C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             首先要了解mysql的io过程前面提到了访问磁盘,那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读,磁盘读取数据靠的是机械运动,每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分,寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间,主流磁盘一般在5ms以下;旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速,比如一个磁盘7200转,表示每分钟能转7200次,也就是说1秒钟能转120次,旋转延迟就是1/1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先说一下最常见基本的系统瓶颈:1、硬盘搜索。现代磁盘的平均时间通常小于10ms,因此理论上我们每秒能够大约搜索1000次,这样我们在这样一个磁盘上搜索一个数据,很难优化,一个办法就是将数据分布在多个磁盘。2、IO读写。就磁盘来讲,一般传输10-20Mb/s,同样的,优化可以从多个磁盘并行读写。3、CPU周期。我们将数据读入内存后,需要对它进行处理并获取我们需要的结果。表相对于内存较小时常见的限制因            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            IOPS,每秒磁盘进行的I/O操作次数1.MYSQL的IOPS取决于磁盘的IOPS,肯定比磁盘的IOPS小?2.如果MYSQL的IOPS比磁盘的IOPS小,那一台服务器单位时间内处理的请求数也是200左右吗(预估一个请求会读取一次数据)?计算磁盘理论最大IOPS的方法如下:IOPS 是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量,一般以每秒处理的I/O请求数量为单位,I/O请求通常为读或写数据操作请求。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1,概述 Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的,开源的(BSD许可)高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串,值支持五种数据类型:字符串、列表、集合、散列表、有序集合。Redis 的数据是存在内存中的,所以读写速度非常快,因此 redis 被广泛应用于缓存方向,每秒可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Redis每秒命令数(QPS)解析
Redis是一种高性能的键值存储数据库,广泛用于缓存、消息队列等场景。一个衡量Redis性能的关键指标是“每秒命令数”(Queries Per Second,QPS),它指的是Redis在一秒钟内能够处理的命令数量。本篇文章将介绍如何监测和优化Redis的QPS,并给出相应的代码示例。
## 监测Redis的QPS
Redis提供了多种方法来监测系统性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            MongoDB是一种流行的NoSQL数据库,其具有高性能、灵活的数据模型以及强大的查询功能。在实际应用中,我们经常会关心数据库的查询性能,其中一个常用的性能指标就是每秒查询率(QPS)。QPS是指每秒钟数据库能够处理的查询请求的数量,对于一个高访问量的应用来说,QPS是一个非常重要的指标。
在MongoDB中,我们可以通过一些方法来衡量数据库每秒查询率的性能。其中一个方法是使用MongoDB的性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            性能监视器里的IO子系统计数器在运行里面输入”perfmon”,使用性能监视器,可以观察当前的I/O性能情况,确定是否存在I/O方面的问题。
在SQL Server上,涉及I/O的计数器有:
Average read bytes/sec,平均每秒的读取字节数 
Average write bytes/sec,平均每秒的写入字节数
Reads/sec, 每秒多少读
writes/sec,每秒多少写            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是redis?Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库, 整个数据库加载在内存当中进行操作, 定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作, Redis 的性能非常出色, 每秒可以处理超过 10 万次读写操作, 是已知性能最快的 Key-Value DB。Redis 的出色之处不仅仅是性能, Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             首先是配置方案:  
  环境准备:  
      1. #启动时需要使用非root用户,所有创建一个chiansun用户:  
2. useradd chiansun  
3. #为hadoop用户添加密码:  
4. echo 123456 | passwd --stdin chiansun  
5. #将chiansun添加到sudoers  
6. echo "chiansun ALL            
                
         
            
            
            
             关键性指标
IOPS(Input/Output operations Per Second)每秒处理的I/O请求次数需要说明的一点,通常提到磁盘读写能力,比如形容它每秒读300M写200M这个说的是数据吞吐量(I/O能力的另一个关键指标),但是IOPS指的不是数据吞吐量,它指的是每秒能够处理的I/O请求次数。什么是一次I/O请求呢?举个例子:读写100M的文件就是一次I/O请求,写入1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-03 15:27:12
                            
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