1. 简介在开发应用程序时，查询性能是非常重要的。MongoDB提供了一种查询优化和执行计划的机制，可以帮助我们优化查询性能并理解查询的执行过程。2. 查询优化查询优化是指通过调整查询方式和索引来提高查询性能。下面是一些常用的查询优化技术：2.1 索引索引是提高查询性能的常用工具。它可以加速查询的速度，减少数据的扫描量。在MongoDB中，可以通过createIndex()方法创建索引。索引可以是
MongoDB源码概述——内存管理和存储引擎
数据存储： 之前在介绍Journal的时候有说到为什么MongoDB会先把数据放入内存，而不是直接持久化到数据库存储文件，这与MongoDB对数据库记录文件的存储管理操作有关。MongoDB采用操作系统底层提供的内存文件映射（MMap）的方式来实现对数据库记录文件的访问，MMAP可以把磁盘文件的全部内容直接
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2024-08-26 23:17:05
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# MongoDB千万级数据分组聚合查询实现教程
## 引言
在处理大量数据时，对数据进行分组聚合查询是非常常见的需求。本文将介绍如何使用MongoDB来实现千万级数据的分组聚合查询。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经完成以下准备工作：
- 安装并配置MongoDB数据库
- 熟悉MongoDB的基本概念和操作
- 了解基本的聚合管道（aggregation pipeline）操作
#
原创
2024-01-20 11:02:29
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曾经在收集数据的项目中，用过mongodb的数据存储，但是当数据很大的时候，还是比较的吃力。很可能当时的应用水平不高，也可以是当时的服务器不是很强。 所以这次能力比以前高点了，然后服务器比以前也高端了很多，好嘞 ~再测试下。（更多的是单机测试，没有用复制分片的测试 ～）！相比较MySQL，MongoDB数据库更适合那些读作业较重的任务模型。MongoDB能充分利用机器的内存资源。如果机器的内存资源
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2024-03-10 20:14:14
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工作需要，专门花了一下午研究了Elasticsearch里面的nested。最好的材料还是官网上面的Elasticsearch: The Definitive Guide，所以直接将里面涉及到nested的文章找来看了看，顺便把它们翻译了，贴出来和大家分享。同时综合考虑了一下，把英语大体的英文原文也一起贴出来了。希望这样能够适应不同读者的口
mongodump和mongorestore实践1.mongodump备份工具mongodump能够在Mongodb运行时进行备份，它的工作原理是对运行的Mongodb做查询，然后将所有查到的文档写入磁盘。mongodump的参数与mongoexport的参数基本一致1.1 mongodump关键参数如下所示：mongodump --help查看帮助命令-h,--host ：代表远程连接的数据库地
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2024-10-15 22:27:00
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在自己的虚拟机上测了下
MongoDB千万级数据的性能，方法比较粗糙，仅供参考。一、环境准备CentOS7.6CPU4核内存8GMongoDB5.0.9二、测试代码用SpringBoot写了个测试程序Maven依赖pom.xmlxml<dependencies<dependency<groupIdorg.springframework.boot</groupId<artifactIdspringbo
原创
2022-07-10 21:23:23
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盖娅广告匹配系统（GaeaAD）用于支撑盖娅互娱全平台实时广告投放系统，需要将广告数据和游戏 SDK 上报的信息进行近实时匹配，本质上来说需要实时的根据各个渠道的广告投放与相应渠道带来的游戏玩家数据进行计算，实现广告转化效果分钟级别的展现及优化。##初期的 MySQL 存储方案在系统设计之初，基于对数据量的预估以及简化实现方案考虑，我们选用了高可用的 MySQL RDS 存储方案，当时的匹配逻
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2024-01-17 10:22:24
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# 如何实现“mongodb千万级数据查询耗时”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接数据库) --> B(创建索引)
B --> C(编写查询语句)
C --> D(查询数据)
D --> E(优化查询语句)
```
## 整件事情的流程
| 步骤 | 操作 |
| ------------ | -------------
原创
2024-06-09 04:30:53
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背景每个动作都会生产一条动态数据，如今已经生成了一千多万条数据，而且正以每天好几万的速度迅速增长，频繁的读写导致 RDS 数据库实例压力非常大，该库还有核心业务的数据，为了避免对核心数据的影响，决定将其分出来。结合其业务特点，决定使用 MongDB，那么第一个问题就是如何同步这些数据了。方案一 CDC不能停止服务，还不能影响业务，所以选择通过 SQL Server 的 CDC 功能进行同步，先不用
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2023-09-20 18:04:47
354阅读
mongodb简介在使用nodejs时候，需要存储一些简单json数据的情况下，很多人会推荐使用mongodb。mongodb是一个文档型数据库，在 sql 中，数据层级是：数据库（db） -> 表（table） -> 记录（record）-> 字段；在 mongodb 中，数据的层级是：数据库 -> collection -> document -> 字段。其
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2024-01-12 12:47:24
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pagehelper之百万级数据查询优化用过pagehelper的人都知道，那是真香呀，但是当数据量级别越来越大的时候呢？几万，几十万，都没啥感觉，但是当上了百万，千万之后呢？它似乎就不香了呀。pagehelper相关的解析，浅谈什么的这儿就不说了，网上一搜一大把。这儿主要来解决一下百万级别以上的pagehelper的慢查询问题。pagehelper用过的都知道，每次有总页数，总条数，做分页真的是
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2024-06-18 19:59:14
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Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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一、百万级数据库优化方案1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注
实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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# 实现 Redisson 千万级数据教程
## 简介
Redisson 是一个基于 Redis 的分布式对象和服务框架，提供了一系列的分布式服务和数据结构的实现，如分布式锁、分布式集合、分布式消息队列等。在处理大规模数据时，Redisson 提供了一些优化策略，使得可以有效地处理千万级的数据。
在本教程中，我们将详细介绍如何通过 Redisson 实现千万级数据的存储和访问。
## 整体流
原创
2023-10-11 10:36:10
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# MySQL 千万级数据中的 NOT IN 查询优化
在处理千万级数据时，MySQL 数据库的性能可能会受到很大影响，尤其是涉及到复杂查询时。其中，`NOT IN` 是一种常见的查询操作，它用于从一组记录中排除特定条件的数据。然而，使用 `NOT IN` 查询时，性能往往不如预期，尤其是在大数据集上。
## 1. `NOT IN` 的基本用法
`NOT IN` 操作符用于选择不在指定列表中
原创
2024-10-19 03:30:22
133阅读
外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据，就要考虑该如何
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2024-08-23 15:26:33
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应尽量避免在 where 子句中使用！= 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在
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2024-03-20 13:45:15
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工作中遇到要从网络SQL实例上查几个张表(A\B\C)，处理后存到本地Postgres库这么个需求，其中表B过千万（也可能过亿），当然不可能一次性查询，就要用到分页查询了。主流分页方法无非那么几种1、Not In 大法（据说是效率极低）果断放弃2、比较主键 top 50000 where max(ID)>50000 order by id asc(
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2024-01-10 16:45:26
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