# MongoDB写入效率
在大数据时代，数据的存储和处理变得尤为关键。MongoDB作为一个高性能的NoSQL数据库，具有很高的写入效率，适用于处理大量数据的场景。本文将介绍MongoDB的写入效率，并通过代码示例展示如何优化写入操作。
## MongoDB写入效率的优势
MongoDB的写入效率主要体现在以下几个方面：
1. **文档存储**：MongoDB使用文档存储数据，而不是传统
原创
2024-07-05 05:04:42
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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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项目当中模拟插入了120W条数据，在同一个文档当中单纯查询数据的速度还不错，主要是对查询的文档字段添加了索引，但是对查询结果的前台分页确有问题。具体来说是不设置任何查询条件的时候，会查询出来将近120W条满足条件的结果，使用mongodb的limit()和skip() 来取出来 第一页前20条数据，这样在后台的java程序当中只是这20条数据占用内存。 代码具体形式类似于用mongodb客户端执行
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2023-08-15 18:53:51
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es优点：将你的文档分割到不同容器或者分片中，可以存在单个节点或多个节点复制每个分片提供数据备份，防止硬件问题导致数据丢失。对集群中任意节点的相互请求进行路由，保证获取的数据是你需要的，集群增加或者重新分配分片时，不停机让新节点恢复丢失的节点分片数据redis优点：1速度快，因为数据存在内存中，类似于 HashMap ， HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是2支持丰富数据类型，支持
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2023-09-20 16:05:18
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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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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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这篇文章通过实例跟大家介绍了Mysql中几种插入方法的效率对比，这其中包括逐条插入、基于事务的批量插入、单条语句一次插入多组数据以及导入数据文件等四种方法的对比，文中通过实例代码介绍很详细，需要的朋友们下来来一起看看吧。前言最近因为工作的需要，要在Mysql里插入大量的数据大约1000w，目测会比较耗时。所以现在就像测试一下到底用什么插入数据的方法比较快捷高效。下面就针对每一种方法分别测试不同数据
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2023-10-14 16:33:57
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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 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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Redis提供了两种不同的持久化方法来将数据存储到硬盘里面。一种方法叫快照(snapshotting)，它可以将存在于某一时刻的所有数据都写入硬盘里;另一种方法教只追加文件(append-only file, AOF)，它会在执行的写命令复制到硬盘里。这两种方法可以自由搭配使用，具体如何选择，需要根据用书的数据以及应用来决定。下面在Redis安装目录的redis.conf文件中查看下Redis
# 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
从eclipse端向hdfs文件系统写入的测试代码如下：private FileSystem fs;
@Before
public void iniConf() throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
fs = FileSystem.get(conf);
}
@Test
public void wri
YL运维开发工程师，负责游戏系统配置管理平台的设计和开发，目前专注于新 CMDB 系统的开发，平时也关注运维自动化，DevOps，Python 开发等技术。背景CMDB 为了使用事务来存储机器的数据，启用了 mongodb4.0 版本，在平均 1.5k qps 并发写的情况下(这只是机器层面的数据，机器的里面有很多子资源的更新，每个子资源的更新会对应一个 mongodb 操作)，mongodb 一
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2023-08-01 12:00:13
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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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1、批量插入与逐条插入的性能差异实测本地MongoDB插入10万条数据，逐条插入需要40秒，批量插入仅需2.3秒。单本地批量插入数据的性能就远远超过逐条插入数据的性能。如果使用远程数据库，那么这个I/O导致的时间消耗会比这个差异许多倍。那么，我们怎么正确的批量插入数据呢？ 下面推荐两个案例：使用Redis批量插入一次性数据import redis
import json
import pymong
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2023-08-17 02:00:22
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四个方面进行 cpu/io 方面的优化处理： 1.集群架构上进行读写分离。所有查询优先考虑在从库上读取，写操作在主库上执行。避免主库混合读写压力过大，也减少主库上读写记录的锁冲突。connection string中readPreference 设置成secondarypreferred，C++ 驱动版本升级为3.1.3 mongo-cxx-driver（驱动升级，读写分离才生效） 。2.热表m
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2023-08-20 13:58:16
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对于write操作而言，首先写入journal日志，然后将数据在内存中修改（mmap），此后后台线程间歇性的将内存中变更的数据flush到底层的data files中，时间间隔为60秒（参见配置项“syncPeriodSecs”）；write操作在journal文件中是有序的，为了提升性能，write将会首先写入journal日志的内存buffer中，当buffer数据达到100M或者每隔100毫
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2023-08-01 20:18:57
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Spring.xml配置文件中
<mongo:options
connections-per-host="8"
threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="4"
connect-timeout="1000"
max-wait-time="1500"
auto
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2023-06-18 11:47:49
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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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