一、启动mongdb时报错根据你的 mongodb.conf 配置文件里的内容进行排查，如（1）Unrecognized option: storage try ‘mongod --help’ for more information解决办法：在storage：下面的两行最前面输入两个空格。（2）error：child process failed, exited with error numbe
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2023-09-11 22:05:39
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如果你的应用使用的是MongoDB，那么你就有可能需要关注它的性能问题，一般访问数据的方式，硬件，数据库连接数会引起性能问题。索引建立不合适，数据结构不合理也会限制性能，在后面会讲到这些如何影响数据库锁也有可能已经到达数据库的最大性能，需要进行扩容，对硬件升级，比如需要合适大小的内存容量。这部分可以关注内存和MMAPv1 存储引擎有时候性能问题可能只是暂时的，请求突然增加引起。这会在数据库连接数部
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2023-08-15 18:08:32
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# MongoDB性能分析
MongoDB是一个开源的非关系型数据库，广泛应用于各种应用程序中。为了确保MongoDB的高性能运行，我们需要对其进行性能分析和优化。本文将介绍一些常用的MongoDB性能分析方法，并提供相应的代码示例。
## 监控工具
在进行性能分析之前，我们需要选择合适的监控工具来收集MongoDB的运行数据。常用的监控工具包括：
- **mongostat**：用于实时
原创
2023-08-17 05:17:46
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什么是GridFSGridFS是一种大型文件存储在MongoDB的文件规范，所有官方支持的驱动都实现了GridFS，GridFS是MongoDB中的一个内置功能。可以保存文件。为什么要使用GridFS问题一问题一：用FTP上传文件，把文件地址保存到MySql数据库，与GridFS有什么区别。答：文件系统到了后期会相当的难以管理，同时不利于扩展，此外做分布式文件系统也会显的很不容易，但是Gri
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2023-12-18 14:44:12
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一、概念MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，有C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展性的高性能数据存储解决方案。是目前世界上应用最广泛的nosql数据库。二、特点及优缺点 MongoDB的特点：高性能、易部署、易使用，方便存储 MongoDB优缺点： &nb
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2023-08-15 18:45:57
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1、GridFS简介MongoDB为了性能将文档大小的上限设置为16MB。如果要存储超过16MB的文档，就需要使用GridFS规范。
因为，即使仅请求文档中的一小部分字段，MongoDB仍然需要把整个文档加载到内存中。使用GridFS可以轻松存储大文件，并且可以只访问部分文件，而不是读取完整的文件，从而保持高性能。GridFS并不是一个真正的软件特性。
MongoDB中并没有任何专门用于管理Gri
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2023-07-29 10:53:15
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一、教程 http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html二、使用场景MongoDB 的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）和传统的RDBMS 系统（具有丰富的功能）之间架起一座桥梁，它集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo 适用于以下场景。● 网站数据：Mongo 非常适合实时的插入，更新与查询，并具
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2023-06-13 22:56:44
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1、概念MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，也是NoSql数据库的一种。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文
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2023-08-15 21:12:10
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一.引言 MongoDB是一款为各种现代应用设计的高性能、可扩展的数据库。各种规模的机构用它来支撑低延迟、高吞吐、连续高可用的在线、可操作、关键的应用系统。 该指导概述了涉及硬件、应用模式、模式设计、索引、磁盘I/O，亚马逊EC2和基准设计等多个关键维度的MongDB系统中，大幅提升性能所应考量的因素，但并非十分详尽。 按照该指导的建议，将会减少遭遇常见性能问题的可能性，但其并不保证应
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2024-07-31 22:52:42
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一、为什么使用GridFS是MongoDB的一个子模块，使用GridFS可以基于MongoDB来持久存储文件，并且支持分布式应用（文件分布存储和读取）。作为MongoDB中二进制数据存储在数据库中的解决方案，通常用来处理大文件，对于MongoDB的BSON格式的数据（文档）存储有尺寸限制，最大为16M。但是在实际系统开发中，上传的图片或者文件可能尺寸会很大，此时我们可以借用GridFS来辅助管理这
索引的限制： 索引名称不能超过128个字符 每个集合不能超过64个索引 复合索引不能超过31列 MongoDB 索引语法 db.collection.createIndex({ <field>: < 1 or -1 > }) db.collection.ensureIndex({ <field>:
原创
2022-05-19 21:59:20
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主要是对比MySQL来说明优点 不存在sql注入：MySQL的是sql注入是一个很严重的缺点，虽然可以使用参数绑定和预处理以及特殊字符转义来处理。但是MongoDB根本不存在这个问题。不过xss攻击还是需要防范的。 不需要提前创建表：在MySQL中如果想要写入一条数据的话必须要先创建好一张表然后才能写入数据，比如：要在user表里写入id=1,username=‘aaa’,sex='女',ag
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2024-06-04 23:34:48
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Redis、SSDB、Memcache和MongoDB的区别摘要： Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。一.Memcached1.1Memcached的优点：Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节
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2024-02-02 20:44:47
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性能与用户量 “如何能让软件拥有更高的性能？”，我想这是一个大部分开发者都思考过的问题。性能往往决定了一个软件的质量，如果你开发的是一个互联网产品，那么你的产品性能将更加受到考验，因为你面对的是广大的互联网用户，他们可不是那么有耐心的。严重点说，页面的加载速度每增加一秒也许都会使你失去一部分用户，也就是说，加载速度和用户量是成反比的。那么用户能够接受的加载速度到底是多少呢？ 如
使用db.collection.explain("executionStats")语句对查询性能进行分析在MongoDB中创建表inventory 并插入测试数据{ "_id" : 1, "item" : "f1", type: "food", quantity: 500 }{ "_id" : 2, "item" : "f2", type: "food", quantity: 1
原创
2022-02-17 17:04:19
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使用db.collection.explain("executionStats")语句对查询性能进行分析在MongoDB中创建表inventory 并插入测试数据{ "_id" : 1, "item" : "f1", type: "food", quantity: 500 }{ "_id" : 2, "item" : "f2", type: "food", quantity: 1
原创
2021-07-07 13:35:01
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# MongoDB 执行性能分析 博客
## 简介
在开发过程中，我们经常需要对 MongoDB 数据库的执行性能进行分析，以找出潜在的性能问题并进行优化。本文将介绍如何执行 MongoDB 执行性能分析，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下面是进行 MongoDB 执行性能分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 开启性能分析功能 |
原创
2024-01-06 12:15:11
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1. cpu高排查过程 第一步：top #找进程 第二步：top -Hp pid &nb
原创
2015-07-13 15:56:30
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Redis 性能的基本面
优化网络延时
警惕执行时间长的操作
优化数据结构、使用正确的算法
考虑操作系统和硬件是否影响性能
考虑持久化带来的开销
使用分布式架构 —— 读写分离、数据分片
后话
参考资料
在一些网络服务的系统中，Redis 的性能，可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博，把热点微博[1]，最新的用户关系，都存储在 Redis 中，大量的查询
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2021-06-22 11:06:16
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那么，针对 Redis 服务，我们能做哪些性能优化呢？或者说，应该避免哪些性能浪费呢？
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2021-07-27 17:52:04
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