一、什么是MongoDB ?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。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档,数组及文档数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目: (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会差多少 4)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MongoDB 公司俨然成为一家成功的公司。在2022年 9 月其市值达到 380 亿美元,有 3 万 7 千家客户。同时 MongoDB 建设了非常成熟的应用开发者生态。根据 MongoDB 官网,到目前为止,MongoDB 已经有 700 万应用开发者,每个月新增 14 万开发者。而建设一个成功的开发者生态对于一款基础设施软件的重要性,越来越取得了共识。我们看一下 MongoDB 在建设应用开            
                
         
            
            
            
            1.  MongoDB简介MongoDB是一个跨平台的基于Key_Value键值对形式保存数据的NoSQL文档类型数据库。NoSQL(not only sql)数据库,泛指非关系型数据库。1.1 NoSQL数据库的特点l  不需要预定义模式不需要事先定义数据模式,预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时,并不需要预先定义它们的模式。l  无            
                
         
            
            
            
            100多个应用,1,500多个实例,每天200亿次查询奇虎是中国最大的安卓移动发布平台。奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司,同时为网络以及移动平台提供产品。自从2011年成为MongoDB的用户之后,奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用,其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询。我很高            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现“mongodb 亿级数据查询”
## 引言
在当今的大数据时代,数据量的增长速度非常快,对于开发者来说,如何高效地查询亿级数据成为了一个挑战。Mongodb作为一个强大的NoSQL数据库,提供了灵活的查询功能,可以帮助我们应对这个问题。
本文将介绍如何使用Mongodb实现亿级数据查询,并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程概览
为了更好地指导小白开发者,我们可以将整个实            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 亿级数据 MongoDB 查询性能
在处理大规模数据时,如何高效地进行查询是一个非常重要的问题。MongoDB作为一个NoSQL数据库,在处理亿级数据时,其查询性能表现出色。本文将介绍如何利用MongoDB进行亿级数据的查询,并给出一些代码示例。
## MongoDB简介
MongoDB是一个面向文档的数据库,具有高性能、高可用性和易扩展性等优点。在处理大规模数据时,MongoDB的分布            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用MongoDB查询解决亿级数据问题
## 简介
在处理大数据量时,传统的关系型数据库可能无法满足需求,而MongoDB作为一种非关系型数据库,具有良好的水平扩展性和高性能特点,适合处理亿级数据。本文将介绍如何使用MongoDB进行亿级数据的查询解决。
## 流程概述
下面是处理“mongodb 亿级数据 查询解决”的流程概述表格:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MongoDB亿级数据性能查询指南
作为一名经验丰富的开发者,我深知在面对亿级数据量时,性能查询是MongoDB使用中的一个关键挑战。本文将指导刚入行的开发者如何高效地进行MongoDB的亿级数据查询。
## 流程概览
首先,让我们通过一个表格来概览整个查询优化的流程:
| 步骤 | 描述 | 操作 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 确定查询需求 | 明确需要查询            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            近期涉及到一个业务,因为要在原来表的基础上进行增删改查并且需要重新建索引,分析了一下该表。01 数据分析4个月内达到1亿多,每月3千万,每天约以90万的数据02 预测问题后续新业务会导致数据成倍增加初步估算,每月数据量达到1亿,每天以270万的数据递增;
重新创建索引是不可能的,因为数据库数据量大;
该表后续增删改查都会越来越慢03 解决方法针对该问题,做了处理:
    分析该数据表的老数据是否            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行)1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右)2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会差多少4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-06 23:39:08
                            
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            索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,可以让我们查询数据库变得 更快。MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的查询优化技巧。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、数据增长情况每月增长量最大达到了1.9亿,每天增长约300W-500W二、遇到的情况及解决方法数据量过大,并且都集中在一个表,所以此表数据插入变慢。表索引越多越明显,优化处理方法:优化索引,以前的startTime日期字段索引,修改为客户端用日期生成ObjectId,再用_id 来进行查找。TraceId 字段(一个TraceId 对应多条记录)计划也删除,后面再用ES 系统先查询到_id 后            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            导读:本次分享将从以下几个方面进行分享,首先讲一下我们目前所做的工作,目前平台架构是怎么样的,第二个是大量日志情况下如何收集,第三个涉及百亿数据后如何快速存储以及快速查询,第四个讲一下数据存储后如何对数据进行聚合分析,挖掘出更有价值的信息。--01 平台简介我们的平台架构是基于Hadoop的办公生态插件,比如Ambari、spark、Flume等。基本上分为四个层次,第一个数据源,主要是收集数据库            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2017年在省公司做一个项目,涉及到一个亿级别的大表操作,过程中遇到了很多坑,走过后记录如下,方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库,对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志,当一次提交的数据量过大时,数据库会产生大量的日志写文件IO操作,导致数据库操作性能下降,尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项: 1、操作大表必须知道表有多大select s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## MongoDB亿级数据查询缓慢问题解决方案
在处理大规模数据时,MongoDB是一个非常流行的数据库选择。然而,当数据量达到亿级别时,查询性能可能会受到影响,导致查询缓慢的问题。这种情况通常是由于索引失效、查询语句优化不当等原因造成的。下面将介绍一些解决方案来提高MongoDB在亿级数据查询时的性能。
### 索引优化
索引是提高查询效率的关键。在处理大数据时,确保为经常使用的字段添加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1. 预先准备有效数据单号池,通过单号拉取数据处理单号表默认为101 使用findAndModify 更新单号表状态为 2 读取单号 循环读取100 条02 通过运单号批量查询 Aladin_WayBillStatus 表 获取数据03 拼接 新增 SQL语句04 批量提交给 Hbase05 批量更新 单号表 状态 为 3方式优点简单粗暴,开发简单 不超过200行代码,应为findAnd            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何优化 MongoDB 查询亿级数据缓慢的问题
## 简介
作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你解决 MongoDB 查询亿级数据缓慢的问题。在本文中,我将指导你完成整个优化流程,并提供每一步需要做的具体操作和代码示例。
## 整体流程
下表展示了优化 MongoDB 查询亿级数据缓慢的整体流程:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 根据具体场景分析            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、WSL、influxdb 是啥?(一)WSL 是啥根据百度百科,WSL是Windows Subsystem for Linux 的简称,就是是一个在Windows 10上能够运行原生Linux二进制可执行文件(ELF格式)的兼容层。它由微软与Canonical公司合作开发,其目标是使纯正的Ubuntu 14.04 "Trusty Tahr"映像能下载和解压到用户的本地计算机,并且映像内的工具和            
                
         
            
            
            
            简单介绍一下,四个分片的配置  192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘)
192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘)
192.168.99.8 双核 4G 500G(机械硬盘)
192.168.99.11 双核 4G 500G(机械硬盘)  mongos和conf服务器的配置也是差不多,就不贴出来了,不是很重要。很遗憾的是,片健当初只选择了ID主健,当时一时冲动,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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