# MongoDB频繁写入：入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知MongoDB在处理频繁写入时的重要性。MongoDB以其高性能和灵活性而闻名，但初学者可能会对如何实现这一点感到困惑。本文将为您提供一个详细的入门指南，帮助您理解并实现MongoDB的频繁写入。
## 1. 准备工作
在开始之前，确保您已经安装了MongoDB和相应的驱动程序。您可以从[MongoDB官网](
## 2
原创
2024-07-30 08:44:56
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Mysql在写入压力很大，怎么办？高并发下的性能最大的问题，大都在数据库，以前我们做二十万超级群，mongodb每个月都会出事故.我们聊聊,高并发下如何缓解mysql的压力⚠️：mysql是锁锁表不锁库，sqlite是锁库不锁表环境准备Macmysqlnavicatwrk压测工具node.js环境下载wrkbrew install wrk如果这里卡住，可以调整`替换brew.git:cd
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2024-06-17 22:01:43
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今天要说的是mysql 的 MYISAM引擎下的表锁问题。通常来说，在MyISAM里读写操作是串行的，但当对同一个表进行查询和插入操作时，为了降低锁竞争的频率，根据concurrent_insert的设置，MyISAM是可以并行处理查询和插入的：当concurrent_insert=0时，不允许并发插入功能。当concurrent_insert=1时，允许对没有洞洞的表使用并发插入，新数据位于数据
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2023-12-06 23:11:11
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# Redis 写入频繁性能
## 介绍
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，并提供了丰富的操作函数，可以高效地进行数据读写。
Redis 的写入频繁性能是指在高并发写入场景下，Redis 能够处理的写入请求数量。对于某些应用场景，如实时计算、日志记录等，写入频繁性能是非常关键的。本文将介
原创
2023-10-20 17:34:43
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Synchronized低效的原因在Java SE 1.6发布前,使用Synchronized关键字实现同步功能是比较低效的,很多人称其为重量级锁.究其原理,是因为Synchronized是通过对象内部的一个叫做监视器锁（monitor）来实现的,而监视器锁本质又是依赖于底层的操作系统的Mutex Lock来实现的。操作系统实现线程之间的切换需要从用户态转换到核心态，这个成本非常高，状态之间的转换
当我们发现 Redis 并没有再执行一些类似于集合的全量遍历，执行集合的排序，交集，并集操作，KEYS 操作等这些慢操作，也没有同时删除过大量的过期的 keys 操作时，Redis 仍然还是变慢了，那么此时就需要考虑影响 Redis 性能的另外两个因素：文件系统及其操作系统。Redis 实例需要进行数据的持久化，就需要将数据保存在磁盘上，所以文件系统机制直接影响到了 Redis 的持久化方面的性能
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2023-10-11 23:55:29
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在处理MySQL磁盘写入频繁的问题时，我们需要通过分析具体的用户场景，识别在数据库写入时出现的异常，以及确定根因，最终提出有效的改进措施。以下内容将详细描述解决“mysql磁盘写入频繁优化”的过程。
### 用户场景还原
在某大型在线零售平台中，为了提升用户体验和订单处理效率，开发团队决定优化其后端数据库。经过一段时间的监控，发现MySQL的磁盘写入频率异常高，导致数据库性能严重下降，影响了系统
关于数据库的使用方式，我来分享下自己这几年使用数据库的四个阶段和一些杂谈！ 1，简单的一个数据库事例:没有复杂的结构，只需要简单的连接信息，就可以使用数据库，这个时候，读写数据的性能优化，主要如下: ①，使用show status查看数据库事务计数，慢查询，锁和锁的时间分布，以及警告信息等，根据这些信息进行优化！ ②，优化SQL:主要是排序，where句等尽量使用索引列，少用like语句，避免使用
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2024-10-03 15:30:07
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初次使用ClickHouse，基本都会碰到如下图中too many parts的报错。本文将具体介绍报错原因和优化方案。频繁写入ClickHouse报错原因如上图所示，clickhouse操作数据的最小操作单元是block，每次写入，都会按照zookeeper记录的唯一自增的blockId，按照PartitionId_blockId_blockId_0生成data parts，也就是小文件，然后后
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2024-02-02 11:44:48
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1. Redis的优缺点优点：
具有优异的读写性能，读写速度分别为110000次/s和81000次/s。支持数据的持久化（AOF和RDB两种方式。支持事务，Redis不仅所有操作都是原子性，而且支持对几个操作合并后的原子性执行。数据结构丰富，String、hash、set、zset、list等数据结构。支持主从复制，可读写分离。缺点：
数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高
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2023-10-07 21:40:50
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今天一个网友发求助信息，说某社会治安综合治理系统的连接的某个oracle用户频繁被锁,使用 alter user XX account unlock 解锁后一会还是又被锁定，使用PLSQL登录时提示ORA-28000
让他执行了一下这条SQL&
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精选
2014-06-01 13:59:01
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# 优化Java频繁写入文件的方法
在许多Java应用程序中，频繁地写入文件是一个常见的需求，比如日志记录和数据持久化。然而，频繁地进行文件写操作可能导致性能问题。本文将介绍如何通过减少文件I/O操作、使用缓冲和异步写入等方法来优化Java频繁写入文件的性能。
## 实际问题
假设我们有一个Java应用程序，需要将数据写入一个日志文件。该应用程序的核心逻辑如下：
```java
publi
原创
2023-08-22 06:16:49
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innodb_buffer_pool_size如果用Innodb，那么这是一个重要变量。相对于 MyISAM来说，Innodb对于buffer size更敏感。MySIAM可能对于大数据量使用默认的key_buffer_size也还好，但Innodb在大数据量时用默认值就感觉在爬了。 Innodb的缓冲池会缓存数据和索引，所以不需要给系统的缓存留空间，如果只用Innodb，可以把这个值设为内存的7
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2023-11-09 12:50:43
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问题现象在发现GET_PART类型的queue非常大的情况下，在system.replication_queue表中出现以下信息：node_nametypepostpone_reasonqueue-0000000120MERGE_PARTSNot executing log entry queue-0000000120 of type MERGE_PARTS for part xxx_31402_
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2024-05-16 05:06:57
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# 如何解决使用csrediscore频繁写入时内存不足的问题
## 1.整件事情的流程
```mermaid
erDiagram
开发者 --(指导)--> 小白
```
## 2.解决问题的步骤
```flowchart
flowchart TD
A(了解问题原因) --> B(优化写入策略)
B --> C(使用连接池)
C --> D(监控内存使用情
原创
2024-06-29 05:42:08
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10线程同时操作，频繁出现插入同样数据的问题。虽然在插入数据的时候使用了：insert inti tablename(fields....) select @t1,@t2,@t3 from tablename where not exists (select id from tablename where t1=@t1,t2=@t2,t3=@t3)当时还是在高并发的情况下无效。此语句也包含在存储过
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2023-07-07 17:47:24
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实践背景：将一段存在五重子查询嵌套与数据转换计算的Oracle SP(Sql Procedure)用Spark SQL实现。并且采用Java进行开发（不能用最爱的Scala了。。。） 这段SQL的核心逻辑接近千行代码，背后涉及到的关联表接近10个。没有文档，没有表ER图可供参考。我更愿将其定义为传统计算模型在大数据背景下的技术转型，或说是升级。 在此将采用Spark SQL的sql开发模式，一般在
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2024-07-01 17:56:22
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Redis缓存篇之替换策略：缓存满了怎么办？引言设置多大的缓存容量合适Redis 缓存有哪些淘汰策略如何处理被淘汰的数据 引言数据访问都是有局部性的，也就是我们通常所说的“八二原理”，80% 的请求实际只访问了 20% 的数据。所以，用 1TB 的内存做缓存，并没有必要。为了保证较高的性价比，缓存的空间容量必然要小于后端数据库的数据总量。不过，内存大小毕竟有限，随着要缓存的数据量越来越大，有限的
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2023-06-13 19:26:26
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前言 大学三年,学了不少东西,走了不少弯路,现在特地回顾一下.1，java， 当时,学java就是冲着它的多平台运行,无论是windows,linux,还是手机都可以运行(一种看似美好的东西…实际蛋疼得要命…),开发过一款网络多人对战的五子棋，基于ssh的信息管理网站,基于jsp的普通网站，看上去成绩挺不错，不过，我觉得道行还太浅了，就拿一个io为例，nio的缓存机制是怎样
在分析ORACLE的AWR报告时，发现SQL ordered by Executions（·
原创
2021-08-22 15:10:33
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