集群的结构,大家可以查看我的另一遍文章,Mongodb的三种集群  在最后一种集群中,介绍到. 目前使用的数据就是最后一个测试集群,留下的数据. 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

上千万或上亿的数据,如今的机器的内存应该能存下.所以考虑採用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数. 然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,能够用第2题提到的堆机制完毕. #include "IOSTREAM" #include<hash_map> #include<string> #include<map> using namespace std; int main(void) { //海量待统计数据 char* a[5]={&qu

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

为什么要使用 MongoDB? MongoDB 这个来源英文单词“humongous”,homongous 这个单词的意思是“巨大的”.“奇大无比的”,从 MongoDB 单词本身可以看出它的目标是提供海量数据的存储以及管理能力.MongoDB 是一款面向文档的 NoSQL 数据库,MongoDB 具备较好的扩展性以及高可用性,在数据复制方面,支持 Master-Slaver(主从)和 Replica-Set(副本集)等两种方式.通过这两种方式可以使得我们非常方便的扩展数据. MongoDB 较

生产环境zabbix3.2上亿的表数据通过表分区的方式进行历史数据清理 zabbix服务器经常报警io过载,在报警的时候发现是数据库在删除历史数据时耗时较长 数据库积攒了大量的历史数据信息,主要集中在zabbix的history.history_uint.history_str.history_text.trends.trends_uint这几个表中 需要进行清理,两种清理方式: .直接清空表,最省事,速度最快,缺陷是会丢失所有的监控历史数据 具体清理语句如下: use zabbix; trun

  /*client.c*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <sys/stat.h> #include <sys/types.h&

孤荷凌寒自学python第六十一天在Fedora28版的linux系统上找搭建本地Mongodb数据服务 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天是学习mongoDB数据库的第七天.成功在本地搭建了在Fedora28版的linux系统上找搭建本地Mongodb数据服务,并且连接和读写其中的数据初步测试也没有问题. 一.首先整理一下根据网络搜索的教程来安装Fedora28系统环境下mongoDB本地包的过程. (一)首先指明安装设置文件: 在终端命令行中输入: sudo vi /etc/yum

 孤荷凌寒自学python第六十天在windows10上找搭建本地Mongodb数据服务 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天是学习mongoDB数据库的第六天.成功在本地搭建了windows10系统下的mongoDB数据库,并且连接和读写其中的数据初步测试也没有问题,让人重新看到了希望. 一.首先整理一下根据网络搜索的教程来安装windows10系统环境下mongoDB本地包的过程. 网络上的安装教程很多,不过很多版本都是针对3.0及以前的版本,看上去安装过程将会非常复杂,光是命令行窗

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

整理这篇文章的缘由: 互联网应用会频繁加功能,修改需求.那么表结构也会经常修改,加字段,加索引.在线直接在生产环境的表中修改表结构,对用户使用网站是有影响. 以前我一直为这个问题头痛.当然那个时候不需要我来考虑,虽然我们没专门的dba,他们数据量比我们更大,那这种问题也会存在.所以我很想看看业界是怎么做的,我想寻找有没有更高级的方案,呵呵,让我觉得每次开发一个新功能,我在线加字段都比较纠结.后来只知道,不清楚在什么时候,无意中看到一个资料介绍online-schema-change这个工具,于是

看到下图,是通过Jqgrid实现表格数据的基本增删查改的操作.表格数据增删改是一般企业应用系统开发的常见功能,不过不同的是这个表格数据来源是非关系型的数据库MongoDB.nosql虽然概念新颖,但是MongoDB基本应用实现起来还是比较轻松的,甚至代码比基本的ADO.net访问关系数据源还要简洁.由于其本身的“非关系”的数据存储方式,使得对象关系映射这个环节对于MongoDB来讲显得毫无意义,因此我们也不会对MongoDB引入所谓的“ORM”框架. 下面我们将逐步讲解怎么在MVC模式下将Mon

一.引言            上一篇文章,我介绍了如何在Linux系统上安装和配置MongoDB,其实都不是很难,不需要安装和编译,省去了Make && Make Install 命令的使用.我们既然介绍了在Linux系统(确切的说是CentOS 7上)上如何安装MongoDB,那么在Windows上的安装也是必不可少的环节,要想懂得全面,必须自己亲身去做这些安装和配置,只有自己亲身操作了,才会给你留下更深的印象,废话不多说,就是我们的文章吧.二.MongoDB简介          M

MongoDB数据创建与使用 创建数据库 代码功能:读取本地文本文件,并保存到数据库中 import pymongo #连接mongo数据库 client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) #创建数据库 walden = client['walden'] #创建表 sheet_tab = walden['sheet_tab'] path= 'C:/Users/Lenovo/Desktop/walden.txt' # with open(path,'

作业讲解 下载代码: HBuilder APP和flask后端登录 链接:https://pan.baidu.com/s/1eBwd1sVXTNLdHwKRM2-ytg 密码:4pcw 如何打开APP和后端flask,请参数昨天的文章 进入flask后端程序目录,创建文件setting.py 设置MongoDB信息,以及json返回格式 import pymongo client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017) M

全局变量 由于多个html页面,需要引用同一个变量.这个时候,需要定义一个全局变量!如何定义呢? 默认包含了mui的html文件都导入mui.js文件.那么将变量写在mui.js中,就可以实现所有页面共享了! 由于开发环境的电脑的IP是自动获取的,隔一段时间,就需要修改一次.那么html中发送POST请求时,URL中的IP地址不能写死! 所有 JavaScript 全局对象.函数以及变量均自动成为 window 对象的成员. 修改mui.js,定义全局变量,务必使用windows * MUI核心

原文:sql索引从入门到精通(十亿行数据测试报告) 导读部分 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL Server 2005 学习笔记系列文章 http://www.sufeinet.com/thread-26-1-1.html 原文地址:http://www.sufeinet.com/thread-419-1

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互联网应用会频繁加功能,修改需求.那么表结构也会经常修改,加字段,加索引.在线直接在生产环境的表中修改表结构,对用户使用网站是有影响. 以前我一直为这个问题头痛.当然那个时候不需要我来考虑,虽然我们没专门的dba,他们数据量比我们更大,那这种问题也会存在.所以我很想看看业界是怎么做的,我想寻找有没有更高级的方案,呵呵,让我觉得每次开发一个新功能,我在线加字段都比较纠结.后来只知道,不清楚在什么时候,无意中看到一个资料介绍online-schema-change这个工具,于是顺便搜出了不少东西.后

add by zhj:直接从第四步开始就可以了,而且安装好MongoDB后会自动启动的,不必自己去执行启动命令 原文:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/ 一. 概述 通过这个教程,我们可以用.deb包在LTS Ubuntu上安装MongoDB社区版.虽然Ubuntu自己也有MongoDB包,但是官方的MongoDB社区版通常要更新一些. 注:平台支持 MongoDB只为64位 LTS Ubuntu

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

SSDB 是一个 C++ 开发的 NoSQL 存储服务器, 支持 zset, map 数据结构, 可替代 Redis, 特别适合存储集合数据. SSDB 被开发和开源出来后, 已经在生产环境经受了3个季度的考验, 一直稳定运行. 在一个支撑数千万用户的列表数据(例如用户的订单历史, 用户的好友列表, 用户的消息列表等)的实例上, SSDB 每天处理上亿个读写请求, 仍然能保持 CPU 占用在3%左右, 内存占用为 1G. 这种数据规模是我们原来使用的 Redis 所无法满足的, 因为 Redis