最近项目上一直在用mongodb作为数据库,mongodb有他的优势,文档型类json格式存储数据,修改起来比传统的关系型数据库更方便,但是最近在用mongodb出现了查询缓慢的问题,我用命令行查询,显示速度非常快,而且也添加了索引,2万条数据只需要十几毫秒,但是用代码实现却需要好几秒,我调试了代码发现代码生成的查询语句跟我在命令行的查询语句是一样的,我当时就很纳闷. 我当时的代码是这样写的: var list = collection.FindAs<AdClick>(query).SetSo

最近有点忙,本来有好多东西可以总结,Redis系列其实还应该有四.五.六...不过<Redis in Action>还没读完,等读完再来总结,不然太水,对不起读者. 自从上次Redis之后呢,算是对Nosql类型的产品有些入门了,这会换个方向,研究下真正的NoSql数据库——MongoDB.说起MongoDB,确实是用完了之后颠覆了我的数据管和程序观.怎么说呢?如果用在OO设计的程序里那真的太棒了,像我这种数据驱动.表驱动思想根深蒂固的人,思路很难一下子跟上MongoDB的节奏.当然并不是调用

传统的SQL分页 传统的sql分页,所有的方案几乎是绕不开row_number的,对于需要各种排序,复杂查询的场景,row_number就是杀手锏.另外,针对现在的web很流行的poll/push加载分页的方式,一般会利用时间戳来实现分页. 这两种分页可以说前者是通用的,连Linq生成的分页都是row_number,可想而知它多通用.后者是无论是性能和复杂程度都是最好的,因为只要简单的一个时间戳即可. MongoDB分页 进入到Mongo的思路,分页其实并不难,那难得是什么?其实倒也没啥,看明白

1.准备环境 1.1 mongodb下载 1.2 mongodb启动 C:\mongodb\bin\mongod --dbpath D:\mongodb\data 1.3 可视化mongo工具Robo 3T下载 2.准备数据 <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.6.1</

在上篇文章 Spring Data MongoDB 环境搭建 基础上进行分页查询 定义公用分页参数类,实现 Pageable 接口 import java.io.Serializable; import org.springframework.data.domain.Pageable; import org.springframework.data.domain.Sort; public class SpringDataPageable implements Serializable, Page

一.概述 问题描述:在项目中优化动态查询分页接口时,发现count查询很慢(数据量大概30万),那如何解决这个问题呢? 解决方法:添加索引,多个查询条件可以添加复合索引 二.测试对比 1. 未加索引时 count所用时间:1810ms 接口总用时:2298ms 2. 添加索引后 添加索引代码: db.getCollection('infomations').createIndex({"isDraft": -1, "isProcessed": -1, "in

Limit与Skip方法 MongoDB Limit() 方法 如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录,可以使用MongoDB的Limit方法,limit()方法接受一个数字参数,该参数指定从MongoDB中读取的记录条数. 语法 limit()方法基本语法如下所示: >db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER) MongoDB Skip() 方法 我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外,还可以使用skip()方法来跳过指定数量的

mongodb代码 根据时间倒序,查看10条 db.表名.find({"_id":"xxx"}).sort({"inserted":-1}).limit(10).skip(1) 相对的php代码 $postArr = $this->mongo->executeQuery( 表名, [ '_id' => new ObjectId(字符串id) ], [ 'sort' => [ 'inserted' => -1 ], '

/// <summary> /// mongodb分页查询 /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="sortQuery"></param> /// <param name="query"></param> public void GetPaging<

前言 传统关系数据库中都提供了基于row number的分页功能,切换MongoDB后,想要实现分页,则需要修改一下思路. 传统分页思路 假设一页大小为10条.则 //page 1 1-10 //page 2 11-20 //page 3 21-30 ... //page n 10*(n-1) +1 - 10*n MongoDB提供了skip()和limit()方法. skip: 跳过指定数量的数据. 可以用来跳过当前页之前的数据,即跳过pageSize*(n-1). limit: 指定从Mon

前言 在上一篇Node.js.express.mongodb 入门(基于easyui datagrid增删改查) 的基础上实现了分页查询.带条件搜索. 实现效果 1.列表第一页. 2.列表第二页 3.条件搜索 分页实现 1.分页实现使用了Mongodb的query.skip().limit().where() 这三个方法,然后利用query.exec(). 2.我在页面使用的是easyui datagrid,从datagrid往后台传page和rows是用POST方式传,我刚开始用req.par

一.使用limit和skip进行分页查询 public List<User> pageList(int pageNum ,int pageSize){ List<User> userList = new ArrayList<>(); Mongo mg = new Mongo(); DB db = mg.getDB("data"); DBCollection coll = db.getCollection("t_user"); DB

.netcore MongoDB.Driver 版本才2.8 与aspnet差距太大,网上找很多资料没有现成的代码. public override async Task<PagerList<NewsContentDto>> PagerQueryAsync(NewsContentQuery parameter) { FilterDefinitionBuilder<NewsContentDto> builder = Builders<NewsContentDto&g

在用spring-data-mongodb框架开发的过程中,需要实现分页查询,就百度了下,没找到满意的又google了下,找到了思路. 在spring-data-mongodb 官方文档中,建议你使用PagingAndSortingRepository  来实现分页,但是我是真的不喜欢这个设计啊!! 用方法名来映射查询语句,框架会自动生成执行代码,还为此定义了一套语法,举个例子: public interface UserRepository extends MongoRepository<Us

这篇文章主要介绍了MongoDB各种查询操作详解,包括比较查询.关联查询.数组查询等,需要的朋友可以参考下   一.find操作 MongoDB中使用find来进行查询,通过指定find的第一个参数可以实现全部和部分查询. 1.查询全部 空的查询文档{}会匹配集合的全部内容.如果不指定查询文档,默认就是{}. 2.部分查询 3.键的筛选 键的筛选是查询时只返回自己感兴趣的键值,通过指定find的第二个参数来实现.这样可以节省传输的数据量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗. 查询时,数据库所

/** * @param $uid * @param $app_id * @param $start_time * @param $end_time * @param $start_page * @param $limit_page * mongodb中的分页查询 */ public static function getUserRevenueInfoList($uid, $source,$app_id, $start_time, $end_time,$skip, $limit){ $match

上一篇文章,写了mongodb常规操作,继续写入,本章主要讲高级查询,文本,聚集,大数据查询. Mongodb的查询语法是很多的,是NOSQL队伍中比较丰富的一个.当然有很多查询跟关系型查询无法相比.例如联表查询,Mongodb并不擅长联表查询,虽然出一个$lookup支持两个集合之间关联,不过跟关系相比之就逊色多了. Mongodb的查询种类很丰富,这里就不一一讲解,挑一些常用的写出来,作一个笔记. 一  聚合查询 mongodb对数据统计,筛选引用aggregate()进行聚合查询.功能相当

1.BsonDocument对象 在MongoDB.Bson命名空间下存在一个BsonDocument类,它是MongoDB的文档对象,代表着MongoDB中不规则数据一条条实体模型.可以使用BsonDocument对不规则数据进行操作,这个类型继承了IEnumberable<>类,也就是说又将每一个实体模型看做一个集合,我们可以使用下标方式获取实体模型中的值 // // 摘要: // Gets or sets a value by position. // // 参数: // index:

需求缘起(用一个公司的发展作为背景) 1.还是个小公司的时候,注册用户就20w,每天活跃用户1w,每天最大单表数据量就1000,然后高峰期每秒并发请求最多就10,此时一个16核32G的服务器,每秒请求支撑在2000左右,负载合理,没有太大压力,基本没有宕机风险. 2.当注册用户达到2000W,每天活跃用户数100W,每天单表新增数据量达到50W条,高峰期请求量达到1W.经过一段时间的运行,单标数据量会越来越多,带来的问题   2.1 数据库服务器的IO,网络宽带,CPU负载,内存消耗都会达到非常

最近项目在做网站用户数据新访客统计,数据存储在MongoDB中,统计的数据其实也并不是很大,1000W上下,但是公司只配给我4G内存的电脑,让我程序跑起来气喘吁吁...很是疲惫不堪. 最常见的问题莫过于查询MongoDB内存溢出,没办法只能分页查询.这种思想大家可能都会想到,但是如何分页,确实多有门道! 网上用的最多的,也是最常见的分页采用的是skip+limit这种组合方式,这种方式对付小数据倒也可以,但是对付上几百上千万的大数据,却只能望而兴叹... 经过网上各种查找资料,寻师问道的,发现了

1 什么是mongodb的分页 就是一次返回表中的连续若干行. 2 什么是sql分页 同样是返回表中的连续若干行. 3 如何实现sql分页 利用order by xxx limit xxx 4 如何实现mongodb分页 第一,利用skip和limit db.test.sort({"idx":1}).skip(10000).limit(10); skip需要遍历链表,当skip的数据很大时,速度就很慢,所以这个时候不建议skip.而使用查询. 第二,利用查询 db.test.find(