MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点,关键是看用在什么地方.所以我们所熟知的那些SQL(全称Structured Query Language)语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言.     以我们公司项目为例,在早期的项目中,都在使用关系型数据库,用过SQLServer,Oracle,DB2,后来全部转向Mysql,原因

首先续上篇测试:   经过上一篇文章中对代码及参数的修改,Hbase的写入性能在不开Hlog的情况下从3~4万提高到了11万左右. 本篇主要介绍参数调整的方法,在HDFS上加上压缩卡,最后能达到的写入性能为17W行每秒(全部测试都不开Hlog). 上篇测试内容: 详情 http://blog.csdn.net/kalaamong/article/details/7275242. 测试数据 http://blog.csdn.net/kalaamong/article/details/7290192

这篇文章主要介绍了python测试mysql写入性能完整实例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文主要研究的是python测试mysql写入性能,分享了一则完整代码,具体介绍如下. 测试环境: (1) 阿里云服务器centos 6.5 (2) 2G内存 (3) 普通硬盘 (4) mysql 5.1.73 数据库存储引擎为 InnoDB (5) python 2.7 (6) 客户端模块 mysql.connector 测试方法: (1) 普通写入 (2) 批量写入 (3) 事务加批量写入

硬件概述:cpu:24,内存:20g,磁盘:10*2.7T. 写入性能:(不对ip进行添加geo信息). 写入性能对比 速度 Commit耗时(秒) 500*1000条 Bulk耗时(秒) 1000条dns Bulk耗时(秒) 1000条tcpflow Bulk耗时(秒) 1000条weblog Cpu占用 磁盘使用 数据量tcpflow 线程配置 tantivy 155272 6-19 0.01-0.06 0.1-0.2 0.1-0.2 40-80 us, 5-15 sy 20-90 4_00

案例描述: 通过iostat发现存储的写性能长期维持在10MB左右,而且因为写性能差已经导致数据库性能变差: 两个小时以后,iostat发现系统的写性能已经能够到100MB以上,数据库性能也恢复正常. 也就是说,在对系统.数据库监控中,出现了性能波谷,存储写入性能严重抖动,为什么? 一.原理过程 由上原理图,进行过程解析: 1.事务提交,修改buffer_pool中的数据形成脏页,并且同时生成redo日志,将日志写入磁盘redo log中: 2.事务提交成功: 假设,有三组redo log文件,

这次聊聊业务中经常出现的重试现象,可能很多运维都被开发莫名其妙的艾特然后让查一查业务中出现失败的情况,很不巧刚接手MongoDB的运维就碰到了一个案例. 前段时间与业务开发讨论过某业务服务的超时重试问题,这项业务依赖的数据库是一直很热门的MongoDB数据库,这里采用了复制集的模式架构,且底层硬件采用KVM.业务开发反映数据库实例慢,最近超时的业务较少,重试后都能正常进行.我与开发沟通了半小时后大致了解他的意思,又花了大半天的时间去沟通并解决这个问题,过程就不详细赘述了.大概的意思就是这项短信服

Flume-NG中的hdfs sink的路径名(对应参数"hdfs.path",不允许为空)以及文件前缀(对应参数"hdfs.filePrefix")支持正则解析时间戳自动按时间创建目录及文件前缀. 在实际使用中发现Flume内置的基于正则的解析方式非常耗时,有非常大的提升空间.如果你不需要配置按时间戳解析时间,那这篇文章对你用处不大,hdfs sink对应的解析时间戳的代码位于org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink的pro

一.mongodb的监控 mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化. 查看当前是否开启profile功能用命令 db.getProfilingLevel()  返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部 开始profile功能为 db.setProfilingLevel(level);  #level等级,值同上 level为1的时候,慢命令默认值为100ms,更改为db.setProfilingLevel(level,slowms

mongodb性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录.(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成.如果你想插更多的文档也没问题,只要有耐心等就可以了.) 1 for(var i=0;i<2000000;i++){ 2 db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i}); 3 } MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化

从mysql数据库通过java程序导入单表1300w到mongodb,花了大概50分钟,前1000w条数据中每100w条大概要3分钟,之后的300多w条就差不多每100w条要5到6分钟,之后再从其他的mysql表里面导入数据就会越来越慢,请问可以从那些方面可以优化mongodb的写入操作?这是我记录的花费时间 可以确定的是如果只在mysql里面遍历读取这1300w条数据,花费时间是10分钟左右. 可以生成好文档数据,然后用mongoimport  导入, 速度超快! 加大内存,mongodb 的

转载:http://blog.csdn.net/kalaamong/article/details/7290192 接上文啊: 测试机性能 CPU 16* Intel(R) Xeon(R) CPU           E5620  @ 2.40GHz MEMORY 48GB DISK 12*SATA 2TB NET  4*1Gb Ethernet 测试数据: 类型 国内某视频网站近半年用户访问日志 结构 一行九列,包括用户访问页,关键词及其它用户信息.对应HBase一个family下9个colu

mongodb性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录.(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成.如果你想插更多的文档也没问题,只要有耐心等就可以了.) for(var i=0;i<2000000;i++){ db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i}); } MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0

Last Updated: 12/14/2018Categories: Troubleshooting  Details 免责声明:本文为 ESX/ESXi hosts might experience read or write performance issues with certain storage arrays (1002598)的翻译版本.尽管我们会不断努力为本文提供最佳翻译版本,但本地化的内容可能会过时.有关最新内容,请参见英文版本. 不同阵列供应商提供的某些 iSCSI 存储阵

一.LOW_PRIORITY1.对于myisam默认是写操作优先,读操作滞后.通过该项更改,可以使读操作优先,写操作在有空闲的时候再写入.但该项可能在理论上造成,写被永远阻塞. SQL语句中使用示例:UPDATE LOW_PRIORITY table_name SET colomu='val' WHERE id=1; 该关键字同样可以在my.cnf中设置,调低所有的写入优先级. 需要说明的是,执行带有LOW_PRIORITY关键字的写入,线程必须等待执行完才会返回,并非是异步,而是同步,所以建议

SELECT * from t_user ORDER BY create_time desc SELECT create_time,  COUNT(create_time) as num from t_user GROUP BY create_time ORDER BY num desc

使用情景 开始之前,我们先设定这样一个情景: 1.一百万注册用户的页游或者手游,这是不温不火的一个状态,刚好是数据量不上不下的一个情况.也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候. 2.数据库就用一台很普通的服务器,只有一台.读写分离.水平扩展.内存缓存都不谈.一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高,恐怕公司的日子还不是那么宽裕,能够在数据库上的投资也有限. 以此情景为例,设每个用户都拥有100个道具,用户随时会获得或失去道具. 我们就来看看这一亿的道具怎么搞. 道具一般要使用原型.实例的设

阅读目录 一.第一个问题:Key-Value数据库可以有好多的Key,没错,但对MongoDB来说,大错特错 二.第二个问题:FindOne({_id:xxx})就快么? 三.第三个问题:精细的使用Update 四.2.1.1. 登录时身份认证 五.2.1.2. 使用软件时的界面控制 六.2.1.3. 提交操作请求时的许可验证 七.2.2.1. 角色(Role) 八.2.2.2. 角色(Role)与职务(Job)的关系 九.2.2.3. 用户帐号(User) 十.2.2.4. 用户组(User

Redis持久性 Redis提供了不同的持久性选项: RDB持久性以指定的时间间隔执行数据集的时间点快照. AOF持久性记录服务器接收的每个写入操作,将在服务器启动时再次播放,重建原始数据集.使用与Redis协议本身相同的格式以仅追加方式记录命令.当Redis太大时,Redis能够重写日志背景. 如果您愿意,只要服务器正在运行,您就可以根据需要禁用持久性. 可以在同一实例中组合AOF和RDB.请注意,在这种情况下,当Redis重新启动时,AOF文件将用于重建原始数据集,因为它保证是最完整的. 最

一.现象 iowait高达30%.使用iotop查知jbd2/sda6-8占用60%的io写入.mongodb每秒写入达400k. 必然复现 二.排查 1.先检查是不是mongodb引起的 将mongodb的数据文件放入tmpfs并在tmpfs上启动mongodb.iowait降低为正常范围,说明是由mongodb引起的. 由于mongodb的直接处理方为另一进程.停止另一进程后iowait降低为正常范围,说明该事情与该进程操作有关. 2.继续收集信息 由于jbd2为ext4的日志刷写内核进程,

背景 线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性.该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡.集群每个节点流量监控如下图所示: 从上图可以看出集群流量比较大,峰值已经突破120万/秒,其中delete过期删除的流量不算在总流量里面(delete由主触发删除,但是主上面不会显示,只会在从节

mongodb集群性能优化 在前面两篇文章,我们介绍了如何去搭建mongodb集群,这篇文章我们将介绍如何去优化mongodb的各项配置,以达到最优的效果. 警告 不做任何的优化,集群搭建完成之后,使用命令连接mongodb终端,一般会遇到以下的警告信息: 如何你是用的是我最新一版集群搭建的脚本,估计警告会少几个,因为里面已经做了一些优化 2017-08-16T18:33:42.985+0800 I STORAGE [initandlisten] ** WARNING: Using the XF