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

熟悉 LoadRunner 的朋友一定不会对其 TPS(每秒事务数).TRT(事务响应时间) 等视图感到陌生,因为这是压力测试最为关键的两个指标.JMeter 以其开源.轻巧.灵活.扩展性高等特性赢得了广大测试从业人员的青睐,但是它没有像 LoadRunner 那样提供一个 TPS.TRT 之类的视图,虽然聚合报告也能说明一些整体以及实时的问题,但是就整体趋势.实时平均值走向.稳定性报告方面就无能无力了,见下图:所幸的是,jmeter-plugins.org 这个网站为 JMeter 提供了一些

MongoDB如何实现读写分离 MongoDB复制集(Replica Set)通过存储多份数据副本来保证数据的高可靠,通过自动的主备切换机制来保证服务的高可用.但需要注意的时,连接副本集的姿势如果不对,服务高可用将不复存在. 使用前须知 MongoDB复制集里Primary节点是不固定的.当遇到复制集轮转升级.Primary宕机.网络分区等场景时,复制集可能会选举出一个新的Primary,而原来的Primary则会降级为Secondary,即发生主备切换.总而言之,MongoDB复制集里Prim

网上看见一篇博文,详细讲了MongoDB读写策略,将来生产会遇到类似的问题,转来备查. 指定新mongo实例: Mongo m = new Mongo(); Mongo m = new Mongo( "localhost" ); Mongo m = new Mongo( "localhost" , 27017 ); // or, to connect to a replica set, supply a seed list of members Mongo m =

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

一.磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念,从字义来理解就是输入输出.操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O.比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM 有 I/O, 底层磁盘上也有 I/O,这是广义上的 I/O.通常来讲,一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O,也就是说,上层的 I/O 是稀疏的,下层的 I/O 是密集的. 磁盘的 I/O,顾名思义就是磁盘的输入输出.输入指的是对磁盘写入数据,输出指的是从磁盘读出数据.我们常见的磁盘类型有 ATA.SATA.FC.

转自同功BBS 拆表存取kv <?php /* 经过拆变优化的ECStore mongodb 类 base/lib/kvstore/mongodb.php*/ class base_kvstore_mongodb extends base_kvstore_abstract implements base_interface_kvstore_base { static private $_mongodb = null; function __construct($prefix) { $prefix

Lighthouse3d.com >> GLUT Tutorial >> Extras >> Frames per Second 你的程序实际上跑得多快? 有时我们我们改了一个小地方却不确定效果有没有表现出来,即它们如何影响每秒显示的帧数.本节我们会来看怎么使用GLUT来计算出每秒的帧数.注意这不能看作是真是测试数据,它只是个参考值. GLUT提供一个函数来查询系统中的很多特性,其中之一是获取调用glutInit函数时使用的毫秒数.该函数是glutGet,原型如下: i

mongodb的读写分离使用Replica Sets来实现 对于replica set 中的secondary 节点默认是不可读的.在写多读少的应用中,使用Replica Sets来实现读写分离.通过在连接时指定或者在主库指定slaveOk,由Secondary来分担读的压力,Primary只承担写操作. 如果通过shell访问mongo,要在secondary进行查询.会出现如下错误:imageSet:SECONDARY> db.fs.files.find()error: { "$err

问题:线上的写日志操作非常频繁,想统计每秒写了多少行数据?假如没法送一个消息写一个日志,问题也就变成了,每秒发送多少消息了. 日志采用log4js书写,格式如下: [-- ::33.548] [INFO] lac - [-- ::33.551] [INFO] lac - [-- ::33.563] [INFO] lac - [-- ::33.569] [INFO] lac - [-- ::33.572] [INFO] lac - 思路:依次读取日志的每一行,解析出时间字段,如 11:23:33

常见的模拟量模块(还有更高端和更低端的,使用方法都一样) EL3054和EL4024(4路模拟量输入和输出模块)   常见的数字量模块(还有更高端和更低端的,使用方法都一样) EL1809和EL2809(16路数字输入和输出模块)   贝福模块的一个优点就是模块化结构(你可以选择要多少个数字输入输出,模拟量输入输出,也可以不要,所以扩展IO会非常方便,只需要多加一片就可以了,一片还可以分为2个,4个,8个,16个点的)   右击项目的IO-Devices,然后Scan(如果Scan不可用,请先把

mongodb db.getCollection('user').findAndModify({update:{$inc:{'level':1}},query:{"name":"hello"}}); 或者这样子: db.ids .findAndModify({update:{$inc:{'id':1}}, query:{"name":"user"}, new:true});

L:56 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=2r/m;#以用户IP作为key 开辟共享内存10M 并且限制每分钟2个请求 rate=表示每秒请求数r/s 每分钟r/m server { listen ;#监听端口 root html/; location / { limit_conn_status ;#定义向用户返回的错误码 limit_conn_log_level warn; #错误等级 #limit_rate ;#向用户

NoSQL介绍 一.NoSQL简介 NoSQL,全称是”Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库. 非关系型数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式的.开源的.水平可扩展的. 原始的目的是为了大规模 web 应用,这场全 新的数据库革命运动早期就有人提出,发展至 2009 年趋势越发高涨. NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,通常的应用如:模式自由.支持简易复制.简单的 API.最终 的一致性(非 ACID).大容量数据等. NoSQL 被我们用得最多的当数 key-va

http://www.cnblogs.com/guoyuanwei/p/3279572.html  概述了复制集,整体上对复制集有了个概念,但是复制集最重要的功能之一数据同步是如何实现的?带着这个问题,下面展开分析. 先利用mongo客户端登录到复制集的primary节点上. >mongo --port 40000 查看实例上所有数据库 rs0:PRIMARY> show dbs local   0.09375GB 可以看到只有一个local数据库,因为此时还没有在复制集上创建任何其它数据库,

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

转自: 十个 MongoDB 使用要点    从 mongodb 阶段性技术总结 中抽取并整理了对大家有帮助的十个要点:   1.mongodb 表名和字段名统一用小写字母 mongodb 是默认区分大小写的,为了避免以前在 mysql 下遇到的大小写敏感导致程序访问频频出错, 建立规范,mongodb 的表名和字段名都用小写字母命名.   2.尽可能的缩短字段名的长度 mongodb 的 schema free 导致了每笔数据都要存储它的 key 以及属性,这导致了这些数据的大量冗余. 开发人

从 mongodb 阶段性技术总结 中抽取并整理了对大家有帮助的十个要点:   1.mongodb 表名和字段名统一用小写字母 mongodb 是默认区分大小写的,为了避免以前在 mysql 下遇到的大小写敏感导致程序访问频频出错, 建立规范,mongodb 的表名和字段名都用小写字母命名.   2.尽可能的缩短字段名的长度 mongodb 的 schema free 导致了每笔数据都要存储它的 key 以及属性,这导致了这些数据的大量冗余. 开发人员也许考虑到,从易读性出发设计的 key 名,

MongoDB 是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前noSql数据库产品中最热门的一种.它在许多场景下用于替代传统的关系型数据库或键值对存储方式,MongoDB是用C++开发,MongoDB的官方网址为 http://www.mongodb.org/ 1.为什么要用 NoSQL 1.1 NoSQL 简介 NoSQL,全称是”Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库.这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式的.开源的.水平可扩展的.原始的目的是为了大规模 web 应用,这

http://www.cnblogs.com/longshiyVip/p/5097336.html 概述了复制集,整体上对复制集有了个概念,但是复制集最重要的功能之——自动故障转移是怎么实现的呢?数据同步又是如何实现的?带着这两个问题,下面展开分析. 一. 数据同步 先利用mongo客户端登录到复制集的primary节点上. >mongo --port 查看实例上所有数据库 rs0:PRIMARY> show dbs local .09375GB 可以看到只有一个local数据库,因为此时还没

第1章 数据库管理系统 1.1 前言 01.数据的定义:文字.图像.地理位置信息(坐标.经纬度)等 02.数据库管理系统的定义:建立.存取和管理数据,保证数据安全和完整性的软件 03.常见的数据库管理系统: 关系型:MySQL.Oracle.SQL Server.Db2等 非关系型:MongoDB.Redis.HBase等 数据库管理系统使用情况排名https://db-engines.com/en/ranking 1.2 NoSQL简介 NoSQL=Not Only SQL,支持类似SQL的功