摘要 数据库性能对软件整体性能有着至关重要的影响,对于Mongodb数据库常用的性能优化方法主要有: 范式化与反范式化: 填充因子的使用: 索引的使用: 一. 范式化与反范式化 范式是为了消除重复数据减少冗余数据,从而让数据库内的数据更好的组织,让磁盘空间得到更有效利用的一种标准化标准,满足高等级的范式的先决条件是满足低等级范式.在数据库设计阶段,明确集合的用途是对mongodb数据库性能调优非常重要的一步.根据集合中数据最常用的操作,对于频繁更新和频繁查询的集合,我们最需要关注的重点是他们的范

转自 https://blog.csdn.net/asdfsadfasdfsa/article/details/60872180 MongoDB与MySQL的插入.查询性能测试     7.1  平均每条数据的插入时间 先上张图,来点直观感受: 图上数据横坐标是平均每插入1000条数据所需要的时间,单位是秒.记住,是每1000条数据,不是每条数据哦. 总结: 1.       数据库的平均插入速率:MongoDB不指定_id插入 > MySQL不指定主键插入 > MySQL指定主键插入 >

php7结合mongoDB插入数据 代码如下: <?php $bulk = new MongoDB\Driver\BulkWrite;//1 $document = ['_id' => new MongoDB\BSON\ObjectID, 'name' => '菜鸟教程'];//2 $_id= $bulk->insert($document); var_dump($_id);//3 $manager = new MongoDB\Driver\Manager("mongod

Mongodb下文档的数据结构和JSON基本一样. 所有存储在集合中的数据都是BSON格式. BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON. 插入文档 MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档,语法如下: db.COLLECTION_NAME.insert(document) 实例,下面我们使用test数据库,将数据存储在things集合中.建立两个对象j和t,然后保存到集合中去.在例子里">"用来表示she

对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的.经过对MySQL innodb的一些性能测试,发现一些可以提高insert效率的方法,供大家参考参考. 1. 一条SQL语句插入多条数据.常用的插入语句如:   1 2 3 4 INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `ty

关于mongodb插入时间不正确的问题 mongodb插入时间: 把本地时间转换为utc时间:  也就是比本地时间少8个小时: 读取的时候又会转换本地时间: 所有一般不需处理:

import java.net.UnknownHostException; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.DBObject; import com.mongodb.Mongo; /**  * 用java 往mongoDB插入数据  * @author wwd *  */ public class InsertD

在开发之前,选择MongoDb驱动是件很重要的事情.如果选择不好,在后期的开发的是件很费力的事情,因为我就遇到这样的问题.MongoDb驱动有几种比较流行驱动,官方驱动和samus是两种使用比较多的. 好了,接着说今天的内容了.       首先从MongoDb的官方网站上下载CSharp驱动(https://github.com/mongodb/mongo-csharp-driver/downloads).我使用的是CSharpDriver-1.1.0.4184,里面还包含一个CSharpDr

性能 以下数据都是在千兆网络下测试的结果 写入 数据量的增大会导致内存占满, 因为mongodb会将数据尽可能地载入内存, 索引占用的空间也很可观非安全模式下, 速度取决于内存是否占满能差一个数量级, 占满时大概1~2MB/s, 未占满时大于20MB/s安全模式下, 速度也取决于内存是否占满, 但是波动较小. 占满时为非安全模式的一半不到, 约1MB/s, 未占满时有7~8MB/s批量写入和单个写入速度没区别, 主要受IO速度限制 -- 如果考虑驱动带来的通信时间, 在大量写入时还是推荐使用批量

一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

引言: 大家在使用HBase的过程中,总是面临性能优化的问题,本文从HBase客户端参数设置的角度,研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题.事实胜于雄辩,数据比理论更有说服力,基于此,作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验,希望大家用自己的服务器跑出的结果,给自己一个值得信服的结论. 一.客户单优化参数 1.Put List Size HBase的Put支持单条插入,也支持批量插入. 2. AutoFlush AutoFlush指的是在每次调用HBase的Put操作,是否提

目录 MySQL插入性能优化 代码优化 values 多个 一个事务 插入字段尽量少,尽量用默认值 关闭 unique_checks bulk_insert_buffer_size 配置优化 innodb_buffer_pool_size 缓冲区配置 什么是 innodb_buffer_pool_size 设置多大的 innodb_buffer_pool_size 合适? 相关参数设置 innodb_buffer_pool_size 注意事项 事务日志配置 innodb_log_file_siz

原文:http://tech.uc.cn/?p=634 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的. 经过对MySQL innodb的一些性能测试,发现一些可以提高insert效率的方法,供大家参考参考. 1. 一条SQL语句插入多条数据. 常用的插入语句如: INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `

园友莱布尼茨写了一篇<Entity Framework数据插入性能追踪>的文章,我感觉不错,至少他提出了问题,写了出来,引起了大家的讨论,这就是一个氛围.读完文章+评论,于是我自己也写了个简单的程序试了试. 先晒一下代码: 两个简单的类: 1: /// <summary> 2: /// 消费者 3: /// </summary> 4: public class Consumer 5: { 6: public int CId { get; set; } 7: public

关于mongodb插入时间不正确的问题 今天在给mongodb插入日期格式的数据时发现,日期时间相差8个小时,原来存储在mongodb中的时间是标准时间UTC +0:00,而中国的时区是+8.00 . 因此在插入的时候需要对时间进行处理: DateTime.SpecifyKind(DateTime.Now, DateTimeKind.Utc);

插入时间: db.test.insert({time:new Date()}) 给mongodb插入日期格式的数据时发现,日期时间相差8个小时,原来存储在mongodb中的时间是标准时间UTC +0:00,而中国的时区是+8.00 . 取出时正确 db.test.find()[0].time.getHours() 因此在插入的时候需要对时间进行处理: db.test.insert({"Time":new Date(new Date().getFullYear()+"-&quo

php7和MongoDB插入并读取数据 代码如下: <?php $manager = new MongoDB\Driver\Manager("mongodb://localhost:27017"); // 插入数据 $bulk = new MongoDB\Driver\BulkWrite; $bulk->insert(['x' => 1, 'name'=>'菜鸟教程', 'url' => 'http://www.runoob.com']); $bulk-&

1,新表默认会在主键上建立聚集索引.对于非专业DBA, 默认配置在大多数情况下够用. 2,当初为了优化查询速度. 把聚集索引建立在非自增主键的唯一索引列. 数据量上千万后,插入性能开始显现不足. 随着数据量进一步增加,并发情况下甚至会偶发死锁现象. 改善方案: 在自增ID主键列重建聚集索引, 让新数据行始终在表尾插入. 牺牲轻微的查询性能(单条预计增加不到20ms),是可接受的. 3,建议: 使用聚集索引不应当频繁引起重新排序

MongoDB 是高性能数据,但是在使用的过程中,大家偶尔还会碰到一些性能问题.MongoDB和其它关系型数据库相比,例如 SQL Server .MySQL .Oracle 相比来说,相对较新,很多人对其不是很熟悉,所以很多开发.DBA往往是注重功能的实现,而忽视了性能的要求.其实,MongoDB和 SQL Server .MySQL .Oracle 一样,一个 数据库对象的设计调整.索引的创建.语句的优化,都会对性能产生巨大的影响. 为了充分挖掘MongoDB性能,现简单总计了以下18条,欢

摘要 上篇文章介绍了mapReduce这个聚合操作.本篇将继续学习,db有了,collection和document也有,基本上够用了,但是随着项目上线后,发现业务数据越来越多,查询效率越来越慢,这时就需要分析慢查询记录了.如何开启慢查询记录?就是本篇文章介绍的内容了. 相关文章 [MongoDB]入门操作 [MongoDB]增删改查 [MongoDB]count,gourp,distinct [MongoDB]mapReduce [MongoDB]索引 Profiling 首先添加测试数据,添