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

最近,长期运营后的港台服出现一个问题,web充值很慢,用gm指令查询玩家信息也很慢.最后定位到MongoDB查询也很慢.   刚开始定位的时候,运营SA直接查指定的玩家,并反映很慢,就猜测是索引的问题.有可能是索引太大,没法全部放进内存,导致读索引需要多次读取磁盘,最后整个查询要4-5s才能完成.后来阅读了一下MongoDB的文档,发现其也是用B-Tree放索引的,也尽量将索引加载在内存里了.当然,索引有没有在内存里这个指标,还是没有日志或者查询结果暴露的……   后来,对面运营客服提醒,只有指

MongoDB 查询分析可以确保我们建立的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具.MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 1. explain(): 提供查询信息,使用索引及查询统计,有利于我们对索引的优化. 使用示例: db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain() 2. hint(): 强迫MongoDB使用一个指定的索引(为了提高查询性能) 使用示例: db.users.f

背景 mongodb 提供了类sql的数据查询及操作方式,同时也包含了聚合操作.索引等多个机制: 按以往的经验,不当的库表操作或索引模式往往会造成许多问题,如查询操作缓慢.数据库吞吐量低下.CPU或磁盘IO飙升等问题. 因此在应用开发过程中,有必要对DB操作进行审视,尤其是关键业务或复杂条件查询.mongodb 提供了explain方法可以让我们 对 DB查询语句进行分析,提前分析潜在的瓶颈. 查询计划 mongodb 通过查询计划(QueryPlan)描述一个查询语句的执行过程,而通常一个查询

MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具. MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 使用 explain() explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等.有利于我们对索引的优化. 接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引: >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) </p> <p>现在在查询语

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

MongoDB 查询有四种方式:Query,TextQuery,BasicQuery 和 Bson ,网上太多关于 Query 的查询方式,本文只记录 BasicQuery和Bson 的方式,BasicQuery 相对于 Query 更加的灵活,BasicQuery 就是 Query 的扩展,BasicQuery 可以返回指定列数据.最灵活的是Bson方式. 大写的采坑经验: 1.MongoDB 虽然存储很灵活,但是,不要存储Map类型的,不要存储Map类型的,不要存储Map类型的.尽量存储强类

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

mongodb查询速度慢是什么原因? 通过mongodb客户端samus代码研究解决问题         最近有项目需要用到mongodb,于是在网上下载了mongodb的源码,根据示例写了测试代码,但发现一个非常奇怪的问题:插入记录的速度比获取数据的速度还要快,而且最重要的问题是获取数据的速度无法让人接受. 测试场景:主文档存储人员基本信息,子文档一存储学生上课合同数据集合,这个集合多的可达到几百,子文档二存储合同的付款记录集合,集合大小一般不会超过50.根据人员ID查询人员文档,序列化后的大

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 >

前言 上一节我们简单讲述了表表达式的4种类型,这一系列我们来讲讲使用视图的限制,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 避免在视图中使用ORDER BY 上一节我们也讲述了使用表表达式必须满足的3个要求,其中就有一个无法保证顺序,也就是说的ORDER BY的问题,我们还是重点看看在视图中的限制.在常规查询中对于排序我们是这样做的. USE AdventureWorks2012 GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail

前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非持久化计算列性能要好 我们开始创建两个一样的表并都插入条数据来进行比较,对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化. CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnCompare] (ID INT, FirstName VARCHAR(), )) GO INSERT INT

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC

前言 前面几节都是讲的基础内容,本节我们讲讲索引性能优化,当对大数据进行处理时首先想到的就是索引,一旦遇到这样的问题则手忙脚乱,各种查资料,为何平常不扎实基本功呢,我们由浅入深,简短的内容,深入的理解,而非一上来就把问题给框死,立马给出解决方案,抛出问题,再到解决问题,你GET了没有.Always to review the basics. Bookmark Lookup.RID Lookup.Key Lookup定义 一说到这三者,如果对索引研究不深的童鞋估计是懵逼的,什么玩意,我们姑且将上面

MongoDB查询转对象是出错Element '_id' does not match any field or property of class   解决方法: 1.在实体类加:[BsonIgnoreExtraElements] 2.或者定义public ObjectId _id { get; set; } 例子: [BsonIgnoreExtraElements] public class BaseData     {         //public ObjectId _id { get

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

常见优化Sql查询性能的方法有哪些? 1.查询条件减少使用函数,避免全表扫描 2.减少不必要的表连接 3.有些数据操作的业务逻辑可以放到应用层进行实现 4.可以使用with as 5.使用“临时表”暂存中间结果 6.不要把SQL语句写得太复杂 7.不能循环执行查询 8.用 exists 代替 in 9.表关联关系不要太纠结 10.查询多用索引列取查,用charindex或者like[0-9]来代替%%

这篇文章主要介绍了MongoDB查询操作限制返回字段的方法,需要的朋友可以参考下   映射(projection )声明用来限制所有查询匹配文档的返回字段.projection以文档的形式列举结果集中要包含或者排除的字段.可以指定要包含的字段(例如: {field:1})或者指定要排除的字段(例如:{field:0}).默认_id是包含在结果集合中的,要从结果集中排除_id字段,需要在 projection中指定排除_id字段({_id:0}).除了_id字段,不能在一个projection中联

首先需要说明的是这篇文章的内容并不是如何调节SQL Server查询性能的(有关这方面的内容能写一本书),而是如何在SQL Server查询性能的调节中利用SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这二条被经常忽略的Transact-SQL命令的. 从表面上看,查询性能的调节是一件十分简单的事.从本质上讲,我们希望查询的运行速度能够尽可能地快,无论是将查询运行的时间从10分钟缩减为1分钟,还是将运行的时间从2秒钟缩短为1秒种,我们最终的目标都是减少运行的时间. 尽

Atitit 如何利用先有索引项进行查询性能优化 1.1. 再分析的话就是我们所写的查询条件,其实大部分情况也无非以下几种:1 1.2. 范围查找 动态索引查找1 1.2.1. 索引联合 所谓的索引联合,就是根据就是根据筛选条件的不同,拆分成不同的条件,去匹配不同的索引项.2 1.3. 索引交叉2 1.1. 再分析的话就是我们所写的查询条件,其实大部分情况也无非以下几种: 1.等于谓词:select ...where...column=@parameter 2.比较谓词:select ...wh