MongoDB docs have the answer: "When using $or with <expressions> that are equality checks for the value of the same field, choose the $in operator over the $or operator."

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

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 >

查找前十条性能差的sql. SELECT * FROM (select PARSING_USER_ID,EXECUTIONS,SORTS, COMMAND_TYPE,DISK_READS,sql_text FROM v$sqlarea ; 查看占io较大的正在运行的session SELECT se.sid,se.serial#,pr.SPID,se.username,se.status, se.terminal,se.program,se.MODULE,se.sql_address,st.ev

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

ETLDB性能差(HIS转储200万门诊处方zjysb012) 解决方法: 1.禁用cdc.Hismz_capture 2.停止cdc.Hismz_capture 3.关闭zjysb012,zjysb012 CDC功能 4.启用cdc.Hismz_capture 5.开始:cdc.Hismz_capture 6.开启zjysb012,zjysb012 CDC功能 7.手工执行zjysb012  表的更新操作产生新的cdc,进行自动补录三天数据 (命令:Update zjysb012   set

几乎所有的程序员在初学编程之时,都被灌输过"托管语言(Java.C#)性能比非托管语言(C.C++)差好多" 的迷信教条.如果你问他们为什么,他们一定会说:托管语言需要通过虚拟机或JIT编译器对中间语言进行解释,会耗费更多的内存和CPU运算时间,而非托管语言则会被直接编译成本地代码,可以直接运行,省去了大量运算. 那么,事实真的是这个样子吗?当然不是! 持以上论调的程序员一般分两类:一类是用C.C++起家的工程师,他们从来没有用过托管语言,也没有深入了解过相关原理,对托管语言的运行机制

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

1. 性能优化分类 mongodb性能优化分为软件层面和操作系统层面. 软件层面,一般通过修改mongodb软件配置参数来达到,这个需要非常熟悉mongodb里面的各种配置参数: 而操作系统层面,相对简单点,主要是修改操作系统参数,比如说:关闭传输页缓存.使用SSD替代机器硬盘等等. 2. 软件层面优化 2.1 设置WiredTiger的cacheSizeGB 通过cacheSizeGB选项配置控制WiredTiger引擎使用内存的上限,默认配置在系统可用内存的60%左右. 如果一台机器上只部署

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

阅读本文大概需要 6 分钟. 一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS: 是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips: 最好

一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS: 是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips: 最好不要在主库上数据库备份,大型活

1. 问题背景 在我的力推下,部门业务开发转向ABP,其中ORM采用的是EntityFrameworkCore. 然而,在数据查询方面,出现了重大的性能问题... 请看代码: //在一个百万数据量的表中分页获取十条数据居然花了180ms左右,简直不能忍. var entityList = await query .PageBy(input) //这是个字符串:MonthCode desc .OrderBy(input.Sorting) .ToListAsync(); 这是很常见的Abp示例项目中

Java技术栈 ,一般把连接数设置得大一些). 并发量:同一时刻数据库服务器处理的请求数量 3.超高的 CPU使用率:CPU资源耗尽出现宕机. 4.磁盘 IO:磁盘 IO性能突然下降.大量消耗磁盘性能的计划任务.解决:更快磁盘设备.调整计划任务.做好磁盘维护. 1.3 网卡流量:如何避免无法连接数据库的情况 1.减少从服务器的数量(从服务器会从主服务器复制日志) 2.进行分级缓存(避免前端大量缓存失效) 3.避免使用 select 进行查询 4.分离业务网络和服务器网络 1.4 大表带来的问题(

一.粉丝的反馈 问:stream比for循环慢5倍,用这个是为了啥? 答:互联网是一个新闻泛滥的时代,三人成虎,以假乱真的事情时候发生.作为一个技术开发者,要自己去动手去做,不要人云亦云. 的确,这位粉丝说的这篇文章我也看过,我就不贴地址了,也没必要给他带流量.怎么说呢?就是一个不懂得测试的.不入流开发工程师做的性能测试,给出了一个危言耸听的结论. 二.所有性能测试结论都是片面的 性能测试是必要的,但针对性能测试的结果,永远要持怀疑态度.为什么这么说? 性能测试脱离业务场景就是片面的性能测试.你

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 之前的大多数人分页采用的都是这样: SELECT * FROM table LIMIT 20 OFFSET 50 可能有的小伙伴还是不太清楚LIMIT和OFFSET的具体含义和用法,我介绍一下: LIMIT X 表示: 读取 X 条数据 LIMIT X, Y 表示: 跳过 X 条数据,读取 Y 条数据 LIMIT Y OFFSET X 表示:

public class KMP { private char[] source = {'a','b','c','b','c','a','b','a','b','d','d','e','f','g','h','i','j','a','b','c','a','b','a','b','d','a'}; private char[] target = {'a','b','c','a','b','a','b','d'}; private int[] getNextArray(char[] target)

首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.7.17 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.7.17 |+-----------+1 row in set (0.00 sec) 表结构: mysql>

详见: http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcytp68这是一篇基于亚马逊云平台上对三个主流的NoSQL数据库性能比较,在读写两个操作不同的组合情况下性能表现不同.横坐标是吞吐量,纵坐标是延迟,这是一对矛盾,吞吐量越大,延迟越低,代表越好.1. 纯粹插入,Cassandra领先,见下图:2.WorkloadA: 读修改操作各占一半情况下的修改性能:MongoDB明显延迟增加,落败:3.WorkloadB:读修改操作各占一半

MongoDB 一直是最流行的 NoSQL,而根据 DB-Engines Ranking 最新的排行,时下 MongoDB 已经击败 PostgreSQL 跃居数据库总排行的第四位,仅次于 Oracle.MySQL 和 Microsoft SQL Server,此文中总结了如何对 MongoDB 进行性能调优,本文系 OneAPM 工程师编译整理. 大家在使用 MongoDB 的时候有没有碰到过性能问题呢?这里总结了 MongoDB 性能优化的五个步骤,希望能够有所帮助. 第一步:找出慢语句 一

公司在IDC机房的一台服务器上部署了MongoDB,由于所存储的业务数据比较重要,所以对MongoDB的监控显得尤为重要!Zabbix监控MongoDB性能的原理:通过echo "db.serverStatus()" | mongo admin 来查看mongodb的状态. Zabbix监控MongoDB性能,主要监控以下项目:- 内存使用情况- 连接数- 锁- 刷新写操作到磁盘- 每秒执行的查询,插入,删除,更新等操作次数- 每秒访问的索引次数,每秒命中索引的次数- MongoDB产