简单介绍一下，四个分片的配置 192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘)
192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘)
192.168.99.8 双核 4G 500G（机械硬盘）
192.168.99.11 双核 4G 500G（机械硬盘） mongos和conf服务器的配置也是差不多，就不贴出来了，不是很重要。很遗憾的是，片健当初只选择了ID主健，当时一时冲动，
文章目录序言亿级数据下find的性能count 的测试结果数据库优化首要策略: 加索引就好? 序言这么多年来做过好几个使用mongodb的项目, 这里主要记录下大数据使用上的一些技巧和要点. 在公司项目我用java, 个人总结一般用python. (反正都是调用mongodb 本身驱动提供的api, 语言本身的影响可以忽略不计) 这里用的是pymongo, java的话用spring框架提供的a
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2023-12-18 18:26:18
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进来的都脱单。
原创
2021-07-31 13:57:10
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阅读本文大概需要 2.6 分钟。前两天，网上公开了一组数据，说中国单身成
原创
2023-04-05 15:53:14
385阅读
mongo in查询数量较多时 时间对比：4W条数据查询速度达到3-4S优化后可以达到0.1S-0.2S 优化原理：mongo自动Bean转化功能性能较差，改用原生mongo游标方法读取MongoDB数据文档，并在内存中做bean转化 优化前Query query = new Query();
queryAfter.addCriteria(Criteri
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2023-06-03 10:14:24
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# MongoDB亿级查询效率实现方法
## 简介
在处理大规模数据时，MongoDB是一个非常强大的工具。本文将向初学者介绍如何使用MongoDB实现亿级查询效率。
## 整体流程
下表列出了实现MongoDB亿级查询效率的几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 数据建模 |
| 步骤二 | 创建索引 |
| 步骤三 | 分片 |
| 步骤四
原创
2023-12-15 06:44:40
63阅读
# MongoDB 单表亿级别数据查询耗时
## 1. 简介
在大数据时代，数据量庞大的情况下，如何高效地查询数据成为了一个挑战。MongoDB 是一个非常流行的 NoSQL 数据库，但在处理亿级别数据时，查询耗时成为了一个问题。本文将介绍 MongoDB 单表亿级别数据查询耗时的原因及优化方法。
## 2. 原因分析
在 MongoDB 中，当数据量达到亿级别时，查询耗时可能会增加的原因
原创
2024-03-10 04:42:05
334阅读
# 如何衡量“两亿条数据Python需要跑多久”
在数据分析和处理的过程中，我们常常会面对大数据集的操作。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python来估算处理两亿条数据所需的时间。我们将系统地处理这个问题，通过流程步骤、代码和图示来帮助你理解。
## 流程步骤
下面是我们需要遵循的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# MongoDB 单表10亿模糊查询性能
MongoDB是一种非关系型数据库，具有高扩展性和灵活性。在实际应用中，我们经常需要对大规模数据进行模糊查询。本文将介绍如何在MongoDB中进行高效的模糊查询，并提供相应的代码示例。
## 建立索引
在进行模糊查询之前，我们首先需要建立相应的索引。索引可以加快查询速度，降低查询的时间复杂度。
```java
db.collection.crea
原创
2023-07-14 08:06:30
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# MongoDB单表20亿数据处理
## 概述
MongoDB是一种开源的文档数据库，适用于处理大规模的非结构化数据。在实际应用中，我们可能会面临处理上亿条数据的情况。本篇文章将介绍如何在MongoDB中处理单表20亿数据。
## 数据模型设计
在处理大量数据时，良好的数据模型设计是非常重要的。下面是一个示例的数据模型设计。
### 用户数据模型
- id: 用户ID，唯一标识符，类
原创
2023-09-19 18:54:12
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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4）
海量订单系统微服务开发订单系统是电商平台中一个非常重要的组成部分，而且它还是一个具有巨大流量和高并发访问的系统，与订单相关的服务涉及库存、支付、物流等。在设计订单系统时，我们选择使用支持海量数据的NoSQL 数据库MongoDB，配合使用反应式的Spring Data MongoDB，实现高并发设计。本章实例项目代码可从本书源代码中下载，在IDEA 中检出，或通过页面直接下载使用。检出后请获取分支
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2023-08-22 08:47:02
579阅读
# 如何实现“mongodb单表上亿条数据查询速度”
## 1. 引言
在实际开发中，当我们的数据库中数据量达到上亿条时，如何保证查询速度是一个非常重要的问题。本文将介绍如何利用Mongodb实现在单表数据量达到上亿条时的高效查询。
## 2. 流程概述
下面是整个实现过程的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 选择合适的数据均衡策略 |
| 2 | 设
原创
2024-01-20 06:30:14
398阅读
本节重点： 单表查询 语法：一、单表查询的语法
SELECT 字段1,字段2... FROM 表名
WHERE 条件
GROUP BY field
HAVING 筛选
ORDER BY field
LI
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2024-02-20 12:19:57
40阅读
这里以eplatWebUI项目为例说明，配置文件spring/applicationContext-mongo.xml，java工具包如下:这里怎么去实现，不说废话，直接看代码，感兴趣的可以自己看下怎么实现的，这里先看一下bean代码如下：这里建议尽量使用单表结果，虽说MongoDB是最像关系型数据库的非关系型数据库，MongoDB也建议使用单表结构，目前关联查询这个我还没用到，再设计数据库的时候
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2023-06-02 22:45:07
807阅读
当遇到一些复杂的需求时，例如对查询结果进行排序，分组和分页等，MySQL 数据库有着更高级的查询方法以处理更加复杂的需求。一，排序查询在查询完成后，结果集中的数据是按默认顺序排序的。为了方便用户自定义结果集中数据的顺序，MySQL 提供了 ORDER BY 对于查询结果进行排序，具体语法如下：SELECT 字段名1, 字段名2, ....FROM 表名 ORDER BY 字段名1 （ASC/DES
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2023-08-22 18:47:55
1579阅读
这是一篇真实案例，并不是理论课，阿北将同步我的整个优化之路，优化之路慢慢长，对大家抛砖引玉已达目的，若你也有一些优化思路，请跟贴。当前系统情况项目是年前一个朋友做的，客户也是我的一个朋友，所以现在来帮忙优化，系统很简单，就是一个菜单页面，客户下单，然后打印机出小票，整个系统使用yii2基础版 + MySQL5.6.29驱动。客户店里每天大约走1.5-2w的流水，现在最大的表有26w数据，我切图大家
大致来说数据库的发展史经历了3个阶段1.Mysql，Oracle的关系型数据库刚开始能支撑很多公司业务的发展互联网的高速发展，数据量越来越大，单表的数据也越来越大，这时候，具体来说MySQL一张表存500w数据比较合适，存的越多，数据量越大，这时候就要拆库拆表，先按业务垂直拆，再数量大小水平拆 拆表的逻辑比较麻烦，这时候就有很多中间件出来了，Mycat，Sharding-jd
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2023-08-10 09:24:33
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MongoDB基础1.多表联合查询一次，和单表查询多次，那个效率高？2.手机模拟器选择：3.大概2千万数据可以用mysql主存复制，再大就效率就不行了。4.redis支持持久化。5.mongoDb类似于：mysql+redis6.MongoDB 由C++语言编写，是一个跨平台面向`文档`的数据库7.MongoDB 存储结构：数据库、集合（表）、文档（数据）8.BSON是一种类json的一种二进制
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2023-09-21 10:00:16
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如今，结构查询语言已成为处理和查询关系数据库中数据的标准方法，尽管产品之间具有专有的扩展。 SQL的易用性和普遍性甚至导致许多“ NoSQL ”或非关系型数据存储（例如Hadoop ）的创建者采用SQL的子集或提出自己的类似SQL的查询语言。 但是SQL并不总是关系数据库的“通用”语言。 从一开始（大约1980年）开始，SQL就对它发出了一定的打击。 当时包括我在内的许多研究人员和开发人员都认
