mongodb 1亿4千万数据 count 卡死,求指导!!! [问题点数:50分,结帖人lx362377891]

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红花 2009年6月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
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数据量有3496221,查询count的时候用了3.8s 。该如何优化呢?
单表, 有300多万<em>数据</em> , 使用 select * from 'table_name' 共用时3.8s 给ID建立了一个索引 Unique类型 BTREE方式
MongoDB的一些性能监控指标介绍
MongoDB的性能指标可关注如下命令1、Mongostat2、Mongotop3、db.serverStatus()4、db.stats()5、db.collection.stats()6、rs.status()7、sh.status()其中db.stats9),db.collection.stats(),rs.status(),sh.status()分别记录的是库、表、复制集、分片的实时状态,...
mongodb分页性能优化
refs: https://www.cnblogs.com/capqueen/p/MongoDBPagination.html https://www.qappdesign.com/paging-<em>mongodb</em>-avoid-poor-performance/ 和sql db不同,<em>mongodb</em>的id生成有其规律,带入了时间戳和其他一些信息, refs2中提出用上次翻页的最后一栏<em>数据</em>的...
Mongo查询百万级数据性能问题及JAVA优化问题
Mongo查询百万级<em>数据</em> 使用分页 skip和limit 效率会相当慢 那么怎么解决呢 上代码 全部查询<em>数据</em>也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List&lt;Criteria&gt; params = new ArrayList&lt;&gt;();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0...
MongoDB进阶——高级查询和聚合统计(aggregate)
原文作者:maxmao1024 原文地址:https://blog.csdn.net/maxmao1024/article/details/84575145
优化JAVA查询Mongodb数量过大,查询熟读慢的方法
前言:2018年的时候优化了一个项目,该项目从MOngodb中获取<em>数据</em>的时候一次去十万百万千万的<em>数据</em>过慢,往往每次都要二十秒,三十秒,今天提出了一个代码优化的方案 项目查从<em>mongodb</em>中获取<em>数据</em>:代码A Query query = new Query(); queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList)); queryAf...
采用Seek Method加速分页
凡事做过页面的,一般对分页不会陌生,也不会觉得它有多难:就是limit + offset的组合就可以了呀。但是,危险往往都是从最不起眼的地方开始的。在这里,我先说一下我之前在用MongoDB时遇到的问题。这类问题同样会出现在这种分页方式上。 当时,我需要对于MongoDB中的<em>数据</em>进行处理,每次处理一批,也相当于是按页来操作<em>数据</em>啦。这个没啥...
10万记录,MongoDB 的查询效率竟然还不如 SQLServer
今天做了一个实验,用一个业务对象分别在 SQL Server 建立对应的表、在 MongoDB 中建立相应的 Collection,字段类型和个数完全一样。分别测试了2个场景——插入和查询,结果如下;
java分页获取mongodb的大量数据并遍历处理
java分页获取<em>mongodb</em>的大量<em>数据</em>并遍历处理 解决方法: 以下代码分页获取<em>mongodb</em>的<em>数据</em>并遍历处理,如果<em>数据</em>比较多,建议后台启动一个定时器去执行这些代码 MongoCollection&lt;Document&gt; collection = MongoDb.getDb().getCollection("table_2019"); BasicDBObject doc = ...
MongoDB count()的正确用法
> db.foo.find({name:{$ne:null}}) { "_id" : ObjectId("544db3b45d92133398a80dab"), "a" : 1, "name" : "zzz" } > db.foo.find({name:{$ne:null}}).<em>count</em>() 1 > db.foo.find({name:{$ne:null}}).skip(2)  
mongodb 基于3千万条数据, 查询30万结果集,分页问题
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mongodb查询分页优化
避免使用skip+limit的方式 前提:1.时间倒序排列(自己现在的项目中也是按照时间倒序排列的)       2.每页显示10条<em>数据</em> int limit = 10;//刚开始点击查询的时候设置十条 查询形式为 db.find(query).sort(time,-1).limit(limit)方式 注:query是查询条件,其中包括了时间段的条件,例如 a= 1)记录
MongoDB 使用 count 带来的分页问题与应对措施
<em>count</em> 在MongoDB 存在着不小的问题,对比关系型<em>数据</em>库,无固定结构的<em>数据</em>存储对<em>count</em> 函数存在着天然的缺陷,在大量<em>数据</em>情况下,<em>count</em> 函数计算非常慢,这对分页查询产生了不小的影响。 毫无疑问,<em>count</em> 的查询语句使用了索引比没有使用索引快上1000倍不止,因此,一定要用 explain 函数看看,<em>count</em> 的查询语句是否使用了索引。 ...
mongoTemplate查询大数据过慢
先上两段代码 代码一 Query query = new Query(); queryAfter.addCriteria(Criteria.where(&quot;id&quot;).in(idList)); queryAfter.addCriteria(Criteria.where(&quot;time&quot;).gte(startTime).lte(endTime)); List&amp;lt;TestEntity&amp;gt; li...
mongodb 模糊查询时count的问题
环境:<em>mongodb</em> 问题:在一个800W条记录的集合里面,使用模糊查询时用cout特别慢 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/25/1569378552_761668.png) 可以看出查询居然用了17s,这个集合加索引也没有明显的效果,(其他非模糊查询的情况很快) 期望:我要怎么去解决这个问题呢?
Mongodb性能调优 -性能优化建议
摘要 1. MongoDB 适用场景简介 2. Mongodb 性能监控与分析 3. Mongodb 性能优化建议 TST官网 关于Mongodb的几个大事件 1.根据美国<em>数据</em>库知识大全官网发布的DB热度排行,Mongodb的热度排名从2014年的第5名,在2015年跃升为第4名,仅次于主流DB(Oracle、MySQL、SQLServer)之后。 2.2015第六届中国<em>数据</em>库技术大会...
mongoTemplate count index(索引)
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MySql 千万级数据量 查询很慢
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201907/09/1562638890_925956.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201907/09/1562638089_178461.png) 如图:numberrecord 表 3600W<em>数据</em>量。 需<em>求</em>是去重掉 time 与 number一致的<em>数据</em>。 我用的去重插入复制表的方法。 目前已经执行12个小时了,一夜没睡。 试过用java去处理,多线程分页查询去重,jvm直接崩溃。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201907/09/1562638251_87062.jpg) VM options : -Xms5000m -Xmx8000m 电脑内存16G的 问题2就是3600W<em>数据</em> SELECT number FROM numberrecord where time group by number 需要查询出 2019-07-08之前的所有number<em>数据</em>. 这个sql 如何优化。 time,number都有索引 <em>求</em>大牛给个高效率解决方案。
mongodb聚合查询效率问题
服务器配置: 32G内存 CPU:8核 硬盘 raid5 dellR720 系统:centos5.12x64 <em>mongodb</em>版本:3.0.7(2.6试过也是一样) 以上是服务器配置和系统,最近上mon
mongodb数据查询通过skip会非常慢的问题
项目当中模拟插入了120W条<em>数据</em>,在同一个文档当中单纯查询<em>数据</em>的速度还不错,主要是对查询的文档字段添加了索引,但是对查询结果的前台分页确有问题。具体来说是不设置任何查询条件的时候,会查询出来将近120W条满足条件的结果,使用<em>mongodb</em>的limit()和skip() 来取出来 第一页前20条<em>数据</em>,这样在后台的java程序当中只是这20条<em>数据</em>占用内存。 代码具体形式类似于用<em>mongodb</em>客户端...
MongoDB实战-MongoDB的查询优化器与hint()
MongoDB的查询优化器与hint(),查询优化器的查询计划,
MongoDB 性能优化之常用技巧
MongoDB 性能优化之常用技巧。转至:http://blog.csdn.net/sd0902/article/details/16119709
MongoDB查询优化:从10s到10ms
【摘要】本文是我前同事付秋雷最近遇到到一个关于MongoDB执行计划选择的问题,非常有意思,在探索源码之后,他将整个问题搞明白并整理分享出来。付秋雷曾是Tair(阿里内部用得非常广泛的KV存储系统)的核心开发成员,目前就职于蘑菇街。背景苏先生反馈线上某条查询很慢(10+ seconds),语句相当于:db.myColl.find({app:&quot;my_app&quot;,requestTime:{$gte:14...
Mongodb高级篇-性能优化
1、监控 <em>mongodb</em>可以通过profile来监控<em>数据</em>,进行优化。 查看当前是否开启profile功能用命令:db.getProfilingLevel()返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部。 开始profile功能为db.setProfilingLevel(level); level为1的时候,慢命令默认值为100ms,更改为db.
mongodb调优那些事(四)-遇到的坑
如果是一个mongo初学者,如果没有仔细看过官方文档在使用mongo的时候会遇到不少问题。这里总结下这段时间使用mongo的心得,列出了几个需要注意的地方。1. 系统参数及mongo参数设置 系统参数就第一章已经讲过,mongo参数主要是storageEngine和directoryperdb,这两个参数一开始不选定后续就无法再更改。directoryperdb主要是将<em>数据</em>库分文件夹存放,方便后
Mongodb在 高并发的时候查询特别慢的问题
<em>mongodb</em>在访问量大的时候遇到了性能问题。 同样一个查询,在访问量少的时候,100ms就能解决,但是访问量大的时候几十秒都无法查询出来。 当访问量大的时候, db.currentOp(), 会发现
解决MongoDB分页查询之count查询慢的问题
一、概述 问题描述:在项目中优化动态查询分页接口时,发现<em>count</em>查询很慢(<em>数据</em>量大概30万),那如何解决这个问题呢? 解决方法:添加索引,多个查询条件可以添加复合索引 二、测试对比 1. 未加索引时 <em>count</em>所用时间:1810ms 接口总用时:2298ms 2. 添加索引后 添加索引代码: db.getCollection('infomations').c...
解决mongodb查询慢的问题
    最近项目上一直在用<em>mongodb</em>作为<em>数据</em>库,<em>mongodb</em>有他的优势,文档型类json格式存储<em>数据</em>,修改起来比传统的关系型<em>数据</em>库更方便,但是最近在用<em>mongodb</em>出现了查询缓慢的问题,我用命令行查询,显示速度非常快,而且也添加了索引,2万条<em>数据</em>只需要十几毫秒,但是用代码实现却需要好几秒,我调试了代码发现代码生成的查询语句跟我在命令行的查询语句是一样的,我当时就很纳闷。    我当时的代码是...
MongoDB-处理速度变慢问题(索引能提高3倍的搜索速度)
问题:之前在另一台电脑已经搭好的项目,在跑上传并储存<em>数据</em>到<em>数据</em>库的时候,总耗时只要10s。后来将项目重新部署到一个新电脑上面,重新搭好环境,跑同一段代码的时候,总耗时变成;了30s。经过研究,发现代码中主要的耗时在mongoDB的update中,而且update命令也是要有查询操作的,在原来的项目中,mongoDB里的索引已经建立好。在换到新电脑的时候,没有想到这一层面,导致运行速度降低了66%。...
nodeJS 操作MongoDB count方法的正确姿势
今天项目中遇到了需要通过MongoDB的<em>count</em>方法获取数值的情况,在网上查遍的各个论坛,然而都是轻描淡写一笔带过(其实就是扯淡),可能是MongoDB版本的原因db.collection(&quot;blogs&quot;).find({author: 'f', type: '1'}).<em>count</em>()根本不会返回数值 ,而db.blogs.find({author: 'f', type: '1'}).<em>count</em>(...
Springmvc 应用Mongodb分页实现
spring <em>mongodb</em> mongoTemplate 分页
mongoDB(4):find()查询、分页、游标
为了方便试验,我先在persons里插入如下类似的几条<em>数据</em>(可以现在编辑器上打完语句在粘贴执行) 由于篇幅限制,这里就不展示所有<em>数据</em>,c m e分别表示语文数学英语的成绩 由于在shell里查看这么多<em>数据</em>会显示的很乱,所以可以用VUE图形工具查看 用图形工具可以带来简便,但由于现在是在学习过程,所以建立还是用原始的shell来学习
MongoDB查询性能分析
       explain()方法能够提供大量与查询相关的信息。对于速度比较慢的查询来说,它是最重要的性能分析工具之一。通过查看一个查询的explain()输出信息,可以知道查询使用了哪个索引,以及是如何使用的。对于任意查询,都可以在最后添加一个explain()调用(与调用sort()或者limit()一样,不过explain()必须放在最后)。        最常见的explain()输出...
MySQL分页查询优化
当需要从<em>数据</em>库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着<em>数据</em>量的增加特别明显,这时需要使用分页查询。对于<em>数据</em>库分页查询,也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。 准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试,下面针对已有的一张表进行说明。 表名:order_history 描述:某个业务的订单历史表 主要字段:unsigned int id,tinyin...
Mongodb分页查询性能分析
通用的分页思路 通用的分页方案是基于row_number的分页思想,也就是说取第(pageIndexpageSize)到第(pageIndexpageSize + pageSize) db.getCollection('personas').find({}).sort({&quot;_id&quot;:1}).skip(100000).limit(50) 性能分析 Mongodb的官方文档提示我们,不要轻易使用Sk...
MongoDB查询数据效率慢
库中一共有四个实体,通过类似ef的框架关联起来,主要的其中3个实体TStudy,TSeries,TPatient如下: 这是TStudy public string InstanceUID { get
MongoDB模糊查询优化,200多万条数据全部索引走完需要4秒,大神指点指点
字段的索引该加的都加了,文字索引也加了,想问一下MongoDB里面有没有类似oracle中的instr函数的那种用法来查,正则效率太低了
查看mongodb慢查询(root账号登入)
查看慢查询(root账号登入) db.currentOp( { "active":true, "secs_running":{"$gt":3}, "ns":/^lzmh_wlw_2\./ } ) 注:lzmh_wlw_2 是<em>mongodb</em>要查的账号 杀掉慢查询 db.killOp(opid) ...
使用mongodb处理上亿级别数据
最近接到一个任务关于效能监控平台的开发,该效能平台要<em>求</em>监控日志的发送量以及成功率等信息,了解到需<em>求</em>,由于每天将会有平均200万的日志信息,最大接近400万,这<em>数据</em>还是十分庞大的,哪么半年下来起码有6亿以上的<em>数据</em>,这时候使用关系型<em>数据</em>库已经满足不了需<em>求</em>,毕竟关系型<em>数据</em>库不能处理这么大的<em>数据</em>量,我们决定采用<em>mongodb</em>非关系型<em>数据</em>库,该<em>数据</em>库有良好的<em>数据</em>处理能力,在开发的途中,遇到过排序空间不足引用
mongodb查询很慢!各位大牛分析一下是什么原因?
<em>数据</em>库版本是<em>mongodb</em>3.0.6 整个collection的字段有100个左右,总记录在1190万条,<em>数据</em>库的大小看下面的db.stats()信息 查询的语句: db.HA.find({"firs
mongodb查询分页优化(二)
项目中需要用<em>mongodb</em>来进行<em>数据</em>测存储和查询,其中涉及到分页:分页的要<em>求</em>如下 1)每页显示10条 由于<em>数据</em>量太大,cursor.<em>count</em>()获取的符合条件的<em>数据</em>量也很大,导致分页得分好几万页,同时在项目中用到了skip加limit的分页方式,使得性能变慢 所以通过讨论使用了一下措施.即要<em>求</em>2 2)最多分5000页,(其实用户也不可能从第一页一页一页的翻到6000页去,一般情况下翻
java操作mongodb(分页优化)
前面我们提到过,大<em>数据</em>量分页时,skip如果跳过大量的<em>数据</em>会很慢,这里针对这一情况,我们优化一下分页。 看代码: /** * 大<em>数据</em>量<em>数据</em>分页优化 * @param page * @param pageSize * @param lastId 上一页的最大id * @return */ public List largePageList(int page, int p
mongodb系列之五:java分页优化
转载自:http://blog.csdn.net/maosijunzi/article/details/42101041 前面我们提到过,大<em>数据</em>量分页时,skip如果跳过大量的<em>数据</em>会很慢,这里针对这一情况,我们优化一下分页。 看代码: [java] view plaincopyprint? /**       * 大<em>数据</em>量<em>数据</em>分页优化 
MongoDB文档查询-分页查询(limit、skip)与查询结果排序(sort)
MongoDB使用find()方法查询后,可能需要对于返回结果进行排序。在有些查询中,我们并不需要返回全部结果,而是按指定的页长和页码返回指定数量的结果 limit()指定查询结果数量skip()指定查询偏移量sort()实现查询结果排序 1. limit()指定查询结果数量 find()方法查询文档后,其默认返回前20条<em>数据</em>。要限制MongoDB查询结果
Mongodb 3.2 Java 显示指定字段 条件查询 分页排序
package com.tesco.<em>mongodb</em>.test; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.Logger; import org.bson.Document; import org.json.JSONObject; import com.<em>mongodb</em>.BasicDBObject
MongoDB 分页查询的skip方法及性能
说起MongoDB,确实是用完了之后颠覆了我的<em>数据</em>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<em>数据</em>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。当然并不是调用个api,写几句query那些思路,而是程序设计思路,业务领域的设计,如何OO,如何适合展现,适合查询,适合聚合运算等等。总之MongoDB重要的是程序的设计,设计好了,其实完全就忽略了Mong
MongoDB查询优化
我的天呢,最近用MongoDB存储了22G的<em>数据</em>到<em>数据</em>库中,但查询速度太慢了,龟速,任何人都忍受不了。 要解决这个问题,最简单的办法就是创建索引。 后来发现在执行mongo查询时,是直接集合扫描,这样就要扫描1711929个集合,不是扫描索引的。 <em>数据</em>集采用的ftp://ftp.argo.org.cn/pub/ARGO/global/上的所有<em>数据</em>, 条件查询(耗时之久) &amp;gt;db...
spring-data集成mongodb数据量分页+自增id实现+MongodbPlugin集成
skip随着<em>数据</em>量上去,分页性能极具下降,不推荐。这里使用spring-data-mongo实现的分页,并且实现了<em>mongodb</em>自增id(监听器方式)、也集成了轻量级插件MongodbPlugin,有
MongoTemplate 聚合操作
第一部分在写具体的业务之前我们先说明一下文档定义:PT@Document(collection = &quot;pt&quot;) public class PT implements Serializable { @Id private String id; /**学生id **/ private String student_Id; /** 学生姓名 **/ ...
COUNT()函数的性能问题
table表中有不止一列 select <em>count</em>(*) from table 和 select <em>count</em>(id) from table 有什么性能差别吗 第二种是否会好一些呢?
Mongodb 并发查询性能调优
【背景】没有并发的时候,Mongodb使用正常,当模拟多人并发访问(tps 100,不算高)所有功能接口的时候,4核cpu的mongo进程升到100%(理论上应该是接近400%),3分钟之后,查询接口开始变慢,响应时间高达20s 【思路】第一个想到了加索引,实际上<em>数据</em>库并不大,topic集合 和reply集合分别只有3万<em>数据</em>,在<em>数据</em>量大的情况下加索引才有优势 【解决】从<em>数据</em>库的链接入手,把mo
请问有条件的COUNT查询该怎么优化
这段sql除了加索引 还可以怎么优化 1000W条需要10几s ``` SELECT <em>count</em>(1) from 表名 where create_datetime>='2015-10-28' and create_datetime ```
mongodb count执行速度很慢
今天看网站的时候发现,分页那块的<em>数据</em>访问很慢,的确,那部分的<em>数据</em>差不多有好两百万条<em>数据</em>,这看起来也不小了,而且用到模糊索引的时候会比较慢而已,原以为是没有加索引的原因,就去给加了个全文索引,但是发现还是很慢,看了sql发现,<em>count</em>的语句居然用了2s,反而那个查出当前<em>数据</em>的那一页很快,0.1s不到,请问这是怎么一回事,我要怎么去解决这个问题。
数据库查询效率的问题
自己在尝试着开发第一个网站,很多知识不懂。现在我在正文页的左边添加了阅读排行榜,最新评论,最新文章。然后在后台查询<em>数据</em>库(MongoDB)的时候就嵌套了三层<em>数据</em>库的查询(一个查询阅读,一个查询评论,一个查询文章)。我感觉这种查询方式在<em>数据</em>多了过后效率应该会特别低。但是我不知道该设计这种查询。
请教关于mongodb聚合查询优化问题
期望: 想实现类似如下sql查询:select sum(col) from xxx where a=? and b=? and c=? and d in(); 现状和问题: 目前查到的资料是使用mon
【MongoDB】MongoDB之八大优化技巧
技巧一、尽量减少磁盘访问 内存访问要比磁盘访问快得多。所以使用优化的本质就是尽可能地减少对磁盘的访问。  内存的读取速度要比磁盘速度快一百万倍。读磁盘要消耗很长时间。几种简单的办法: 使用SSD(固态硬盘);增加内存可以减少对硬盘的读取,让常用的文档在内存中; 技巧二、使用索引减少内存占用 索引是有序的,所以不必遍历全部项。当查询时候会先根据索引查到索引中的结果,然后符合条件的文
MongoDB 内嵌文档聚合分组性能优化
# 查询需<em>求</em>: ## # 根据describe下的ruleType 字段分组,查询各个ruleType对应的个数。 1.文档内容如下 ``` { "_id" : "593700197", "_class" : "com.sefon.demo", "describe" : [ { "ruleType" : "FieldFormatVerify", "ruleDetails" : "内容的格式或者长度不正确,正确格式为 c.. 8.0" }, { "ruleType" : "SFFieldDefect", "ruleDetails" : "内容为空" } ], "findTime" : NumberLong(1550928738469) }, { "_id" : "593700198", "_class" : "com.sefon.demo", "describe" : [ { "ruleType" : "FieldFormatVerify", "ruleDetails" : "内容的格式或者长度不正确,正确格式为 c.. 8.0" } ], "findTime" : NumberLong(1550928738469) } ``` 2.本人使用的查询语句 ``` Aggregation agg = newAggregation( Aggregation.match(criteria), Aggregation.unwind("describe"), Aggregation.group("describe.ruleType").<em>count</em>().as("<em>count</em>") ); List describeGroup = mongoOperations.aggregate(agg, ProblemInfo.class, DBObject.class).getMappedResults(); ``` 3.<em>数据</em>总量是200万,此聚合查询需要5秒左右,如何做能提升查询速度呢? 我已做如下索引创建,没有任何提升,<em>求</em>大神提供解决方案 ``` db.problemInfo.ensureIndex({"ruleType":1}); db.problemInfo.ensureIndex({"describe":1}); db.problemInfo.ensureIndex({"describe.ruleType":1}); ```
MongoDB——aggregate聚合优化技巧
此文章简要介绍MongoDB聚合的技巧,第二条的技巧思路也可以适用于MapReduce统计过程。按天统计<em>数据</em>db.test.aggregate([ {&quot;$project&quot; : { &quot;newTime&quot; : {&quot;$add&quot; : [&quot;$originalTime&quot; , 1000 * 60 * 60 * 8] } , &quot;newAc<em>count</em>Time&quot; : 1, &quot;otherField&quot; :
MongoDB 查询优化原则
1. 在查询条件、排序条件、统计条件的字段上选择创建索引,可以显著提高查询效率。 2. 用$or时把匹配最多结果的条件放在最前面,用$and时把匹配最 少 结果的条件放在最前面。 3. 使用limit()限定返回结果集的大小,减少<em>数据</em>库服务器的资源消耗,以及网络传输的<em>数据</em>量。 4. 尽量少用$in,而是分解成一个一个的单一查询。尤其是在分片上, $in会让你的查询去每一个分片上查一次...
mongodb优化步骤
1、弄清楚<em>数据</em>库的现状:<em>数据</em>库里存储的是什么类型的<em>数据</em>、做了哪些索引,有多少<em>数据</em>,<em>数据</em>库结构,主要操作;2、确定优化的目的;3、分析配置文件相关设置;4、使用db.serverStatus()获得状态,然后针对优化目的相关的内容进行分析;...
聚合函数count里面加条件
<em>count</em>(case(重载里程) when 重载里程>0 then 1 else 0 end) as 重载趟次, 查找的这个字段有误,实在理解错在哪里,请高人指教!
Mongodb中数据聚合之基本聚合函数count、distinct、group
在之前的文章Mongodb中<em>数据</em>聚合之MapReduce>中,我们提到过Mongodb中进行<em>数据</em>聚合操作的一种方式——MapReduce,但是在大多数日常使用过程中,我们并不需要使用MapReduce来进行操作,不然有点杀鸡用牛刀的感觉,在这边文章中,我们就简单说说用自带的聚合函数进行<em>数据</em>聚合操作的实现。 Mongodb中自带的基本聚合函数有三种:<em>count</em>、distinct和group
mongoDb按条件统计
MongoDatabase db = MongoManager.getMongoDatabase(); MongoCollection&amp;lt;Document&amp;gt; mongoCollection = db.getCollection(&quot;db&quot;); BasicDBObject querylocation = new BasicDBObject(); querylocation.put(&quot;dat...
mongodb分页优化
现在参与一个项目的开发,需要用java查询<em>mongodb</em><em>数据</em>库,在这里分页用的skip sort 和limit结合,查询语句如下(已经在相关字段建立索引) DBCursor cursor = collection.find(query).skip((skip - 1) * PAGESIZE).sort(new BasicDBObject("starttime", -1)).limit(PAGES
在中国程序员是青春饭吗?
今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。 目录: 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时,拿着傲人的工资,想着好好干,以为我们的人生是这样的: 等真到了那一天,你会发现,你的人生很可能是这样的: ...
【JSON解析】浅谈JSONObject的使用
简介 在程序开发过程中,在参数传递,函数返回值等方面,越来越多的使用JSON。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的<em>数据</em>交换格式,同时也易于机器解析和生成、易于理解、阅读和撰写,而且Json采用完全独立于语言的文本格式,这使得Json成为理想的<em>数据</em>交换语言。 JSON建构于两种结构: “名称/值”对的集合(A Collection of name/va...
《MySQL 性能优化》之理解 MySQL 体系结构
本文介绍 MySQL 的体系结构,包括物理结构、逻辑结构以及插件式存储引擎。
程序员请照顾好自己,周末病魔差点一套带走我。
程序员在一个周末的时间,得了重病,差点当场去世,还好及时挽救回来了。
一名大专同学的四个问题
【前言】   收到一封来信,赶上各种事情拖了几日,利用今天要放下工作的时机,做个回复。   2020年到了,就以这一封信,作为开年标志吧。 【正文】   您好,我是一名现在有很多困惑的大二学生。有一些问题想要向您请教。   先说一下我的基本情况,高考失利,不想复读,来到广州一所大专读计算机应用技术专业。学校是偏艺术类的,计算机专业没有实验室更不用说工作室了。而且学校的学风也不好。但我很想在计算机领...
复习一周,京东+百度一面,不小心都拿了Offer
京东和百度一面都问了啥,面试官百般刁难,可惜我全会。
Java 14 都快来了,为什么还有这么多人固守Java 8?
从Java 9开始,Java版本的发布就让人眼花缭乱了。每隔6个月,都会冒出一个新版本出来,Java 10 , Java 11, Java 12, Java 13, 到2020年3月份,...
达摩院十大科技趋势发布:2020 非同小可!
【CSDN编者按】1月2日,阿里巴巴发布《达摩院2020十大科技趋势》,十大科技趋势分别是:人工智能从感知智能向认知智能演进;计算存储一体化突破AI算力瓶颈;工业互联网的超融合;机器间大规模协作成为可能;模块化降低芯片设计门槛;规模化生产级区块链应用将走入大众;量子计算进入攻坚期;新材料推动半导体器件革新;保护<em>数据</em>隐私的AI技术将加速落地;云成为IT技术创新的中心 。 新的画卷,正在徐徐展开。...
轻松搭建基于 SpringBoot + Vue 的 Web 商城应用
首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API ...
讲真,这两个IDE插件,可以让你写出质量杠杠的代码
周末躺在床上看《拯救大兵瑞恩》 周末在闲逛的时候,发现了两个优秀的 IDE 插件,据说可以提高代码的质量,我就安装了一下,试了试以后发现,确实很不错,就推荐给大家。 01、Alibaba Java 代码规范插件 《阿里巴巴 Java 开发手册》,相信大家都不会感到陌生,其 IDEA 插件的下载次<em>数据</em>说达到了 80 万次,我今天又贡献了一次。嘿嘿。 该项目的插件地址: https://github....
Python+OpenCV实时图像处理
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...
2020年一线城市程序员工资大调查
人才需<em>求</em> 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年<em>数据</em>比较: yea...
为什么猝的都是程序员,基本上不见产品经理猝呢?
相信大家时不时听到程序员猝<em>死</em>的消息,但是基本上听不到产品经理猝<em>死</em>的消息,这是为什么呢? 我们先百度搜一下:程序员猝<em>死</em>,出现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝<em>死</em>,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝<em>死</em>的搜索结果就比产品经理猝<em>死</em>的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页里面的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝<em>死</em>的概率真的比产品经理大,并不是错...
害怕面试被问HashMap?这一篇就搞定了!
声明:本文以jdk1.8为主! 搞定HashMap 作为一个Java从业者,面试的时候肯定会被问到过HashMap,因为对于HashMap来说,可以说是Java集合中的精髓了,如果你觉得自己对它掌握的还不够好,我想今天这篇文章会非常适合你,至少,看了今天这篇文章,以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中,我个人觉得HashMap还是挺复杂的,如果真的想把它搞得明明白...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
python爬取百部电影数据,我分析出了一个残酷的真相
2019年就这么匆匆过去了,就在前几天国家电影局发布了2019年中国电影市场<em>数据</em>,<em>数据</em>显示去年总票房为642.66亿元,同比增长5.4%;国产电影总票房411.75亿元,同比增长8.65%,市场占比 64.07%;城市院线观影人次17.27亿,同比增长0.64%。 看上去似乎是一片大好对不对?不过作为一名严谨<em>求</em>实的<em>数据</em>分析师,我从官方<em>数据</em>中看出了一点端倪:国产票房增幅都已经高达8.65%了,为什...
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
阿里面试,面试官没想到一个ArrayList,我都能跟他扯半小时
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人出局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突出,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
良心推荐,我珍藏的一些Chrome插件
上次搬家的时候,发了一个朋友圈,附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多,于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常工作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家,随便一个都能提高你的“生活品质”和工作效率。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件,由于支持 Markdown 直接转电子邮...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
在VC6.0中用GDI+调用png图片实现半透明渐变的特效窗口下载
在VC6.0中用GDI+调用png图片实现半透明渐变的特效窗口 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/hai_zi/170190?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hai_zi/170190?utm_source=bbsseo[/url]
CAD课程作业下载
CAD作业,供大家作为练习作业,CAD软件是一个很好的软件,大家去学学,顺便去练习软件的应用,多学点东西对大家有好处 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ozhenxinwuhui/5358039?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ozhenxinwuhui/5358039?utm_source=bbsseo[/url]
Lingo 15 for mac下载
Lingo 15 for mac, 未破解版。注意!未破解的。50个字节 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/m0_38076563/10594089?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/m0_38076563/10594089?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的