mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存。在我们团队的项目中，一开始用的是memcached，后来用redis替代。相比memcached：1、redis具有...
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，添加100w吧。插入时间比较长，你...
在上一篇使用hadoop mapreduce分析mongodb数据：（１）中，介绍了如何使用Hadoop MapReduce连接MongoDB数据库以及如何处理数据库，本文结合一个案例来进一步说明Hadoop MapReduce处理MongoDB的细节原始数据> db.stackin.find({}) { "_id" : ObjectId("575ce909aa02c3b21f1be0bb"), "summary" : "good good day", "url" : "url_1" } { "_id" : ObjectId("575ce909aa02c3b21f1be0bc"), "summary" : "hello world good world", "url"...
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github.com/mongodb/mongo-hadoop $ cd mongo-hadoop $ ./gradlew jar 编译时间比较长，成功编译之后mongo-hadoop-core-1.5.2.jar存在的路径是core/build/libs 下载mongo-java-driver-3.0.4.jar http://central.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-java-driver/3.0.4/选择 mongo-java-driver-3.0.4.jar数据数据样例 > db.in.find({}) { "_id" : ObjectId("5758db95ab12e17a067fbb6f"), "x" : "hello world" } { "_id" : ObjectId(...
({}) { "_id" : ObjectId("575ce909aa02c3b21f1be0bb"), "summary" : "good good day", "url" : "url_1" } { "_id" : ObjectId("575ce909aa02c3b21f1be0bc"), "summary" : "hello world good world", "url" : "url_2" } { "_id" : ObjectId("575ce909aa02c3b21f1be0bd"), "summary" : "hello world good hello good", "url" : "url_3" } { "_id" : ObjectId("575ce909aa02c3b21f1be0be"), "summary" : "hello world hello", "url...
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一、问题： 数据库表数据量极大（千万条），要求让服务器更加快速地响应用户的需求。 二、解决方案： 1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据 2.内存数据库 （这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台） 三、主流解Cache和数据库对比： 上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案，其中主要涉及到了普通关系型数据库（MySQL/PostgreSQL），NoSQL数据库(...
在最近的项目中，为了便于分析把项目的日志都存成了JSON格式。之前日志直接存在了文件中，而MongoDB适时闯入了我的视线，于是就把log存进了MongoDB中。log只存起来是没有意义的，最关键的是要从日志中发现业务的趋势、系统的性能漏洞等。之前有一个用Java写的分析模块，运行在Tomcat下。实现相当的重量级，添加一个新指标的流程也比较繁琐，而且由于NFS的原因还导致分析失败。一直想改写，最初想用Ruby On Rails，可是一直没有时间...
为何选择Stackless？ http://www.stackless.com Stackless可以简单的认为是Python一个增强版，最吸引眼球的非“微线程”莫属。微线程是轻量级的线程，与线程相比切换消耗的资源更小，线程内共享数据更加便捷。相比多线程代码更加简洁和可读。此项目是由EVE O为何选择Stackless？ http://www.stackless.com Stackless可以简单的认为是Python一个增强版，最吸引眼球的非“微线程”莫属。微线程是轻量级的线程，与线程相比切换消耗的资...
PS:从我的新浪博客搬过来的文章 前段时间部门要我统计各个web应用的请求耗时情况，以便各个组能找出耗时多的功能进行优化。其实这个分析看似比较简单，只要拿到各个web应用的access日志就很容易获得所有请求的耗时。但调查了实际环境以后发现要填的坑还真不PS:从我的新浪博客搬过来的文章 前段时间部门要我统计各个web应用的请求耗时情况，以便各个组能找出耗时多的功能进行优化。其实这个分析看似比较简单，只要拿到各个web应用的...
在最近的项目中，为了便于分析把项目的日志都存成了JSON格式。之前日志直接存在了文件中，而MongoDB适时闯入了我的视线，于是就把log存进了MongoDB中。log只存起来是没有意义的，最关键的是要从日志中发现业务的趋势、系统的性能漏洞等。之前有一个用Java写的分析模块，运行在Tomcat下。实现相当的重量级，添加一个新指标的流程也比较繁琐，而且由于NFS的原因还导致分析失败。一直想改写，最初想用Ruby On Rails，可是一直没有时间...
在 MySQL中，慢查询日志是经常作为我们优化数据库的依据，那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的，那就是Mongo Database Profiler.不仅有，而且还有一些比MySQL的Slow Query Log更详细的信息。它就是我们这篇文章的主题。开启 Profiling 功能有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别，第一种是直接在启动参数里直接进行设置。启动MongoDB时加上–profile=级别 即可。也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别) 命令...
mtools是一组用来解析和过滤MongoDB日志文件的脚本。mtools包括以下几个工具： mlogfilter 可以根据时间切割日志文件，过滤慢查询等 mloginfo 返回日志文件信息，比如开始和结束时间等 mplotqueries 对日志文件进行视图展现 mlogvis 创建一个自定义html文件交互式展现 mlaunch 快速搭建本地测试环境，包括复制集合分片系统 mtools是用python写的，需要python2.6或者python2.7,目前不兼容python3二 Mtool...
这篇文章主要介绍了php实现的mongodb操作类,较为详细的分析了php针对mongodb数据库操作的各种常用技巧,并将其封装进一个完整的类文件中以便于调用,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了php实现的mongodb操作类。分享给大家供大家参考。具体如下：<?php /** To change this template, choose Tools | Templates* and open the template in the editor.*/ class mongo_db { private $config; private $connection;...