环境描述一下：MongoDB版本 3.0.9，副本集3节点，内存64G，cpu 16 core，磁盘2TB SSD，使用WT存储引擎。。。该表数据量2.6亿多。大致分析如下：通过mloginfo统计查看日志中慢查询的分类(将生产系统日志scp到测试服务器做的)# mloginfo --queries mongod.log-20160427 namespace operation pattern count min (ms) max (ms) mean (ms) 95%-ile (ms) sum (ms)数据库.集合 que...
1. 不支持外部访问阿里云mongodb只支持阿里ESC内部访问，不支持外部访问，如果想用需要在ESC做个端口映射可以使用：rinetd详细配置参考：https://help.aliyun.com/knowledge_detail/13052572.html?spm=5176.789091828.2.5.l2RCF4 2. 阿里云mongodb采用一主二从的方式启动3. 阿里云可以提供备份策略4. 资源监控5. 安全控制6. 产品限制7. 命令限制阿里云mongodb部分官方提供的命令不能用https://help.aliyun.com/knowledge_detail/76...
坊间有很多传说MongoDB会丢数据。特别是最近有一个InfoQ翻译的Sven的一篇水文（为什么叫做水文？因为里面并没有他自己的原创，只是搜罗了一些网上的博客，炒了些冷饭吃），其中又提到了丢数据的事情。大家知道作为一个数据库来说，数据的持久性基本上是数据库的最低要求了。如果MongoDB真的有那么糟糕的数据安全问题，它早就在技术选择众多的今天被无情地淘汰掉了。那么真相到底如何呢？ 实事求是地来说，MongoDB确实在其发展的过程...
服务器配置： CPU： 1核 内存： 2048 MB (I/O优化) 网络带宽：1M centos 7.0MongoDB 3.2Mysql 5.6 服务器表数据量1184545条 MongoDb数据是由Mysql导入，保证数据一致 实验准备执行语句为： mysql:SELECT * FROM sharelooks_30d m WHERE m.lng>_lng1 AND m.lng<_lng2 AND m.lat>_lat2 AND m.lat<_lat1 ORDER BY ID DESC LIMIT 30; MongoDB:db.sharelooks_30d.find( {"lng": {"$gt":lng1, "$lt":ln...
正文 queryPlanner queryPlanner是现版本explain的默认模式，queryPlanner模式下并不会去真正进行query语句查询，而是针对query语句进行执行计划分析并选出winning plan。{"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "game_db.game_user","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"w" : {"$eq" : 1}},"winningPlan" : {"stage" : "FETCH","inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","keyPattern" : {"w" : 1,"n" : 1},"in...
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>现在在查询语句中使用 explain ：</p> <pre> >db.users.find({gender:"M"}...
优点不存在sql注入：MySQL的是sql注入是一个很严重的缺点，虽然可以使用参数绑定和预处理以及特殊字符转义来处理。但是MongoDB根本不存在这个问题。不过xss攻击还是需要防范的。不需要提前创建表：在MySQL中如果想要写入一条数据的话必须要先创建好一张表然后才能写入数据，比如：要在user表里写入id=1,username=‘aaa’,sex=‘女‘,age=‘20’这条数据，那你就必须在MySQL数据库上提前建好一张user表，并且至少必须有id,username,...
一：explain演示 1. 构建数据 为了方便演示，我需要create ten data to inventory，而且还是要在no index 的情况下，比如下面这样：1 db.inventory.insertMany([2 { "_id" : 1, "item" : "f1", type: "food", quantity: 500 },3 { "_id" : 2, "item" : "f2", type: "food", quantity: 100 },4 { "_id" : 3, "item" : "p1", type: "paper", quantity: 200 },5 { "_id" : 4, "item" : "p2", type: "paper", quantity: 150 },6 { "_id...
场景：领导想要分析日志数据，日志数据存储在mongodb中，这怎么分析呢？ 分析：navicat最多能把数据导出csv，分析工作只能使用别的工具，这里使用WPS。 实现： 1.查询mongodb数据，存入零时表，导出csv var result = db.集合名.find({"查询条件"}) while(result.hasNext()) db.temp(临时表).insert(result.next()) 2.打开WPS，运用你的EXCEL技巧去分析。mongodb之数据分析标签：查询条件 src temp img http ne...
IT168 评论】对于只有SQL背景的人来说，想要深入研究NoSQL似乎是一个艰巨的任务，MySQL与MongoDB都是开源常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL数据库。它们各有优点，关键看用在什么地方。什么情况下，MongoDB是最好的选择?很多人认为MongoDB难以置信的强大，是一个可扩展，界面交互友好的数据库解决方案。当开发人员需要负责管理数据库环境时，MongoDB是一个不错...
MongoDB千万级数据的分析 一、导入 清单1： 读取CSV文件，存储到数据库中 01 #-*- coding:UTF-8 -*- 02 03 Created on 2013-10-20 04 05 06 @author: tyk 07 08 09 10 11 from pymongo.connection import Connection 12 from time import time 13 import codeMongoDB千万级数据的分析一、导入清单1：读取CSV文件，存储到数据库中01 #-*- coding:UTF-8 -*- 02 03 Created on 2013-10-20 040506 @author: tyk 07080910 11 from pym...
一、引言 当数据库运行慢时，我们需要找出其中的性能瓶颈。找出性能瓶颈的第一步就是找出数据库正在忙什么，然后再找出其中最慢的操作进行优化。MongoDB提供了数据库分析器收集在实例上执行的写操作、游标、命令等详细信息。MongoDB数据库分析器可以在实例级一、引言 当数据库运行慢时，我们需要找出其中的性能瓶颈。找出性能瓶颈的第一步就是找出数据库正在忙什么，然后再找出其中最慢的操作进行优化。MongoDB提供了数据库分析器收...
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。在数据库存放的数据中，有一种特殊的键值叫做主键，它用于惟一地标识表中的某一条记录。也就是说，一个表不能有多个主键，并且主键不能为空值。无论是MongoDB还是MySQL，都存在着主键的定义。对于MongoDB来说，其主键名叫”_id”，在生成数据的时候，如果用户不主动为其分配一个主键的话，MongoDB会自...
MySQL是关系型数据库中的明星，MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者：假设我们正在维护一个手机产品库，里面除了包含手机的名称，品牌等基本信息，还包含了待机时间，外观设计等参数信息，应该如何存取数据呢？ 如果使用MySQL的话，应该如何存取数据呢？ 如果使用MySQL话，手机的基本信息单独是一个表，另外由于不同手机的参数信息差异很大，所以还需要一个参数表来单独保存。 代码如下:CREATE TABL...
1. 名词解释 Shards : 每一个shard包括一个或多个服务和存储数据的mongod进程（mongod是MongoDB数据的核心进程）典型的每个shard开启多个服务来提高服务的可用性。这些服务/mongod进程在shard中组成一个复制集 Chunks: Chunk是一个来自特殊集合中的一个数据1. 名词解释 Shards : 每一个shard包括一个或多个服务和存储数据的mongod进程（mongod是MongoDB数据的核心进程）典型的每个shard开启多个服务来提高服务的可用性。这些服...