A good writeup of how your index should be created is available in Optimizing MongoDB Compound Indexes
上一篇文章中分析分页TOP N如何进行创建索引以及不同索引对性能影响，随着数据量N级增长，不修改SQL业务逻辑，会存在不同集合或索引热点问题，经过修改业务逻辑，不管数据量如何增长，TOP N查询性能基本上保持在几十毫秒水平....使得在高并发下满足业务SLA要求.本次文章接着讲翻页性能优化.skip针对大结果下，通过改写可以获取相对稳定执行时间与效率，否则使用skip性能随着翻页越大，呈现性能瓶颈....4、以上除了ES索引下从第一页到500页，ESR执行时间最大是1s，ESR翻100页，执行时间已经接近13s，ER或索引，显然翻页N越大，呈现性能越差.小翻页下性能尚且能接受，大翻页下性能肯定是需要优化...staDate" : 1, "no" : 1 }, "indexName" : "org_1_staDate_1_no_1" 4、取消skip方式,对排序列增加一个大于上一页最大值来快速获取分页，性能基本上在10...、还是在集合中. 4、并不是所有分页、翻页SQL都可以优化到最佳性能，主要取决于SQL写法以及对索引原理了解（能否创建出高效索引），最大问题在于SQL写法.
【背景】 最近遇到mongo集群性能问题,主要体现在查询性能或者聚合性能慢(查询类似关系型数据库中select * from xx where a='xx',另外聚合类似group by+count、...sum),nosql与关系型数据库存在很多类似，比如分页查询语句是比较常见问题,分页优化在数据库优化原理类似.常见分页场景需求(本次主要基于这2种场景进行优化介绍) 1、取top N这种小结果集...【分页top N案例以及优化思路】 1、具体SQL逻辑:根据网点查询当天的签收明细并返回第一页2000条，所有sql都是查询当天签收，当天从00:00:00-23:59:59，查询时间越接近23:59...staDate字段，同一天日期完全一致，后续将代码中signT使用staDate来替代，并修改索引为ES索引，完美解决排序与回表问题....创建索引:mongodb 4.2版本开始，background:1可以不用加，类似oracle或者mysql online ddl,只是在创建索引与结束加锁.4.2版本之前，后台创建索引比较慢,前台创建是
然而在用户实际的使用过程中，发现性能不尽如人意。特别是skip条数比较大的时候，请求执行时间特别长。 问题分析 MongoDB分片集群的架构如下所示。...mongos在执行客户端的查询请求时，大致会经过下面几步： 解析请求，通过查找路由表，确定具体去哪个分片或者哪几个分片执行查询请求。...其中第 2 步 标准化子请求的流程在 transformQueryForShards 函数中实现，可以参考Github上的代码 下面对关键代码进行分析： // 标准化到每个mongod分片去执行的 查询请求...解决方案 基于上面的分析，我们对内核代码进行了优化，整体框架如下所示： [mongos-skip策略优化] 测试结果 在测试环境中创建一个分片表，然后准备测试数据，如下： for (var i=0;i<...总结 mongos内核在skip处理流程上存在较大的优化空间，通过区分 去往单一分片 的查询请求，可以明显节省系统资源，提升请求的执行速度。
MongoDB慢查询分析开启 Profiling 功能，开启后会在运行的实例上收集有关MongoDB的写操作，游标，数据库命令等，可以在数据库级别开启该工具，也可以在实例级别开启。.../查询system.profile集合中，查询时间长的语句，比如执行超过200ms的再通过.explain()解析影响行数，分析原因优化查询语句 或 增加索引开启 Profiling 功能**mongo..."nscanned" : 2, #为了执行该操作，MongoDB在 index 中浏览的文档数。..."nscannedObjects" : 1, #为了执行该操作，MongoDB在 collection中浏览的文档数。...这使得在MongoDB为了放弃操作进行数据读取的同时，还有数据在内存中的其他操作可以完成 "lockStats" : { #锁信息，R：全局读锁；W：全局写锁；r：特定数据库的读锁；w：特定数据库的写锁
"data": { "orderNo": "123456789", } } 加索引 db.zhai.createIndex({"data.orderNo":1}) 后台加索引（优化...data.orderNo":"123456789"}).explain("executionStats") 执行结果分析 重点关注以下字段 executionStats：执行状态 totalDocsExamined：查询总行数
之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例...，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from...table; （2）条件查询 类似于sql的 select * from table where name='jones'; （2）嵌套文档查询 类似于sql的join，但由于mongodb...注意 我的mongodb中并没有 tutorial 这个数据库，但可以直接切换过去 这里和sql数据库有点不同，实际上，mongodb中创建数据库并不是必需的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建...集合都还没在磁盘上创建出来，延迟是因为要为它们的初始化数据文件分配空间 再向集合中添加一个用户 > db.users.save({username:"jones"}) 查询数据 （1）简单查询
作为文档数据库，数据库中存储的数据是类似json的结构，比如{“modelInfo”:{"status":1,audited:"1"}}，想要查询status是1的audited是1的，需要按照下面的结构...intval($params['status']); $filter=$params; $collect='.modelHis'; $query = new MongoDB
在php7的mongodb扩展中，当要查询某个集合在某个条件下的数据个数时，可以使用下面的方式来获取。...比原生的命令要复杂许多 比旧版mongo扩展也复杂许多 需要使用到MongoDB\Driver\Command 这个类 //查询条件 $filter=[];...=> ['createTime' => -1], 'projection'=>['_id'=> False], ]; $query = new MongoDB...\Driver\Query($filter, $options); $command = new MongoDB\Driver\Command( array(
查询计划分析MongoDB 可以使用 explain() 方法来获取查询的执行计划，通过分析执行计划可以找到查询的瓶颈所在，以便进行优化。...在执行 explain() 方法时，可以使用 executionStats 选项来获取详细的执行统计信息，例如查询的扫描次数、索引的使用情况等。...MongoDB 聚合索引的性能很大程度上取决于索引的设计和使用，可以通过以下方法来优化索引的性能：创建合适的索引：根据查询的字段和排序要求创建合适的索引可以大大提高查询性能。...在使用复合索引时，需要注意索引字段的顺序和使用方式，以便最大化地利用索引的性能。索引覆盖查询：通过创建合适的索引，可以让查询尽量地使用索引进行扫描，避免对数据集的全局扫描。...索引去重：在使用 $group 操作时，可以使用 $addToSet 操作来进行去重。当索引中包含大量重复的数据时，去重可以显著减少查询的数据量，提高查询的性能。
在使用Python操作MongoDB数据库时，查询文档是一项非常重要的任务。当我们使用PyMongo进行查询操作时，我们可以获取一个游标对象，它可以用于遍历查询结果并对查询结果进行处理。...获取游标对象在使用PyMongo进行查询操作时，我们可以使用find()方法来查询一个集合中的文档，并获取一个游标对象。游标对象包含了查询结果，我们可以使用它来遍历查询结果并对其进行处理。...处理查询结果在查询MongoDB数据库时，我们通常需要对查询结果进行处理。例如，我们可能需要选择查询结果中的某些字段，或者按照特定的条件对查询结果进行过滤。...以下是一些处理MongoDB查询结果的示例代码：选择字段如果我们只需要查询结果中的某些字段，可以使用projection参数选择这些字段。...使用聚合管道进行分组使用聚合管道进行分组和聚合在处理MongoDB查询结果时，有时我们需要对查询结果进行分组和聚合。
在MOGNODB 的文档设计和存储中，存在两个部分 1 嵌套 2 数组，所以如果想设计好一个MONGODB 在理解业务，读写比例，查询方式后，就需要介入到更深层次的理解嵌套的查询方式，嵌套多层后的性能问题...MONGODB 中的数组是属于同类型数据的元素集合，每个数组中的元素代表这个数组中同样属性的不同值，其实我们可以理解为，在一个JSON 中，有行和行列集合的存在，本身JSON可以通过数组的方式，在一个平面里面表达一个列的集合...数组在一部分应用设计中适合进行数据查询，而另外一点就是数组的缺点，就是对数组中的数据进行更新，尤其是高频次，大量的数据更新和数据的添加。 下面就是针对ORACLE 添加在数组中添加一个数据元素。...将刚才的加入的数组元素进行修改db.databases.update({system_name:"oracle"},{$set:{"score.4":50}}) 另外对于数组的另外一个功能，就是将一些设计中的行转换在...数组在MONGODB 中存在的意义很大，在很多设计中都可以通过数组的使用降低查询的复杂度和降低建立索引的SIZE。
“docker run -p 27017:27017 -v /data/mongo:/data/db --name mongodb -d mongo” 在上面的命令中，几个命令参数的详细解释如下： -p...外部可以直接通过 宿主机 ip:27017 访问到 mongo 的服务 -v 为设置容器的挂载目录，这里是将本机的“/data/mongo”目录挂载到容器中的/data/db中，作为 mongodb 的存储目录...studiot 3T下载地址:https://studio3t.com/download/ 5.创建mongo用户 可以看到一个空的mongo数据库，有一个不太完美的地方在于我们的mongo没有任何账户密码，在裸奔...指定验证启动mongo容器：docker run -p 27017:27017 -v /data/mongo:/data/db --name mongodb -d mongo --auth 也就是在之前的启动命令后面加上...--auth：需要密码才能访问容器服务 此时强行访问，可以看到提示，没有授权 这里我们在连接的地方指定一下账户密码 再来查询，已经正确查询出来之前添加的用户信息 7.创建一个业务数据库和对应的读写账户
在Python中使用MongoDB进行数据查询和操作，可以快速地构建高效的应用程序。1....安装MongoDB和Python的驱动程序在使用Python执行MongoDB查询之前，需要先安装MongoDB和Python的驱动程序。...可以从官方网站下载和安装MongoDB，也可以使用云服务提供商如MongoDB Atlas等提供的托管服务。在安装完成MongoDB之后，需要安装Python的MongoDB驱动程序。...在终端中执行以下命令：pip install pymongo2. 连接到MongoDB数据库在执行查询之前，需要先连接到MongoDB数据库。...在这个示例中，我们连接到本地MongoDB服务器，数据库名称为“mydatabase”，集合名称为“mycollection”。3. 执行查询操作在连接到MongoDB之后，就可以执行查询操作了。
前言通过上篇文章《MySQL的体系结构与SQL的执行流程》了解了SQL语句的执行流程以及MySQL体系结构中「连接器」、「SQL接口」、「解析器」、「优化器」、「执行器」的功能以及在整个流程中的作用。...在MySQL的体系结构中，存储引擎是负责和磁盘交互的，当执行一条SQL语句，最终是通过存储引擎获取结果，不论是查询语句、插入语句还是更新语句，所以存储引擎是用来查询、存储、管理数据的。...如果内存中符合条件的数据，此时需要去磁盘中查找并加载到内存，然后将数据返回给执行器。没错，在查询数据时InnoDB干的活就是这么简单。当然，我们还是要深入内部了解一下原理。...这也是MySQL优化的一部分，下次面试再被问到MySQL如何优化，不要只知道索引了。...关于buffer_pool的优化详见MySQL官网总结最后，再通过一张图总结一下在执行器调用存储引擎后，InnoDB做了什么事。InnoDB根据SQL请求去Buffer Pool中查找「行数据」。
更新文档在MongoDB中，可以使用update_one()方法和update_many()方法来更新文档。...updated_document = collection.find_one({"name": "John"})print(updated_document)在上面的代码中，我们使用了update_one...我们使用find_one()方法来查询更新后的文档，并打印出结果。6. 删除文档在MongoDB中，可以使用delete_one()方法和delete_many()方法来删除文档。...我们使用find_one()方法来查询删除后的文档，并打印出结果。7. 插入文档在MongoDB中，可以使用insert_one()方法和insert_many()方法来插入文档。...我们使用find_one()方法来查询插入后的文档，并打印出结果。
以下是一个完整的使用Python操作MongoDB的示例代码，包括连接数据库、插入文档、查询文档、更新文档和删除文档等操作：from pymongo import MongoClient# 连接数据库client...= MongoClient("mongodb://localhost:27017/")database = client["mydatabase"]collection = database["mycollection...30的文档并按照名字升序排序cursor = collection.find({"age": {"$gt": 30}}).sort("name")# 遍历查询结果for document in cursor...: print(document)在上面的示例代码中，我们首先使用MongoClient()方法连接到MongoDB数据库，并指定了要使用的数据库和集合。...然后，我们插入了一个文档，查询了这个文档，更新了这个文档，删除了这个文档，插入了多个文档，并使用过滤器和排序器查询了多个文档。
使用索引 首先我们看下百度百科上的解释： 在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单...索引是独立于表的一中物理存储结构，当我们语句中用到索引的字段的时候，数据库会首先去索引中查找满足条件的数据的索引值（相当于页码），然后在根据索引值去表中筛选出我们的结果。...另外需要注意的是并不是我们在where条件里面用有索引的字段进行筛选数据库在查询的时候就会走索引，有些写法会让数据库不走索引，接下来会总结一些会让查询进行全表扫描而不走索引的写法； 提防ORACLE中的数据隐式转换...例如： 查询姓名中包含‘文’的学生，语句SELECT * FROM USERS WHERE NAME LIKE '%文%'可以改为SELECT * FROM USERS WHERE INSTR(NAME...FROM多个表的时候将小表写在后面，在CBO优化器情况下默认是将后表当成驱动表的。 ---- 写SQL简单，优化SQL难，数据分析师之路长的很，慢慢走～ peace~
MongoDB for Python #1 环境 Python3.7.3 pymongo==3.7.2 #1 准备 from pymongo import MongoClient #1.1 链接MongoDB...client = MongoClient('localhost',27017) #1.2 链接数据库 db=client.proxy # proxy是我的MongoDB的一个数据库名 #1.3 连接集合...(表名) collection=db.proxytable # proxytable是我的MongoDB中proxy的一个集合名 #2 操作 #2.1 查找集合中所有数据 for item in collection.find...---- # port小于9000的数据按ip排序 # 因为我的MongoDB中port存的是string类型数据,所以比较大小时,比的是第一个字符,如果是int类型数据,正常比较 for foo in...collection.remove() #2.7 删除集合 collection.drop() #2.8 数据导出 mongoexport -d test -c users --csv -f name,age -o e:\python
当我们需要查询某个用户是否在这个 Collection 的某个 Array 字段时就会用到本文中提到的方法。...示例数据源 图片 查询数据 以上面数据为例，我们要查询 MoAGij5SatoPsP5G3 这个数据是否在 invitationIds 这个数组字段中时，可以使用如下查询： CollectionName.find...invitationIds: { $elemMatch: { $in: ['MoAGij5SatoPsP5G3'] } } }) 这里用到了 elemMatch 和 in 方法，更多内容大家可以自己搜索一下 mongodb
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