拥有大量的小文件将使计算更难获得良好的查询性能，因为查询引擎不得不多次打开/读取/关闭文件以执行查询。...在进行insert/upsert操作时，Hudi可以指定文件大小。 核心配置 为了便于说明，本文只考虑 COPY_ON_WRITE 表的小文件自动合并功能。...例如，如果你的第一个配置值是120MB，第二个配置值是100MB，那么任何小于100MB的文件都被认为是小文件。...，新插入的记录将分配给小文件以便使其达到120MB，File_1将会插入80MB大小的记录数，File_2将会插入40MB大小的记录数，File_3将插入30MB大小的记录数。...Off-heap（堆外）内存： Hudi写入parquet文件，需要使用一定的堆外内存，如果遇到此类故障，请考虑设置类似spark.yarn.executor.memoryOverhead或spark.yarn.driver.memoryOverhead
: Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。...redis局限性 Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。...MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。 如何理解MongoDB中的GridFS机制，MongoDB为何使用GridFS来存储文件？...数据结构单一 redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数 mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富 3、内存空间的大小和数据量的大小...redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache） memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法 mongoDB适合大数据量的存储
在Hudi中有两种管理小文件的方法，下面将介绍每种方法的优点和优缺点。 文件摄取时期自动调整大小 您可以在摄取期间自动管理文件的大小。...此解决方案在摄取期间增加了一点延迟，但它确保了一旦提交写入，读取查询总是有效的。 如果您在写入时不管理文件大小，而是尝试定期运行文件大小清理，那么在定期执行调整大小清理之前，您的查询将会很慢。...例如，在 compactionSmallFileSize=100MB 和 limitFileSize=120MB 的情况下，Hudi 将选择所有小于 100MB 的文件并尝试将它们增加到 120MB。...在这种情况下，您可以配置最大日志大小和一个表示当数据从 avro 移动到 parquet 文件时大小减小的因子。...注意：在任何一种情况下，只有当特定文件片没有 PENDING 压缩或关联的日志文件时，小文件才会自动调整大小。
conn :当前连接数 time :时间戳 二、mongo内置函数方法 db.stat()函数 获取当前数据库的信息，比如Obj总数、数据库总大小、平均Obj大小等 > use test switched...avgObjSize :表示每行数据是大小，也是估计值，单位是bytes “dataSize” : 468,表示当前数据库所有数据的总大小，不是指占有磁盘大小。...write操作 Mem.resident : 到现在总共使用的物理内存,单位是MB Mem.virtual : 当前Mongodb实例使用的虚拟内存大小，单位MB，一般情况下比mem.map的值要超大一点...，如果大很多很有可能发生内存泄露，如果使用journal,大约是2倍的map值 Mem.maped : Mongodb使所有数据都映射到内存中，所以这个值可以看似整个数据量的值。.... available : 剩余多少可供连接 extra_info. heap_usage_bytes : 当前实例堆大小，单位bytes extra_info. page_faults : 加载磁盘内容时发生页错误的次数
缺点 Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。...Memcache 优点 Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。...Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。...快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。...性能 三者的性能都比较高，总的来讲：Memcache和Redis差不多，要高于MongoDB。 2. 便利性 memcache数据结构单一。
Redis缺点 Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒(取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右)。...Memcache优点 Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS(取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右)。...Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。...快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。...Redis、Memcache、MongoDB的区别 性能 三者的性能都比较高，总的来讲：Memcache和Redis差不多，要高于MongoDB。 便利性 memcache数据结构单一。
2.MongoDB优化： (1) 由于内存与数据文件的映射 (2) 在更新或者获取Document的某一个字段时，如果需要先读取其前面的所有字段，会导致物理内存由于读操作被加载到不必要的字段上，导致资源的不合理分配...限制的16M大小； mongo内存限制。...aggregate函数 使用$group时，数据大小必须小于16945KB 该查询是全表扫描，然后进行分组排序操作 执行如下查询： shard1:SECONDARY> db.props.aggregate...数据集合有6300万，总大小6G 查询超过了mongodb限制的16M大小 执行3分钟左右 故可以限制扫描的行数，只扫描昨天到现在的数据即可(从业务上线到目前的错误数据)， (1)查询：添加时间限制...后面直接导致业务接口超时； 查询只返回的字段 文档设计--内嵌文档最多内嵌一层 使用必要的用户验证登录 作者 北丐 MongoDB中文社区联席主席 数据库/大数据专家，主要负责培训、优化、问题分析解决和迁移
假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。...Elasticsearch建立在Lucene之上并且支持极其快速的查询和丰富的查询语法。如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，Elasticsearch肯定是最佳选择。...目前Elasticsearch已经增加了aggregation的功能 如果你在寻找一个对应于一个关键词查询的少量的文档集合，并且要支持在这些结果中分面的导航，那么Elasticsearch肯定是最好的选择...MongoDB超过Elasticsearch的地方在于其对于服务器端js脚本的支持、聚合的管道、MapReduce的支持和capped collections。...MongoDB也支持对一个数据collection进行map/reduce job的执行，使用定制的js函数进行操作的map和reduce过程。
此时Eden区和s0区中存活的对象移至s1区，并标志对象的分代年龄，eden区和s0区清空，如果此时对象还无法放置eden区，则直接放置老年代。反之亦然。...上，每单所在堆空间大小为1Kb，每秒大约产生300Kb的堆对象。...可以使用lucene来动态计算javabean所在堆空间的大小。下单还会产生其他对象，比如优惠券、库存、积分等，此时放大20倍，也就是每秒产生6000Kb的对象。...假设还会有订单查询的操作，此时再放大10倍，也就是每秒产生约58MB的对象。...819Mb / 58Mb = 14秒，大约14秒Eden区爆满，触发mirrorGc，此时停止应用程序的线程。
Redis的局限性： Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右...(数据)处，当然因为它不是在用户添加记录时就写到磁盘上，所以按mongodb开发者说，它不会造成性能上的损耗，因为看过代码发现，当进行CUD操作时，记录(Record类型)都被放入到defer队列中以供延时批量...2.MongoDB的特点是什么？ （1）面向文档（2）高性能（3）高可用（4）易扩展（5）丰富的查询语言 3.为什么MongoDB的数据文件很大？...、操作的便利性 redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数 mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富 3、内存空间的大小和数据量的大小...redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache） mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害
与2020年相比，CSS文件大小的中位数增加了7.9%，同时，移动端CSS所有的百分比都略低于Web端CSS。...今年，外部样式表数量最多的记录是2368，比2020年的1379，增加了大约一倍。 4....在调查中，有一个页面CSS加载的图片总大小达到314,386.1 KB。...下面是按照图片格式在移动页面上通过CSS加载的外部图像大小分布： 有趣的是，在第 90 个百分位数时，GIF 图像平均比 SVG 文件还要小。 4....十、CSS in JS 下面是使用的CSS-in-JS 库的分布情况： image.png 统计发现，大约 3% 的页面使用了 CSS-in-JS。
索引的原理是拿额外的存储空间换取查询时间，增加了写入数据的开销，但使读取数据的时间复杂度一般从 O(n)降低到 O(logn)甚至 O(1)。...，数据库服务器内存中也缓存了最近查询的数据； 即使没有击中数据库服务器的缓存，数据库从索引文件中读取，操作系统已经把热点文件的内容放置在 Page Cache 中了； 即使没有击中操作系统的文件缓存，直接读取文件...“UseCompressedOops”，用 4 个 byte 就可以表示一个对象的指针，这也是 JVM 尽量不要把堆内存设置到 32G 以上的原因； MongoDB 的二进制存储的 BSON 相对于纯文本的...有的在播放时不仅预取这一条数据，甚至还会预测下一个要看的其他内容，提前把数据取到本地； HTTP/2 Server Push，在浏览器请求某个资源时，服务器顺带把其他相关的资源一起推回去，HTML/JS...Redis 的 MGET、MSET 来批量存取数据时，每批大小不宜过大，因为 Redis 主线程只有一个，如果一批太大执行期间会让其他命令无法响应。
索引的原理是拿额外的存储空间换取查询时间，增加了写入数据的开销，但使读取数据的时间复杂度一般从O(n)降低到O(logn)甚至O(1)。 索引不仅在数据库中广泛使用，前后端的开发中也在不知不觉运用。...UseCompressedOops”，用4个byte就可以表示一个对象的指针，这也是JVM尽量不要把堆内存设置到32G以上的原因； MongoDB的二进制存储的BSON相对于纯文本的JSON也是一种压缩...有的在播放时不仅预取这一条数据，甚至还会预测下一个要看的其他内容，提前把数据取到本地； HTTP/2 Server Push，在浏览器请求某个资源时，服务器顺带把其他相关的资源一起推回去，HTML/JS...Redis的MGET、MSET来批量存取数据时，每批大小不宜过大，因为Redis主线程只有一个，如果一批太大执行期间会让其他命令无法响应。...这里有几个非常关键的数据： 存取一次CPU多级高速缓存的时间大约1-10纳秒级别； 存取一次主存(RAM)的时间大概在100纳秒级别； 固态硬盘的一次随机读写大约在10微秒到1毫秒这个数量级； 网络包在局域网传输一个来回大约是
如果你的堆大小不是很大（比如 100MB），选择串行收集器一般是效率最高的。参数：-XX:+UseSerialGC。...拿一个简单的 Feed 业务来说。查询用户在社交网站上发送的帖子，还需要查询第一页的留言（大概是 15 条），它们共同组成了每次查询后的实体。...假如高峰请求 6w/s，我们部署了 10 台机器，那么每个 JVM 的流量就可以达到 120MB/s，这个速度算是比较快的了。...进而可以推断出，Eden 区的大小约 1456MB，那么大约只需要 12 秒，就会发生一次 Minor GC。不仅如此，每隔半个小时，会发生一次 Major GC。...提醒一下，你可以算一下我们的 Survivor 区大小，大约是 182MB 左右，如果稍微有点流量偏移，或者流量突增，再或者和其他接口共用了 JVM，那么这个 Survivor 区就已经装不下 Minor
还有重要的两点要记住： 对象的浅大小：保存对象本身所需的内存大小 对象的保留大小：当删除对象及其依赖对象时，被释放的内存大小 Node.js 有一个对象，以字节为单位描述 Node.js 进程的内存使用情况...这个例子故意留下了一个内存泄漏的问题，在请求一个从 API 查询返回的对象时生成带有日期时间戳的随机对象，并将其存储在全局数组中来泄漏该对象。...例如，你可以将 NSolid 设置为在使用的内存量超过 X 时，或者在 X 时间内尚未从高消耗高峰恢复内存的情况下，进行堆快照。听起来不错吧？...并行的 Scavenger 根据工作量将主线程新声代垃圾收集的总时间减少了大约 20％–50％。Idle-time GC 可以在 Gmail 空闲时将其 JavaScript 堆内存减少 45％。...它通过和标记清除算法相同的方式标记堆中的活动对象来工作，这意味着堆通常会被碎片化。V8 当前随附有并行的 Scavenger，可在大量基准测试中减少主线程新生代垃圾回收约 20％–50％ 的总时间。
11.6.8.流畅的模板API MongoOperations当涉及到与 MongoDB 的更多低级交互时，该接口是核心组件之一。...使用 编写地理空间查询时near(NearQuery)，终止方法的数量将更改为仅包括对geoNear在 MongoDB 中运行命令有效的方法（将实体作为GeoResult内获取GeoResults），如以下示例所示...11.6.10.其他查询选项 MongoDB 提供了多种将元信息（如注释或批量大小）应用于查询的Query方法。直接使用API 有几种方法可以用于这些选项。...例如，当坚持使用默认类型键 ( _class) 时，查询具有诸如 ( _class : { $in : [ com.acme.Person] }) 之类的限制。...、数据聚合以及查询语言不能满足您的需求时非常有用。
11月初我们发布了1.4.0里程碑稳定版本，增加了一些新功能包括丰富了查询控件、支持查询JS/CSS增强、支持mongodb、redis、存储过程数据集、支持分组小计、支持图表钻取、条件钻取、支持表格背景设置斑马线...2.JS增强 JS增强可实现三级联动 修改查询表单初始值 设置下拉单选默认值 3.CSS增强 修改查询栏按钮颜色 二、数据集 1.存储过程 存储过程调用方法： 2.Redis Redis调用方法...：调用key即可 3.MongoDB MongoDB调用方法：在报表SQL中配置满足标准的MongoDB Sql语法 三、分组小计 1.横向：compute用法 compute可实现横向列加减乘除包括带括号...()的优先计算。...五、设置自定义分页条数 六、分栏功能 可设置横向循环次数 七、分版功能 同一列需显示不同数据集时，我们可以使用分版功能 八、动态合并格 用户信息动态合并 九、斑马线背景色
mongoexport Mongodb数据导出工具 bsondump 将 bson 格式的文件转储为 json 格式的数据 mongoperf mongorestore MongoDB数据恢复工具...，其实也是一个 js 解释器，支持 js 语法 MongoDB集合方法 方法名 描述 db.collection.aggregate() 聚合，主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果...返回集合的大小 db.collection.distinct() 返回具有指定字段不同值的文档（去除指定字段的重复数据） db.collection.dropIndex() 删除一个集合中的指定索引 db.collection.dropIndexes...() 查询集合，无参数则查询所有，并返回一个游标对象 db.collection.findAndModify() 查询并修改 db.collection.getIndexes() 返回当前集合的所有索引数组...返回当前集合已使用的空间大小 db.collection.totalSize() 返回当前集合的总占用空间，包括所有文件和所有索引 db.collection.totalIndexSize() 返回当前集合所有的索引所占用的空间大小
优点：引用计数收集器执行简单，实现简单，判定效率高，无延迟，对程序不被长时间打断的实时环境比较有利。 缺点：赋值时需要更新计数器，增加了微量时间开销，影响不大。...这就是后面我们会提到的 stop-the-world 暂停时间的长短并不取决于堆内对象的多少也不是堆的大小，而是存活对象的多少。因此，调高堆的大小并不会影响到标记阶段的时间长短。...与此同时，会在一个 free-list 的列表记录这些清理出来的内存位置与大小，当有新的对象需要分配内存空间时，就会在 free-list 中查找。...在老生代中，如果堆中的内存大小超过某个阈值，会启用并发（Concurrent）标记任务。...并行 Scavenger 将主线程新生代垃圾收集的总时间减少了大约 20%–50%，这具体取决于工作负载。
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