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。...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。...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。...当索引包含了所有查询需要的字段时，查询就可以直接从索引中获取数据，而不需要再访问集合本身，这样可以大大减少查询的开销。...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MongoDB存储数据的时候，我们查询的时候，有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库，连表查询，很多时候，需要我们自己在代码里手工操作。...但是从 MongoDB 3.2 版本过后，我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。 ...首先来看第一个需求： 这个需求如果我们不考虑连表，只考虑关联的话，应该是 先查询出用户表所有的数据 在订单表中求出每一个用户的消费总金额 遍历用户和订单数据，然后一一通过 uid 进行匹配对应。 ...money: {$sum: "$orders.money"} } } 这样就查询出了我们所需要的数据。...但是其实 MongoDB 本身是非关系性数据库。如果需要进行频繁的这种连表查询，我们可以考虑优化我们的数据库表。比如在订单表里面，每一条的订单记录都把我们的用户信息放进去。
MongoDB 聚合查询 在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。...,别名:{聚合运算:"$运算列"}}},{条件筛选:{键名:{运算条件:运算值}}}]) 常见的mongo的聚合操作和mysql的查询做类比 求和 - $sum 查询dev集合中一共有多少个文档。...aggregate([{$group:{_id:"$name",avgAge:{$avg:"$age"}}}]); 统计结果返回数组 - $push 分组后按照分组数组进行合并，如果希望看到某个列合并之前的所有数据可以使用...$push，把分组后同一组的所有值放到一个数组中 按照name进行分组，分组后把age的数据都放入到名称为allAge的数组中 db.c1.aggregate([{$group:{_id:"$name"...如果这个数组属性为空，对应document将不被显示（因为document没有数组属性） 正常数据：只有name为abc的hobby有数组类型值，且长度为3 执行下面命令后的效果 db.c1.aggregate
MongoDB 聚合查询 在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。...,别名:{聚合运算:"$运算列"}}},{条件筛选:{键名:{运算条件:运算值}}}]) 常见的mongo的聚合操作和mysql的查询做类比 求和 - $sum 查询dev集合中一共有多少个文档。...aggregate([{$group:{_id:"$name",avgAge:{$avg:"$age"}}}]); 统计结果返回数组 - $push 分组后按照分组数组进行合并，如果希望看到某个列合并之前的所有数据可以使用...$push，把分组后同一组的所有值放到一个数组中 按照name进行分组，分组后把age的数据都放入到名称为allAge的数组中 db.c1.aggregate([{$group:{_id:"$name"...如果这个数组属性为空，对应document将不被显示（因为document没有数组属性） 正常数据：只有name为abc的hobby有数组类型值，且长度为3 ? 执行下面命令后的效果 ?
A good writeup of how your index should be created is available in Optimizing MongoDB Compound Indexes
MongoDB 聚合管道简介 使用聚合管道可以对集合中的文档进行变换和组合，常用于多表关联查询、数据的统计。...db.COLLECTION_NAME.aggregate() 方法用来构建和使用聚合管道，下图是官网给的实例，可以看出来聚合管道的用法还是比较简单的。 ? 2....MongoDB Aggregation 管道操作符与表达式 常用的管道操作符有以下这些： ? MySQL 和 MongoDB 的聚合 对比 : ?...模拟数据 为了说明每个管道操作符的作用，将以下面数据为参考，分别有order和order_item两个集合。...管道操作符 $lookup 对要查询的结果时行多表关联查询。
https://segmentfault.com/a/1190000010618355 前言：一般查询可以通过find方法，但如果是比较复杂的查询或者数据统计的话，find可能就无能为力了，这时也许你需要的是...什么是聚合管道(aggregation pipeline) 英文文档中是aggregation pipeline，直译为聚合管道，它可以对数据文档进行变换和组合。...聚合管道是基于数据流概念，数据进入管道经过一个或多个stage，每个stage对数据进行操作（筛选，投射，分组，排序，限制或跳过）后输出最终结果。...管道操作符介绍 mongoDB中有许多操作符，在aggregate中每个stage可以使用的操作符叫做管道操作符，以下列举比较常用的管道操作符： 操作符 简述 $project 投射操作符，用于重构每一个文档的字段...，并获取指定的文档，类似于populate $count 统计操作符，用于统计文档的数量 小结 db.collection.aggregate([])是聚合管道查询使用的方法，参数是数组，每个数组元素就是一个
某日，尼古拉斯赵四 crud 完后，突发奇想： MySQL大in查询技术还能优化吗?还是只能业务优化？。 注意，in里面的数据随用户选择类型成递增。 x团：可以试试 in 分批查！...x节：不妨提升下问题维度，解决大 in 才是！ 赵四：哈雷？业务上解决吗？ x里@x节：分表并发是嘛？ xx@x节：加字段就行嘛。 x60 突然插话：in 多了就会全表扫描了。...其实不同业务不同处理，大家遇到这种问题，又是如何解决的呢？
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....此时还是在高效索引以及代码修改后效果.此时ES索引. 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...，如果代码不能ES索引，那么ESR或ER效率都不高的情况，需要分析结果集大小，如果结果集小，ESR效率相对好些，如果结果集非常大，ESR或者ER索引都存在瓶颈....，例如索引key扫描、回表扫描记录数、返回记录数都分析他们之间比例，1:1:1是最好性能，随着数据增长，瓶颈在索引、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
【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...:59，满足结果集的数据越多，直到数据没有变化.后面还有翻页的功能，暂时先不讨论.其中sort是根据单号来，所有单号都唯一的.signStatus只有0,1....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
说句不怕笑话的话，MongoDB使用也有6 7 8 年了，但对于聚合一般我是抗拒的，可能是MOGNODB 3.X落下的顽疾，一听到用MongoDB 做聚合操作，一般都不想听 不想听。...但时代不一样,MongoDB已经走到了 8.0UP，聚合早就和之前不一样了。 所以怕也的上，还的学习。 以上学习基于MOGNODB7.0 ，聚合操作中首选的方案是聚合管道，或者使用单一聚合的方法。...一般来说聚合操作中的管道操作，主要是通过多个阶段来处理数据，比如第一需要先过滤数据，然后对过滤的数据进行文档的分组并计算聚合操作后的结果。...，首先我们遇到的是针对什么进行分组，如果是传统数据库，这里面一般就头疼了，分组是没有字段的，这里MongoDB 是可以针对没有分组的聚合数据进行分组的，上面就是一个案例，我们只有object_id ,...这样的情况添加了索引也可以运行并使用，后续还的学习和发现，目前写不下去了，需要散热 后记，随着文档型数据库的被熟知，并且步步紧逼传统数据库一些事务，跨表，跨库查询，以及聚合查询等方案的退出，以及天然的分布式存储方式
1.如何优化查询速度？所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。...那问题来了，怎么优化查询速度呢？这个问题的主要优化方案有以下几个。1.1 创建适当的索引通过创建适当的索引，可以加速查询操作。...索引可以提高查询语句的执行效率，尤其是对于常用的查询条件和排序字段进行索引，可以显著减少查询的扫描范围和 IO 开销。1.2 优化查询语句优化查询语句本身，避免全表扫描和大数据量的关联查询。...可以优化查询条件，使用合适的索引、合理的查询策略，减少不必要的字段和数据返回。1.3 缓存查询结果对于一些相对稳定的查询结果，可以将其缓存在内存中，避免重复查询数据库，提高查询速度。...Vitess 提供了水平拆分、弹性缩放、负载均衡、故障恢复等功能，可以在大规模的数据集和高并发访问场景下提供高性能和可扩展性大数据量的表的查询优化方案有很多，例如：创建索引、优化查询语句、缓存查询结果、
MySQL 大表如何优化查询效率？ 背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务...④receive_time 字段的基数大，选择性好，可对该字段单独建立索引，select arrival_record sql 就会使用到该索引。...delete 大表优化为小批量删除 应用端已优化成每次删除 10 分钟的数据（每次执行时间 1s 左右），xxx 中没在出现 SLA（主从延迟告警）： 另一个方法是通过主键的顺序每次删除 20000 条记录...对大表进行 DDL 操作时，要考虑表的实际情况（如对该表的并发表，是否有外键）来选择合适的 DDL 变更方式。 对大数据量表进行 delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。
随着业务发展，这些表会越来越大，如果处理不当，查询统计的速度也会越来越慢，直到业务无法再容忍。 所以，我们需要先了解、思考这些场景知识点，在设计之初，便预留一些优化空间支撑业务发展。...sql聚合函数 在mysql等数据中，都会支持聚合函数，方便我们计算数据。...并且此条sql运行很慢，我们应该如何排查优化？ 有的同学会说了：行数多，在日期字段上加索引，这样子筛选就很快了。 总数1亿条，假设7月份的订单有1000万条，加了索引的时候，筛选速度自然会提升不少。...增加索引并不能解决聚合函数统计慢的问题 优化聚合统计的方案 提前预算 建立统计数据表，以日期区分，如：20190801一天，销售了多少订单、金额等等数据。...总结 索引并不能解决统计聚合数据慢的sql语句问题 聚合函数谨慎用 最好不用，因为我们无法预算以后的数据量需要扫描多少行数据来计算 优化方案离不开统计表，都需要按一定的周期储存运算好的统计数据
https://segmentfault.com/a/1190000010826809 什么是管道操作符(Aggregation Pipeline Operators) mongoDB有4类操作符用于文档的操作...，例如find查询里面会用到的$gte，$in等。...操作符以$开头，分为查询操作符，更新操作符，管道操作符，查询修饰符4大类。其中管道操作符是用于聚合管道中的操作符。...as: "author" } }, { $project: { _id: 0, } } ]) 总结 本文介绍了几个使用聚合管道查询时常用的管道操作符的用法...，熟练地综合使用以上操作符可以对数据进行多样的处理，组合，统计，得出多样化的数据。
背景 许多用户使用 MongoDB 存储用户的评论数据，并使用 find().skip().limit() 来实现“翻页”功能。...问题分析 MongoDB分片集群的架构如下所示。mongos作为接入层，接受客户端请求并路由到1个或者多个分片去执行，然后收集分片的执行结果，并进行过滤排序等聚合操作之后返回给客户端。...--- 上面的代码分析，解释了“无用”数据的合理性和必要性。但是对于某些业务场景，仍然存在很大的优化空间。 原因在于，查询请求只发送到了某一个特定的分片上执行。...解决方案 基于上面的分析，我们对内核代码进行了优化，整体框架如下所示： [mongos-skip策略优化] 测试结果 在测试环境中创建一个分片表，然后准备测试数据，如下： for (var i=0;i<...总结 mongos内核在skip处理流程上存在较大的优化空间，通过区分 去往单一分片 的查询请求，可以明显节省系统资源，提升请求的执行速度。
---- MongoDB的聚合查询中，$substr只能匹配ASCII的数据，对于中文要使用$substrCP
那么有了 canal 就可以把分库分表的数据同步到 Elasticsearch，提供汇总查询和聚合操作，也就不需要把轮训每个分库分表数据了。...它的好处是可以让我们通过 MyBatis 的方式查询 Elasticsearch 数据。...MySQL 数据库一样通过 MyBatis 进行查询。.../app/discover 查询写入的数据。...查询数据 @Slf4j @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class UserOrderDaoTest { @Resource
MongoDB 支持嵌套文档，即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中，可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开，从而进行更灵活的查询和统计。...每个文档包含以下字段：user_id：用户IDname：用户名orders：订单列表，每个订单包含以下字段：order_id：订单IDorder_date：订单日期total_amount：订单总金额我们可以使用聚合索引和聚合框架来查询每个用户最近的订单信息...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.users.createIndex({ "user_id": 1, "orders.order_date": -1 })然后，我们可以使用聚合框架来查询每个用户最近的订单信息...user_id: "$_id", name: 1, order_id: 1, order_date: 1, total_amount: 1 } }])上面的聚合操作将嵌套文档展开后按照用户
，优化后的查询总数的sql性能更优。 但是limit的问题，mybatis-plus优化器是解决不的。如果表的数据量非常大，我们除了优化查询总数的sql之外，还是需要优化limit的。...我看到过很多文章介绍说通过id优化提升limit性能，他们所举的例子都是单表查询。之所以能只查单表，是因为表的设计上已经通过冗余字段去掉多表连接查询了，这也是值得推荐且主流的优化大表查询性能的做法。...前提是where后面的条件必须确保都是走索引，在全表扫描下，任何优化都是徒劳。 根据这个思路，我优化了下最近做的一个需求的分页查询。...这种方案实现的分页查询结果一定是不准确的。 如果是遇到多表连接查询，且查询条件也需要根据Join的表的某个字段做过滤的情况下，如何优化分页查询limit带来的性能开销？ select a....但是缺点就是不能跳页查询，前端只能是下一页、下一页，而且还需要浪费内存去缓存查询状态，在查询条件发生变化的情况下，还需要清掉缓存。 关于分页limit的问题，你们项目中是如何解决的呢？欢迎留言讨论。
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