分析： 在MongoDB服务器端，也会为相应查询维护一个游标对象，游标会消耗内存和其他资源（比如锁，CPU等）。...游标只有在遍历完了所有查询的结果以后，或者客户端主动发来消息要求终止(比如到达游标使用超时时间，默认是10分钟，或者是客户端检测到客户端游标已经不再使用时)，MongoDB才会销毁游标，释放其占用的资源...当然，如果存储的元素数量有限，且不会对其进行一些复杂的操作，使用内嵌数组将是很好的方式，它可以减少检索次数，提升读操作性能。.../ 对查询的数组使用投影(project)操作: https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/project-fields-from-query-results/...特别是在数据量比较大的情况，由于没有利用上索引，导致全表扫描，数据库需要从磁盘读取大量数据到缓存，占用大量的内存，磁盘IO，CPU等系统资源，由于对这些资源的争用，同时也可能会影响到期间进行的写入操作。
2、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。 3、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。 4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。...MongoDB占用空间过大。 Redis Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，支持多种类型的数据结构，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。...3、数据量和性能： 当物理内存够用的时候，redis>mongodb>mysql 当物理内存不够用的时候，redis和mongodb都会使用虚拟内存。...考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。...快，但是不受空间容量限制，性价比高 redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快，基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵 （3
/Java-Interview-Tutorial MongoDB 是高性能数据，但是在使用的过程中，大家偶尔还会碰到一些性能问题。...索引可以提高文档的查询、更新、删除、排序操作 所以结合业务需求，适当创建索引 每个索引都会占用一些空间，并且导致插入操作的资源消耗 因此，建议每个集合的索引数尽量控制在5个以内。 ...需要在集合中某字段创建索引，但集合中大量的文档不包含此键值时，建议创建稀疏索引。 索引默认是密集型的，这意味着，即使文档的索引字段缺失，在索引中也存在着一个对应关系。...如果需要返回多个文档，则使用find方法。 如果查询无需返回整个文档或只是用来判断键值是否存在，可以通过投影（映射）来限制返回字段，减少网络流量和客户端的内存使用。...既可以通过设置{key:1}来显式指定返回的字段，也可以设置{key:0}指定需要排除的字段。 除了前缀样式查询，正则表达式查询不能使用索引，执行的时间比大多数选择器更长，应节制性地使用它们。
，我们在本地也配置好副本集群，使用用 ....第一点，笔者买的是16G内存的机器（流下了没有钱的泪水），测试的时候发现cvm的内存占用基本到了百分之60左右，笔者在建立副本集和加大测试数据量（购买数据量的百分之80）之后发现，内存占用基本到了百分之...如果因为跟笔者一样贫穷不想买那么大的内存，可以考虑使用云数据库，云MongoDB具备动态伸缩能力，即使没有买够大的内存，也完全来得及在业务高峰扩容， 即使发生故障，也有完善的数据自动备份和无损恢复机制来恢复数据...第二点，笔者在后续测试本地副本集的时候，尝试读secondary节点的数据，结果遇到了读延迟很高的情况。...但是MongoDB也存在着一些坑：如对内存的占用过高、对网络的占用过高、存在从节点锁导致读几乎不可用的情况，这些情况在实际业务使用的时候会导致很严重的问题，集群宕机、服务瘫痪、数据丢失无时不刻不是覆盖在运维同学心头的阴影
这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的数据库，MongoDB却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等，新版本的MongDB甚至还支持事务。...考虑到购买的mongoDB是副本集配置，一个主节点带两个从节点，我们在本地也配置好副本集群，使用 ....第一点，笔者买的是16G内存的机器（流下了没有钱的泪水），测试的时候发现cvm的内存占用基本到了百分之60左右，笔者在建立副本集和加大测试数据量（购买数据量的百分之80）之后发现，内存占用基本到了百分之...如果因为跟笔者一样贫穷不想买那么大的内存，可以考虑使用云数据库，云MongoDB具备动态伸缩能力，即使没有买够大的内存，也完全来得及在业务高峰扩容， 即使发生故障，也有完善的数据自动备份和无损恢复机制来恢复数据...但是MongoDB也存在着一些坑，如对内存的占用过高、对网络的占用过高、存在从节点锁导致读几乎不可用的情况，这些情况在实际业务使用的时候会导致很严重的问题，集群宕机、服务瘫痪、数据丢失无时不刻不是覆盖在运维同学心头的阴影
2、MongoDB应用场景 网站数据：适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。 缓存：由于性能很高，也适合作为信息基础设施的缓存层。...：被成功删除的分片如果想要再加入集群时，必须将data数据目录清理干净才可以再加入集群，否则即使能加入成功也不会存储数据，集合都不会被创建 另外：在删除分片的时有可能整个过程出现无限{"draining...没有限制内存，导致实例退出 问题说明：生产环境某台机器启动多个mongod实例，运行一段时间过后，进程莫名被杀死； 解决方案：现在MongoDB使用WiredTiger作为默认存储引擎，MongoDB同时使用...使用MongoDB，你最好保证你的热数据在你机器的内存大小之下，保证内存能容纳所有热数据； 2.2 选择正确的文件系统：MongoDB的数据文件是采用的预分配模式，并且在Replication里面，Master...，在正确使用的情况下，其本身性能还是非常强悍，在一些关键点如片键的选择、内存的大小和磁盘IO，往往是限制其性能的最大瓶颈。
首先，确保为常用的查询字段创建适当的索引以提高查询速度。其次，避免使用全表扫描和不必要的投影操作来减少数据传输量。此外，可以使用查询分析器（如explain()方法）来分析查询计划并找出性能瓶颈。...答案：在MongoDB中，投影指的是在查询操作中指定返回哪些字段的过程。使用投影可以减少从数据库传输到客户端的数据量，从而提高查询性能。...这些索引类型可以根据具体的应用场景和需求来选择和使用。需要注意的是，索引虽然可以提高查询性能，但也会增加写入操作的开销和存储空间的占用。...它使用基于B-tree的索引来提供高效的查询性能，并支持多种隔离级别和数据一致性模型。WiredTiger还提供了多种压缩算法和编码方式，以减少存储空间占用和提高I/O效率。...此外，它还支持在内存中缓存热点数据，以提高读取性能。 21. 问题：MongoDB的架构是怎样的？它如何支持高并发和可扩展性？ 答案：MongoDB采用分布式、面向文档的架构。
为了应对这种情形，我们需要不停的扩展。扩展分为两类：一种是纵向扩展，即购买更好的机器，更多的磁盘、更多的内存等等；另一种是横向扩展，即购买更多的机器组成集群。...在巨大的规模下，纵向扩展发挥的作用并不是很大。首先单机器性能提升需要巨额的开销并且有着性能的上限，永远不可能使用一台机器支撑所有的负载。...鉴于这种情况，我们需要新的数据库，因为关系数据库并不能很好的运行在集群上。不错你也可能会去搭建关系数据库集群，但是他们使用的是共享存储，这并不是我们想要的类型。...键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性。代表产品Redis。 （2）列数据库。...优缺点 行式存储 列式存储 优点 数据被保存在一起INSERT/UPDATE容易 查询时只有涉及到的列会被读取；投影(projection)很高效；任何列都能作为索引 缺点 选择(Selection)时即使只涉及某几列
d_ff 通常远大于注意力激活层的深度 d_model，因此需要占用很大的内存； 在长度为 L 的序列上的 attention 的计算和时间复杂度是 O(L2)，所以即使是一个有 64K 字符的序列就会耗尽...每个注意力层会线性地投影 queries、keys 和 values h 次。 在计算中可以发现，这种注意力机制带来的内存占用是很大的。...QK 共享不会对 Transformer 的性能造成影响，即使对 K 加入额外的正则长度。...这种算法使用随机旋转的方法，对投影的点建立分块，建立的规则依据对给定轴的投影进行比较。在本图中，两个点 x、y 由于三次随机旋转投影中的两次都不靠近，所以不太可能有相同的哈希值。...实验 在实验部分，研究者逐个分析上述每种技术，以确定哪种组合会对性能产生影响。首先，他们证明了可逆的层和共享的查询-键空间对性能没有影响。
MongoDB 也提供了手动移除过滤器的命令。 因为索引过滤器优先于优化程序的预期行为和hint() 方法，所以谨慎地使用索引过滤器。...mongos ，即使_id字段不是片键，_id索引也能覆盖查询。...2.4 评估当前操作的性能 使用数据库分析器评估当前操作的性能 MongoDB 提供了数据库分析器来展现每一个操作的特性。使用数据库分析器加载当前运行缓慢的查询或者写操作。...然而可使用hint()方法强制MongoDB 使用指定索引。使用hint() 支持性能测试，或者用于必须选择一个字段的查询，或者用于必须选择被包含在几个索引中的字段的查询。...日志提供的持久性保障通常比额外的写操作带来的性能损耗重要，考虑下面的日志和性能之间的相互影响： 如果日志和数据文件在同一块设备上，数据文件和日志可能不得不为获得有限数量的可用I/O资源而竞争。
，空间自然清理出来了，这个选项我强烈推荐打开，即使你没有空间上的困扰，打开后也对数据库管理维护由不小的方便。...MongoDB默认用的MMap内存管理算法，Tokumx采用自定义的内存管理，直接表现就是占用内存可以手工控制了(事实上也推荐你指定一个内存占用值)，不像MongoDB那样对内存的占用贪得无厌。...得益于Fractal Tree，因为I/O的减少，分形树索引不会要求索引必须小于内存。即使超过内存的限制，TokuMX依然可以维持很高的写入性能。...稳定性; 因为采用了自定义的内存管理，不如MongoDB的MMap方式管理稳定，如果cacheSize设置不合适，而Tokumx的机器还有其他占用内存比较大的进程，会导致OOP，被系统杀掉的几率比较大...更新:经过一段时间使用，发现了如下问题: 压缩后大量update是会带来大量碎片 高写入性能会造成同步出现巨大延迟 还是会莫名down掉，down掉几率还是要比Mongodb大 再次更新:经过实际数据测试
其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据，缺点是比较消耗内存。1.mongodb 端口（27017） （2）一般可以用来存放评论等半结构化数据，支持二级索引。...优点： 文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据 内置GridFS，支持大容量的存储 内置Sharding，分片简单 海量数据下，性能优越 支持自动故障恢复（复制集） 缺点： 不支持事务操作 占用空间过大...～ 游戏场景：使用mongodb存储游戏用户信息，用户的装备，积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询，更新 ～ 物流场景：使用Mongodb存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以Mongodb...，并对这些信息进行多维度的分析 ～ 视频直播：使用Mongodb存储用户信息，礼物信息等 二.redis 端口（6379） （1）是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是读写性能高...容量问题：一台memcache服务器的容量毕竟有限，可以使用多台memcache服务器，增加缓存容量。
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。...而MongoDB其实只是一种非关系型数据库，其优势在于可以存储海量数据，具备强大的查询功能，因此不宜用于缓存数据的场景。...Memcached是高性能的分布式内存缓存服务器,通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web等应用的速度、 提高可扩展性。...而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 Memcached，还是稍有逊色。
数据大小有限制：MongoDB允许的文档最大值为16MB 不能无限嵌套：MongoDB的数据格式是BSON的，但是其不支持无限的嵌套，用户不能超过100级的文档嵌套 高内存：MongoDB会存储每个值对的键名...它还受到数据冗余的影响，因为它缺乏连接的功能。这会导致高内存使用率。...不支持业务复杂查询：MySQL这些类型数据库都可以进行表连接等等复杂业务查询，MongoDB是文档型的数据库，所以不支持联表(Collection)查询 3、适用场景 归纳了MongoDB一些比较明显的特征后...在MongoDB官网也会列举了MongoDB的适用场景： 1）网站实时数据:MongoDB 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及 高度伸缩性。...2）数据缓存:由于性能很高，MongoDB 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由 MongoDB 搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
当向数据库写入时，mongodb默认不等待响应消息。使用getLastError命令来确保操作已经正确执行。 P:Partition Tolerance分区容错性 分区容错性和扩展性紧密相关。...mongodb简介 分布式文档存储数据库 面向集合（文档）的类JSON格式存储方式,对面向对象编程语言友好 读写高性能（相对于RDBMS），高并发下的数据存储 扩展性好，通过增加机器实现性能扩展。...对内存要求比较大，至少要保证热数据（索引，数据及系统其它开销）都能装进内存 用户权限方面比较弱，这一点MongoDB官方推荐的是将机器部署在安全的内网环境中，尽量不要用权限。 占用大量的磁盘空间。...网站数据(弱一致性)：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。 缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。...总之，具备以下几点请考虑使用mongodb 你期待系统面对很高的写负载需要有更好的表现，如大规模并发日志收集系统 你的数据将爆发式增长，对可扩展性提出要求。 你的数据模型较为简单，查询条件简单。
其数据存储可以不需要固定的表格模式，也经常会避免使用 SQL 的 JOIN 操作，一般有水平可扩展性的特征。...依据结构化方法以及应用场合的不同，主要分为以下几类： 面向高性能并发读写的 key-value 数据库：key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能，Redis，Tokyo Cabinet...，读写性能很高。...支持的特性不够丰富：现有产品所提供的功能都比较有限，大多数 NoSQL 数据库都不支持事务，也不像 MS SQL Server 和 Oracle 那样能提供各种附加功能，比如 BI 和报表等 现有产品的不够成熟...那么我们可以把主键 id、评论对象 aid、用户 id 存储在数据库，评论内容存储在 NoSQL，这样数据库就节省了存储 content 占用的磁盘空间，从而节省大量 IO，对 content 也更容易做
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括： 数据建模和内存大小调整（工作集） 查询模式和分析 索引 分片 事务和读/写关注 硬件和操作系统配置 基准测试...消除不必要的索引 索引是资源密集型的：即使在MongoDB的WiredTiger存储引擎中使用压缩，它们也会消耗RAM和磁盘。在更新字段时，必须维护关联的索引，这会带来额外的CPU和磁盘I/O开销。...使用MongoDB Compass和Atlas数据浏览器进行索引覆盖情况的可视化 作为MongoDB的免费GUI，Compass提供了许多特性来帮助优化查询性能，包括数据模式浏览和查询计划可视化——本系列之前的文章介绍过这两方面内容...还可以使用$indexStats聚合管道来获取索引的统计信息。 自动化的索引建议 即使可以使用MongoDB工具提供的所有这些遥测技术，你仍然要负责提取和分析所需的数据，以决定应该添加哪些索引。...被推荐的索引会与根据查询形状分组的示例查询（即具有类似谓词结构、排序和投影的查询）一起提供，这些查询针对会从建议索引中获益的集合运行。
另外 JSON 格式存进 MongoDB 中后，即使读取一个 JSON 中不存在的字段也不会导致 SQL 那样的语法错误。...下面是 Java 使用 MongoDB 事务的示例代码： [x373rlbh8g.png] （2） 不支持关联查询。 我们都知道 MySQL 是支持关联查询的，也就是可以执行 Join 操作。...操作不存在的列会报错，而增加列又需要执行 SQL 语句才行。而且修改时需要特别注意，因为更新表时会长时间锁表，这对线上环境可能造成严重影响。 （3）占用内存高。...关系型数据库在对大量数据的表进行统计之类的运算时，占用内存会很高，因为它即使只针对某一列进行运算，也会将整行数据从存储设备读入内存。...（4）全文搜索性能差 类似于 MySQL 的关系型数据库，只能用 like 进行整表扫描的匹配，效率很低。现如今，有很多场景需要支持模糊匹配，而且必须支持高效查找。
另外 JSON 格式存进 MongoDB 中后，即使读取一个 JSON 中不存在的字段也不会导致 SQL 那样的语法错误。...下面是 Java 使用 MongoDB 事务的示例代码： （2） 不支持关联查询。 我们都知道 MySQL 是支持关联查询的，也就是可以执行 Join 操作。...操作不存在的列会报错，而增加列又需要执行 SQL 语句才行。而且修改时需要特别注意，因为更新表时会长时间锁表，这对线上环境可能造成严重影响。 （3）占用内存高。...关系型数据库在对大量数据的表进行统计之类的运算时，占用内存会很高，因为它即使只针对某一列进行运算，也会将整行数据从存储设备读入内存。...（4）全文搜索性能差 类似于 MySQL 的关系型数据库，只能用 like 进行整表扫描的匹配，效率很低。现如今，有很多场景需要支持模糊匹配，而且必须支持高效查找。
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