文章目录 查询优化 ： 字段优化、加入索引 MongoDB连接内存优化和连接数优化 控制WiredTiger引擎使用内存上限 日志清理 查询优化 ： 字段优化、加入索引 库名: lx 创建索引: db.lx.createIndex...查询创建是否成功: db.lx.getIndexes() 删除索引: db.lx.dropIndexes() MongoDB连接内存优化和连接数优化 mongodb每个连接数占用10M内存。...在mongodb.conf文件中设置: wiredTigerCacheSizeGB = 2 这个值设置为多少，即引擎使用内存的上限为多少。 日志清理 及时清理历史日志文件
A good writeup of how your index should be created is available in Optimizing MongoDB Compound Indexes
我们将通过研究explain()命令的输出结果来分析索引的优劣，并学习MongoDB的索引优化器是如何选择一个索引的。...MongoDB的查询优化器在选择索引时，会有两个阶段，首先，它检查已有的索引中是否有该查询的"最优"索引，其次，如果它发现没有最优索引存在时，它会进行一个试验来判断哪个索引表现的最好。...需要有一个索引，能让MongoDB快速定位到非匿名区，并以rating字段由大到小的顺序扫描该区。 ? MongoDB会使用这个索引吗？并不会，因为这个索引无法在查询优化器的选择中胜出。...最后，如果一张表上有多个索引，有时业务指定Hint可能会比MongoDB使用查询优化器选择的索引更好。 讲完了，对于包含多个字段的复杂查询，建立复合索引是需要技巧的。希望本篇文章能够帮助到你。...译者简介 孔德雨 MongoDB中文社区深圳分会主席。 在存储领域有多年经验，曾负责腾讯云与腾讯内部海量MongoDB集群。对MongoDB源码有较为深入的理解，对源码优化，参数调优等有过丰富的经验。
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...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...都需要具体问题具体分析，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
批量保存优化 避免一条一条查询，采用bulkWrite, 基于ReplaceOneModel，启用upsert: public void batchSave(List<?...分页优化 经常用于查询的字段，需要确保建立了索引。 对于包含多个键的查询，可以创建符合索引。 2.1 避免不必要的count 查询时，走索引，速度并不慢，但是如果返回分页Page<?...全量导出优化 3.1 去掉不需要的字段 查询时，指定真正有用的字段，这样可以有效减少数据传输量，加快查询效率。
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，想办法利用索引有序特性尽快返回结果集. db.collection.find({query}).sort(...【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...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...6000, "executionTimeMillis" : 10, "totalKeysExamined" : 6000, "totalDocsExamined" : 6000, 【分页top N优化总结
这两天频繁遇到MongoDB插入数据的问题，这里记录下。 问题描述：我有多个线程在抓数据，每天数据里有含有多个文档（Document），使用Pymongo的插入方法，逐条插入。...pymongo.errors.BulkWriteError: tmp.clear() except Exception as e: logging.error('mongodb_save
在本文中，我们将介绍四种快速优化MongoDB的方法。 你有没有MongoDB数据库的性能问题？常见的情况是运行查询时突然出现性能问题。显而易见的第一个解决方案是，“让我们创建一个索引！”...虽然这在某些情况下有效，但在尝试优化MongoDB时还需要考虑其他选项。 性能不是因为拥有非常昂贵的磁盘和千兆网络的大型机器。事实上，这些并不一定是良好表现的关键。...MongoDB性能来自良好的概念，组织和数据分发。我们将列出一些良好的MongoDB优化的最佳实践。这不是一个详尽或完整的指南，因为有许多变量。但这是一个好的开始。...但请记住，新的MongoDB版本（3.6）使用writeConcern：“ most ”和readConcern：“primary”。...希望你发现这篇关于如何优化MongoDB的文章很有帮助。
6、增加删除复制集 7、MongoDB 复制集的切换 三、MongoDB复制集管理优化： 1、优化简介 2、配置优化 （1）创建四个实例 步骤同上 （2）配置各节点角色 （3） 在数据库中进行简单的增删改查.../etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.0.repo [mongodb-org-4.0] name=MongoDB Repository baseurl=https://repo.mongodb.org...//创建数据目录 mkdir /data/mongodb/logs touch /data/mongodb/logs/mongodb{2,3,4}.log //创建日志文件 cd /data/mongodb...复制集管理优化： 1、优化简介 优化包括：配置从节点可以读取数据、查看复制集状态、更改oplog大小、配置带认证的复制集。...配置复制集的优先级： 2、配置优化 （1）创建四个实例 步骤同上 （2）配置各节点角色 先创建4个实例教程； 设置2个标准节点，一个被动节点，一个仲裁节点。
后期对MONGODB 的依赖程度会逐步提高，将MONGODB作为主要的数据库类型进行利用和使用。以后这会是一个系列，包含MONGODB 的优化以及调优等等。...以上的三种方式都可以，但每个角度入手都有各自的问题 1 从硬件入手，见效最快，解决后一段时间可能会很稳定，但实际上大多数情况多是治标不治本 2 从慢查询和语句的优化，MONGODB 本身不同于传统数据库...下图将优化的方式进行了分层，最上方的优化属于开发者和DB人员的工作，中间是DB 工作者的工作包含语句的调优，如何使用MONGODB 的功能（Read concern, write concern， lock...manager）在下一层与MONGODB 的实现原理有关，如何将数据进行压缩后存储，与将压缩的数据解压后进行数据的提取，缓存到底给多少，最后是文件系统，对于LINUX系统的优化和MONGODB 之间的关系...所以最近打算开一个MONGODB 性能优化的系列，一个是自我提升，一个是shard knowledge.
经测试，在MongoDB 4.2.0之前（包括）的版本，加载10W集合耗时达到10分钟以上。 MongoDB 在最新开发版本里针对这个问题进行了优化，尤其是对于大量集合场景，效果非常明显。...这个优化目前已经backport到4.2和4.0最新版本，阿里云MongoDB 4.2也已支持。...鉴于该优化带来的效果和好处明显，有必要对其背后的技术原理和细节进行深入的探究和学习，本文主要基于MongoDB 4.2社区版优化前后的版本进行对比分析，对MongoDB的启动加载过程、具体优化点、优化原理进行阐述...延迟打开cursor优化 MongoDB最新版本中，还有一个针对大量集合/索引场景的特定优化，那就是『延迟打开Cursor』。...尽管已经取得了如此大的优化效果，事实上MongoDB启动加载还有进一步的优化空间，由于启动数据加载目前还是单线程，瓶颈主要在CPU，官方已经有计划将启动数据加载流程并行化，进一步优化启动时间，我们后续也会持续关注
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。...[MongoDB分片集群架构] 通过观察机器的资源使用率，我们发现mongod->mongos的网卡流量非常高，大概比mongos返回给客户端的流量要高 1~2 个数量级。...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<...目前已经集成了这项优化， 欢迎体验。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动优秀应用案例：MongoDB在七牛云的应用，作者李鑫。...本文基于MongoDB 3.4/3.6版本描述，主要剖析在万亿级文档/百万级chunks场景下，路由管理模块对数据库操作的影响以及源码级优化思路。...优化思路 从上面的分析可以看出，卡顿阻塞主要是因为ChunkMap拷贝和遍历构建ShardVersiorMap造成的，加快这个速度，就是解决MongoDB Sharding路由刷新造成的卡顿的根本方向...但是对于百万级的chunks来说，耗时在1s+，优化的20%的耗时不解决根本问题。同时随着集群持续扩大，chunks数量继续增加，这里的优化杯水车薪。...为了挖掘MongoDB更多应用场景和案例实践，向用户和行业输送有启发、应用价值的思路和经验，MongoDB中文社区携手上海锦木和Tapdata于2020年12月开展MongoDB优秀解决方案暨应用案例征集活动
根据时间范围以及productTags字段必须存在作为条件.目前每天大约5000万数据量,数据保留6个月满足条件数据不多.但在没有索引的情况下,前端导出是卡死的.本次只讨论count性能问题，分页导数同样需要优化...如果能实现,这样查询每天的数据大约在10万次，此时如果FETCH+FILTER只有10万，相比之前5000万次，减少了99.8%次数.如果能实现查询覆盖,count效率会更高.MongoDB中确实有这样功能...,稀疏索引与部分索引都可以实现这个功能.部分索引功能是稀疏索引的超集同时提供更多的表达式,所以推荐使用部分索引. 3、优化索引--创建部分索引 db.xiaoxu20220704.createIndex...优化器会自动判断是否使用部分索引，对于排序或者查询可能会导致数据不全的情况，优化器会拒绝使用。...exists:true的部分索引，解决count性能问题，但如果过滤的记录增加N个数量级，还是会存在性能问题．导致性能问题是完全满足查询覆盖，但优化器却没有使用．而是回表进行过滤，相比在索引是过滤效率高
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...操作类型，有insert、query、update、remove、getmore、commandns：操作的数据库和集合millis：操作所花时间，毫秒ts：时间戳**如果millis的值较大，就需要进行优化..."nscanned" : 2, #为了执行该操作，MongoDB在 index 中浏览的文档数。...以下利用 explain 命令，针对执行语句进行优化SECONDARY> db.route\_model.find({ "user\_id" : 313830621, "data\_time" : {
"data": { "orderNo": "123456789", } } 加索引 db.zhai.createIndex({"data.orderNo":1}) 后台加索引（优化
合理地对数据库命令及索引进行优化，可以很大幅度提升接口性能mongo分页查询在Java中使用mongodb的MongoTemplate进行分页时，一般的策略是使用skip+limit的方式，但是这种方式在需要略过大量数据的时候就显得很低效...limit: 指定从MongoDB中读取的记录条数，可以当做页面大小pageSize。...事实上，更简单的办法是查看org.mongodb:bson:3.4.3里的ObjectId对象。..."fileName" : "test.apk", "fileCTime" : NumberLong(1584495748123), "version" : "1"}Mongo慢查询优化监控...mongodb可以通过profile来监控查询，查出耗时查询，然后进行优化。
所以 MongoDB 采用了一种标记删除位点，然后批量删除的策略来解决这个问题。...Oplog Stone 的信息 MongoDB 并没有做持久化，而是选择每次重启的时候重新初始化。...另外，MongoDB 在后面的版本迭代中还使用了优化的 random cursor，可以保证更精确的采样，通过 next_random_sample_size 告知 WT 需要 random 采样的个数...KB，设置达到几 MB，这种情况下，如果重启，初始化 oplog stones 的时间开销就要达到几十秒甚至更多，所以仍然有必要对这个问题进行优化。...优化前后对比 构造 1MB 大小的 oplog entry，重启 100 个 stone，994 个 sample，加载时间在 27.7s 左右。
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