本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用，采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益，主要包括：高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益，极大的降低了业务存储成本，并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端，实现以货的数字化为基础的企业数字化升级，包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得： https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
文章出处： 鹅厂架构师 导读 腾讯 MongoDB 百万库场景下的性能优化成果汇报 腾讯 MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景，很多客户在使用过程中库表数量会大量增长，甚至达到百万级别，导致性能急剧下降，严重影响客户业务。腾讯数据库研发中心CMongo团队在进行深入性能分析之后，改造底层引擎为共享表空间架构，新架构在百万级库表的场景下，相比原生版本读写性能提升 1-2 个数量级，内存消耗显著降低，启动时间从原先小时级缩短到一分钟内。 探索之路正式开始，文章很长但干货满满，建议收藏品
技术真的是日新月异，Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系，转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题：该如何存储数据了？数据库就应运而生，它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
Mongodb是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，使用C++开发，是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库，就简单描述一下什么是nosql。nosql（not only sql非关系型数据库）的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用，通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
如果面试问你，执行SQL响应慢，你有哪些排查思路和解决方案？这是一位去某里面试的小伙伴跟我分享的面试真题，那今天我给大家来分享一下我的思路。
在前面一篇文章中提到过对于业务主表读写缓慢的解决方案：冷热分离，有不了解的请看：业务主表读写缓慢如何优化？
Mongodb 于其他的数据库不同的地方在于灵活，而恰恰是因为灵活导致设计的重要性，不好的设计对于MONGODB 的性能伤害是十分大的，在设计中MONGODB 需要注意以下几点
客户端负载均衡器的实现原理是通过注册中心，如 Nacos，将可用的服务列表拉取到本地（客户端），再通过客户端负载均衡器（设置的负载均衡策略）获取到某个服务器的具体 ip 和端口，然后再通过 Http 框架请求服务并得到结果
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台，依托领先的数据挖掘与分析能力，为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持，为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测，为内容投资提供全面客观的价值评估。
可以看到，我们刚创建的数据库 data_person_info 并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向 data_person_info 数据库插入一些数据。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
遇到1000万数据表 最近遇到一个问题，就是单表数据过1000万的存储及查询问题。举个例子：1000万的数据存在一个表中，字段4-5个样子，日常 开发中难免要做过滤、排序、分页。如果把这几个放在一起即要过滤又要排序，还要分页那么数据量大一些就会发现特别慢。 10多年前刚入行时就听许多的人讨论分页，说什么1000万大表分页存储过程啥的。我之后一直工作中也没怎么遇到大数据量的开发工作，也真是惭愧啊，现在算是补补课吧。 1000万数据分个页吧 常用的数据库产品对分页都是有一些支持的，SQL语句肯定是OK的，同样的
第一个，数据存储的方式不同，MyISAM 中的数据和索引是分开存储的，而 InnoDB 是把索引和数据存储在同一个文件里面。
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
MongoDB是非关系型数据库的典型代表，DB-Engines Ranking 数据显示，近年来，MongoDB在 NoSQL领域一直独占鳌头。MongoDB是为快速开发互联网应用 而设计的数据库系统，其数据模型和持 久化策略就是为了构建高读/写的性能，并且可以方面的弹性拓展。随着MongoDB的普及和使用量的快 速增长，为了规范使用，便于管理和获取更高的性能，整理此文档。我们从 数据库设计规范、集合设计 规范、索引设计规范、文档设计规范、API使用规范、连接规范等方面进行阐述和要求。
MongoDB复制集RS(ReplicationSet): 基本构成是1主2从的结构，自带互相监控投票机制(Raft(MongoDB)Paxos(mysql MGR 用的是变种))
目录 一、MySQL工具类 二、MongoDB工具类 三、数据同步实现代码 一、MySQL工具类 # -*- encoding: utf-8 -*- import pymysql class MySQLUtil: """ MySQL工具类 """ def __init__(self, host="127.0.0.1", user=None, passwd=None, db=None, charset="utf8", *args, **kwargs): ""
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题，我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
陈某的知识星球开通了，一个相互交流的技术圈子，陈某会在星球中定期分享干货，如果你也想和球友一起打卡学习进阶，戳链接加入
http://172.16.16.164:8000/courses/81 最新的实验 前5章 理解下，能完成对数据库的操作。
mongodb数据备份和还原主要分为二种，一种是针对于库的mongodump和mongorestore，一种是针对库中表的mongoexport和mongoimport。
本次因为服务架构重构，表优化、重构，带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中，读取原表数据（部分存在多张关联查询）然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中（包含mysql、mongodb）。
–dbpath代表数据库文件存放目录，–logpath代表日志目录，-port代表服务端口，–fork代表后台运行模式。 之后会提示启动成功。
项目介绍 积木报表，一款免费的可视化Web报表工具，像搭建积木一样在线拖拽设计！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ 秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！ 当前版本：v1.5.0-beta | 2022-04-18 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-
58同城作为中国最大的生活服务平台，涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初，大规模使用关系型数据库（SQL Server、MySQL等），随着业务扩展速度增加，数据量和并发量演变的越来越有挑战，此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代，到2.0.0以后，变的越来越稳定，它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性，非常诱惑，同时58同城在一些典型业务场景下
mongodb11天之屠龙宝刀（十） 备份 还原 导出 导入:：CSV,JSON,BOSN,解决中文乱码 mongodb数据备份和还原主要二种形式 一种是针对于库的mongodump和mongorestore， 一种是针对库中表的mongoexport和mongoimport。 一，mongodump备份数据库 1，常用命令格 mongodump -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -o 文件存在路径 如果没有用户谁，可以去掉-u和-p。 如果导出本机的数据库
mongodb11天之屠龙宝刀（十） 备份 还原 导出 导入:：CSV,JSON,BOSN,解决中文乱码 原文连接：直通车
本文主要讲述了在DataGrip中管理MySQL和MongoDB的常用操作及使用技巧，用过Jetbrains公司其他产品的朋友应该很容易就可以上手了！
在自己工作的领域中，发现快乐是我坚持做技术的动力。而技术域其实就是一个画圆的过程，当你发现你的圈圈画得越大，需要求知的东西也就越多。每天必须保持一种持续学习，和与技术死磕的精神才能促使我们不断前行。我们不断前行，时代也在不断变化和发展。本文由变化看发展，从移动通讯发展的历程同步透视数据库能力的变迁，进而预测5G时代将会给数据库带来的重大变革。
有关 MongoDB 是什么，MongoDB 如何用，如何发挥最大优势的相关问题，欢迎大家交流探讨。
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在我们平时工作或学习的过程中，有时需要在数据库中生成大量的测试数据，这个时候，我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试，这种方案插入数据是非常快的。
墨墨导读：MySQL如何实现高性能？以下内容是结合其他技术同仁的总结和自我实践整理的20个开源数据库设计原则，分享至此，希望对大家有帮助。
rote:dbOwner 代表数据库所有者角色，拥有最高该数据库最高权限。比如新建索引等
关系数据库（Relational Database）是建立在关系模型基础上的数据库，借助于几何代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。所谓关系模型是一对一、一对多或者多对多等关系，常见的关系型数据库有 Oracle、SQL Server、DB2、MySQL 等。
第三步，读取刚才mongoexport导出的json文件，并把数据写入DuckDB的me库t1表里
点击下方公众号关注并分享,获取 MongoDB 最新资讯！ 1 业务背景 QQ 小世界最主要的四个 Feed 场景有：基于推荐流的广场页、个人主页，被动消息列表以及基于关注流的关注页。 最新 Feed 云架构由腾讯老 Feeds 云重构而来，老 Feeds 云存在如下问题： 性能问题 老系统读写性能差，通过调研测试确认 MongoDB 读写性能好，同时支持更多查询功能。老系统无法像 MongoDB 一样支持字段过滤（ Feed 权限过滤等），字段排序（个人主页赞排序等），事务等。 数据一致性问题 老系统采
核心篇 数据存储 MySQL 索引使用的注意事项 1.索引不会包含有NULL的列 只要列中包含有NULL值，都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此符合索引就是无效的。 2.使用短索引 对串列进行索引，如果可以就应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个char（255）的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是唯一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。 3.索引列排序 mysql查询只使用一个索
res = mysql_query( 'select * from order where date < = $curDate'); 原因： 释放了数据库的CPU 多次调用，传入的SQL相同，才可以利用查询缓存 （11）强制类型转换会全表扫描 select * from user where phone=13800001234 你以为会命中phone索引么？大错特错了，这个语句究竟要怎么改？ 末了，再加一条，不要使用select *（潜台词，文章的SQL都不合格 =_=），只返回需要的列，能够大大的节省数据传输量，与数据库的内存使用量哟。 整理自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1054203
在上一篇文章中，我们提到了Titan框架集成的MongoDB功能内部一些比较重要的顶级接口，但我们平时接触到比较多的还是Curd和Finder这两个类，他们是Titan中对MongoDB直接操作的类，下面来对这两个类的方法进行一些讲解。
如今要考虑做分库分表时，可首先选用当当网的Sharding-Sphere框架，早些年原本只有Sharding-JDBC驱动层的分库分表，但到了后续又推出了代理层的Sharding-Proxy中间件，最终合并成立了Sharding-Sphere项目。
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题：聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
早期的mongodb 在使用中，对于事务和隔离级别的问题并未被经常提及，随着MONGODB 的版本的不断的迭代，事务和隔离级别在MONGODB 中被提及，并有一种越来越多的趋势。诚然MOGNODB 本身已经支持跨库，跨表的事务。
分类：分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical Partitioning)
作为后端的程序开发人员，经常听到高并发，但是高并发到底有多高？其实是没有数值定义的
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