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bitmap位图索引技术占用的存储空间_bitmap位图

B树索引 对于性别，可取值的范围只有’男’,‘女’，并且男和女可能各站该表的50%的数据，这时添加B树索引还是需要取出一半的数据， 因此完全没有必要。...事实上，当取出的行数据占用表中大部分的数据时，即使添加了B树索引，数据库如oracle、mysql也不会使用B树索引，很有可能还是一行行全部扫描。...2、位图索引出马 如果用户查询的列的基数非常的小， 即只有的几个固定值，如性别、婚姻状况、行政区等等。要为这些基数值比较小的列建索引，就需要建立位图索引。...如果有一张表有100列，用户会使用其中的20 个列作为查询条件（任意使用这20个列上的N的列），几乎没有办法创建合适的 b-tree 索引。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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centos系统大量time wait占用的解决

发现大量的TIME_WAIT 已不存在，mysql进程的占用率很快就降下来的，网站访问正常。...不过很多时候，出现大量的TIME_WAIT状态的连接，往往是因为网站程序代码中没有使用mysql.colse()，才导致大量的mysql TIME_WAIT....具体现象是对于一个处理大量短连接的服务器,如果是由服务器主动关闭客户端的连接,将导致服务器端存在大量的处于TIME_WAIT状态的socket, 甚至比处于Established状态下的socket多的多...TIME_WAIT 已不存在，mysql进程的占用率很快就降下来的，各网站访问正常！！...以上只是暂时的解决方法，最后仔细巡查发现是前天新上线的一个系统，程序代码中没有使用mysql.colse()，才导致大量的mysql TIME_WAIT 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https

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「MAC教程」优化「照片」应用所占用的存储空间

当你把大量照片导入 OS X 的「照片」应用时，有没有发现你的存储空间在急剧的变小？此外 iOS 设备上是不是也是这样？如何优化本地的「照片」存储？ ...你如果并不希望使用「照片」应用提供的「优化 Mac 存储空间」选项，在这种情况下笔者推荐你使用移动硬盘，这样一来的好处就是你可以完全保留这些照片、视频的源文件；如果你喜欢将一切交给 iCloud 照片图库...，那么小编推荐你使用「优化 Mac 存储空间」项，这样一来，你可以在任意的设备上访问所有的这些照片和视频，而不是每次先找来移动硬盘。...「优化存储」机制可以智能地跟踪、管理你的磁盘空间，确保你「最近」的，「收藏」喜欢的和「经常访问的」图像、视频可以立即在设备上访问，而那些老旧的、不经常访问内容则放置在苹果的服务器端。...4、选择「优化 iPhone / iPad 存储空间」项。 这样一来，iCloud 照片图库将开始管理你的 iOS 设备上的照片、视频。

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解决 Oracle 导入导出占用大量表空间的问题

出现原因 对于 Oracle 而言, 每个表建立是, 都有一个属性为 initial, 表示此表占用的空间大小, 随着数据的新增, 此值也会一直增大, 但删除这个表的数据后, initial 也不会缩小...所以使用时间越长, 每个表占用的空间都会很大. 且导出后, 其他机器再次导入, 也会占用其同样的 initial 大小. 解决过程 注意: 进行以下操作前, 要先对数据进行备份. 以防出错!..., 根据上图所知, DSP2 这个用户, 占用了 18.6GB 的空间....可见由 18G 占用, 缩小到了 0.2G. 此时这个用户再导出的数据文件, 其他电脑再导入, 就只会占用 0.2G 空间, 而不是 18GB....彻底清理空间 上述操作, 只能缩小这个用户部分占用空间, 仅能用于再次导出后, 导入时不会占用大量空间.

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Zabbix系统中哪些会占用大量的磁盘空间?

本篇文章列出了在Zabbix中，哪些会占用大量的磁盘空间以及哪些监控项和主机对象消耗磁盘空间最多。...包含以下内容： 数据库中最大的表 进入到Zabbix的值最大的监控项（最新） 数据库中最大的分区表 找到占用空间最多的主机和监控项 1 ● 最大的表 一般来说，在Zabbix的库中，最占空间的表以大小依次排序为...“events”表中记录了问题事件、内部事件、代理自动注册事件、自动发现的记录。 用sql语句检查哪些表占用了最多的空间。...epoch FROM NOW()-INTERVAL '5 MINUTE') GROUP BY itemid ORDER BY SUM(LENGTH(value)) DESC LIMIT 5; 3 ● 哪些主机占用了最多的空间...，可以列出占用空间最大的分区： cd /var/lib/mysql/zabbix ls -lh history_log#* 将会输出如下内容: -rw-r-----. 1 mysql mysql 44M

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EasyCVR数据库出现垃圾数据异常占用存储空间的快捷清理办法

有用户反馈，使用EasyCVR时，发现数据库出现很多垃圾数据，导致数据库异常占用存储空间，不知道如何解决。今天就来分享一下解决方法。...步骤如下： 1）检测实际的数据发现，用户EasyCVR数据库里存储的数据重复较多，由于不方便使用sql语句进行过滤批量删除，那么我们可以查找到EasyCVR的接口； 2）先调用登录接口获取token；...3）获取到token后，调用刚刚查询到的清理无效数据的接口，将token传参进去； 4）调用完成后，再次查询数据库，此时数据返回正常，无效数据已经被清理掉了。...EasyCVR平台基于云边端架构，可对前端接入设备进行统一管理，并能支持采用设备树对设备进行分组、分级管理，支持设备状态监测、云端运维等功能，实现对海量接入资源的集中控制与权限分配。...平台的视频汇聚能力，可将业务场景中的视频源设备进行统一集中接入，实现视频大数据的汇聚与管理、处理与分发、数据共享等，可应用在城市“一网统管”、智慧工地、智慧水利、智慧园区、智慧工厂等场景中，感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验与部署

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记一次 MongoDB 占用 CPU 过高问题的排查

引言 今天查看监控无意间突然发现自己的服务器上，CPU 占用率飙升到 100%，load 升到 10 以上，登录的响应已经达到半分钟。...执行 top 发现主要是 mongodb 占用了大量的 CPU，这是为什么呢？又该如何解决呢？ 2....开启慢请求日志 MongoDB 支持 profiling 功能，将请求的执行情况记录到同DB下的 system.profile 集合里，profiling 有3种模式： 1. 0 — 关闭 profiling...慢请求分析 — 大量数据排序 当查询请求里包含排序的时候，如果排序无法通过索引满足，MongoDB 会在内存中对结果进行排序。...服务能力评估 有时 CPU 消耗过高仅仅是单纯的因为服务器达到了上限。 如果上面的措施都无法让 CPU 占用率下降到合理的指标内，就要考虑扩容、升级来提升服务能力的上限。

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记一次 MongoDB 占用 CPU 过高问题的排查

引言 今天查看监控无意间突然发现自己的服务器上，CPU 占用率飙升到 100%，load 升到 10 以上，登录的响应已经达到半分钟 马上运行 top，发现主要是 mongodb 占用了大量的 CPU，...对集合进行的具体操作 lock*：锁相关参数 开启慢请求日志 MongoDB 支持 profiling 功能，将请求的执行情况记录到同DB下的 system.profile 集合里，profiling ...在 system.profile 中，可以通过 keysExamined 字段查看查询扫描了多少条索引，如果该值过大，要考虑建立新的索引或优化查询了 慢请求分析 -- 大量数据排序 当查询请求里包含排序的时候...，如果排序无法通过索引满足，MongoDB 会在内存中对结果进行排序 大家都知道，排序是非常消耗 CPU 的一项操作，最好在需要排序的字段上建立索引 system.profile 中的 SORT 关键字反映了查询需要排序...服务能力评估 有时 CPU 消耗过高仅仅是单纯的因为服务器达到了上限 如果上面的措施都无法让 CPU 占用率下降到合理的指标内，就要考虑扩容、升级来提升服务能力的上限 但切忌将这个方法作为首要考虑的解决方案

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优化MongoDB索引以减少对大量数据插入的性能影响

在处理大量数据插入时，MongoDB 的性能可能会受到索引维护的开销影响。索引是为了提高查询性能而创建的，但在插入大量数据时，频繁的索引更新可能会成为性能瓶颈。...过多的索引会增加索引维护的开销，并且占用更多的存储空间。 复合索引：将多个字段组合成一个复合索引，可以减少索引的数量，降低索引维护的开销。在设计复合索引时，需要考虑查询的顺序和字段的选择性。...选择合适的索引选项：MongoDB 提供了多种索引选项，如唯一索引、稀疏索引和背景索引等。根据具体需求选择合适的索引选项，可以进一步优化性能。...在处理大量数据插入时，优化 MongoDB 索引是提高性能的关键。...此外，及时监控和调优索引性能也是优化的重要环节。通过合理的索引设计和优化，可以提高 MongoDB 在大量数据插入时的性能表现。

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Centos服务器怎样查看端口是否被占用，被占用的端口进程ID不断地变怎么结束（杀死）？

（例如是进入了部署目录里启动的，但因为发布了新版本，所以原来的部署目录文件夹被覆盖或清理，已经不存在了），这样就无法通过常规的方式去停止服务，只能先找到进程id，然后用kill -9 进程ID的方式来结束...很多人会首先想到通过使用的端口来查找进程id，常用的命令如：netstat -tunpl | grep 端口号或lsof -i :端口号，这样确实能找到当前占用端口的进程ID，但当执行kill -9 进程...ID时发现会提示进程id不存在，再执行netstat -tunpl | grep 端口号命令会发现，显示出来的端口号确实与上次的不一样了，这是为什么呢？...原来我们所看到的子进程，是由主进程（master，亦称为守护进程）维护的，所以要达到停止进程的目的，要找到主进程的id，再执行kill命令，就能彻底结束掉这个服务了，具体怎么做呢？...其中有一列会详细列出进程类型（master）及cli进程的启动文件，这个非常有用，能快速地根据启动目录和文件名找到我们想找的服务，然后调用 kill -9 进程ID，就能将服务彻底结束掉了。

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MongoDB第二期：压缩与索引

MongoDB自身的文档型NoSQL特性很好的解决了格式灵活设置，在同一个库中支持不同格式的求，而在MongoDB-3.2中WiredTiger存储引擎引入了压缩功能，出色的压缩了海量数据的存储空间。...（2）快速查询大量数据，开销如何？...建立索引将大量提高数据的查找和处理效率（本文着重关注索引的开销，关于索引的效率将在性能分析中呈现），但在海量数据中建立索引的开销过大（时间、空间）一直是一个棘手的问题。...MongoDB很好的优化了建立索引的机制，对于海量数据，能够很好的缩短建立时间和压缩占用空间。...当然，只要选择使用压缩，MongoDB肯定会占用更多的CPU使用率，但是考虑到MongoDB本身并不是十分耗CPU，所以启用压缩完全是值得的。

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稀疏索引在MongoDB中的使用场景是什么？

稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型，用于对缺少某个字段值的文档进行索引。与普通索引不同，稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能、减少存储空间，提高数据访问效率。...由于稀疏索引只对包含指定字段的文档进行索引，因此可以减少存储空间。当使用稀疏索引时，MongoDB将不会为每个文档创建一个索引条目，从而减少索引占用的存储空间。...如果需要对该字段进行查询，可以使用稀疏索引来减少索引占用的存储空间，并提高查询效率。 稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能。...除了选择适当的场景使用稀疏索引外，还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能： 稀疏索引虽然可以减少索引占用的存储空间和提高查询效率，但是在某些情况下可能会影响查询性能。...稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型，它适用于对缺少某个字段值的文档进行索引，并可以减少存储空间、提高查询效率和缩短查询时间。

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MongoDB在58同城的应用实践

一旦数据频繁地Swap，必然会造成MongoDB集群性能的下降。当内存成为瓶颈时，我们可以通过Scale Up或者Scale Out的方式进行扩展。...数据的回收也是以库为单位进行的，数据的删除将会造成数据的空洞或者碎片，碎片太多，会造成数据库空间占用较大，加载到内存时也会存在碎片的问题，内存使用率不高，会造成数据频繁地在内存和磁盘之间Swap，影响MongoDB...原因有三：表越多，映射文件越多，从MongoDB的内存管理方式来看，浪费越多；同理，表越多，回写和读取的时候，无法合并IO资源，大量的随机IO对传统硬盘是致命的；单表数据量大，索引占用高，更新和读取速度慢...图8 离线删除优化脚本 大量数据空洞问题及其解决方案 MongoDB集群大量删除数据后（比如上节中的IM用户离线消息删除）会存在大量的空洞，这些空洞一方面会造成MongoDB数据存储空间较大，另外一方面这些空洞数据也会随之加载到内存中...通过上文的描述，大家已经了解MongoDB数据空间的分配是以DB为单位，而不是以Collection为单位的，存在大量空洞造成MongoDB性能低下的原因，问题的关键是大量碎片无法利用，因此通过碎片整理

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深入详解MongoDB索引的数据组织结构

MongoDB，作为最受欢迎的NoSQL数据库之一，以其灵活的数据模型和强大的性能而著称。其中，索引是提高MongoDB查询性能不可或缺的一部分。...虽然索引可以加快查询速度，但它们也会占用额外的存储空间，并可能增加写入操作的开销。 索引的内部存储是高度优化和精细化的，以确保查询的高效性，具体来看： 1....多键索引则为数组字段中的每个元素创建单独的索引条目，这些条目与普通索引条目类似地存储在B树/B+树结构中。 6. 压缩与编码 为了节省存储空间并提高查询效率，MongoDB会对索引数据进行压缩和编码。...这包括使用紧凑的二进制格式来表示键值对、指针和其他元数据，以及应用各种压缩算法来减少数据在磁盘上的占用空间。 7. 索引的更新与维护 当文档被插入、更新或删除时，MongoDB会自动更新相关的索引。...五、索引的优化与权衡 虽然索引可以显著提高查询性能，但它们并非没有代价。索引会占用额外的存储空间，并可能增加插入、更新和删除操作的开销，因为每次数据变更都需要相应地更新索引结构。

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MongoDB索引解析：工作原理、类型选择及优化策略

需要注意的是，索引虽然可以提高查询性能，但也会占用额外的存储空间，并且增加插入、更新和删除操作的开销。因此，在创建索引时需要权衡利弊，根据实际需求选择合适的索引类型和字段。...二、MongoDB索引的类型选择 MongoDB提供了多种索引类型，以满足不同的查询需求和数据模式。以下是一些常见的索引类型： 1....对于数组中的每个元素，MongoDB都会为其创建一个索引条目，使得我们可以高效地查询数组字段中包含特定元素的文档。 4....避免创建不必要的索引，以减少存储空间的占用和维护成本。 索引合并与拆分：对于大型集合，可以考虑将索引拆分为多个较小的索引或使用复合索引来覆盖多个查询场景。这样可以减少索引的维护成本并提高查询性能。...在实际应用中，我们需要持续监控和分析索引的使用情况，并根据需求进行调整和优话，通过不断学习和实践，我们可以更好地应对不断增长的数据量和日益复杂的查询需求挑战。 术因分享而日新，每获新知，喜溢心扉。

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【最佳实践】巡检项：云数据库（MongoDB）存储容量

问题描述 检查腾讯云数据库 MongoDB 实例的磁盘使用情况，如果磁盘使用率过高，则短时间内可能会写满磁盘，导致后续的数据无法写入，影响业务。 解决方案 1、建议对无效数据进行清理，释放空间。...如果执行remove命令删除了大量的文档，当新写入的数据大小满足碎片空间大小时，该碎片空间就会被重复利用，如果后续写入较小，可执行compact命令回收空闲的物理空间。...可以执行db.stats()命令查看碎片整理前后数据库占用的磁盘空间。...db.runCommand({compact:"",force:true}) 2、如果确认数据都需要保留，可以调整 MongoDB 实例规格，扩容云数据库的存储空间 注意事项...2、compact 一个集合，会加集合所在DB的互斥写锁，会导致该DB上所有的读写请求都阻塞；因为 compact 执行的时间可能很长，跟集合的数据量相关，所以强烈建议在业务低峰期执行，避免影响业务。

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MongoDB为什么比Mysql高效

为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？...在MongoDB中，数据的读写操作都是基于内存的，MongoDB会将频繁访问的数据缓存在内存中，以提高查询和更新的速度。MongoDB还支持副本集和分片机制，可以轻松地实现数据的水平扩展和负载均衡。...总的来说，MySQL的索引机制可以加快数据检索的速度，减少磁盘访问量，提高数据库的性能。不过，索引也有一些缺点，比如增加了数据的存储空间、降低了写入性能等等。...的索引时需要注意以下几点：创建过多的索引会占用大量的存储空间，影响性能，因此需要根据实际需求进行选择。...MongoDB天生就是分布式的，它采用的是副本集和分片机制，可以轻松地实现数据的水平扩展和负载均衡。

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时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 架构设计最佳实践

这些数字不同，因为 MongoDB 的 WiredTiger 存储引擎支持静态数据压缩。从逻辑上讲，PerSecond 集合是605MB，但在磁盘上它占用大约190 MB的存储空间。...与将自己定位为时间序列数据库的一些键值数据库不同，MongoDB提供了二级索引，使您可以灵活地访问数据并允许您优化应用程序的查询性能。 ?...这些实际上存储为 UNIX 时间戳，仅占用32位存储，而 ISODate占用64位。...引用一句着名的谚语：“三思而后行”。 在下一篇博客文章“ 使用 MongoDB 查询，分析和呈现时间序列数据 ”中，我们将研究如何有效地从MongoDB 中存储的时间序列数据中获取价值。...时间序列应用程序传统上捕获非常大量的数据，因此只创建它们对应用程序的查询模式有用的索引。 考虑多个集合：一个集中于编写大量插入和最近的数据查询，另一个集合具有重叠在预聚合数据上的历史查询的分块数据。

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时间序列数据和MongoDB：第b二部分 - 架构设计最佳实践

这些数字不同，因为 MongoDB 的 WiredTiger 存储引擎支持静态数据压缩。从逻辑上讲，PerSecond 集合是605MB，但在磁盘上它占用大约190 MB的存储空间。...与将自己定位为时间序列数据库的一些键值数据库不同，MongoDB提供了二级索引，使您可以灵活地访问数据并允许您优化应用程序的查询性能。 ?...这些实际上存储为 UNIX 时间戳，仅占用32位存储，而 ISODate占用64位。...引用一句着名的谚语：“三思而后行”。 在下一篇博客文章“ 使用 MongoDB 查询，分析和呈现时间序列数据 ”中，我们将研究如何有效地从MongoDB 中存储的时间序列数据中获取价值。...时间序列应用程序传统上捕获非常大量的数据，因此只创建它们对应用程序的查询模式有用的索引。 考虑多个集合：一个集中于编写大量插入和最近的数据查询，另一个集合具有重叠在预聚合数据上的历史查询的分块数据。

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