创建MONGODB 的索引，属于基本操作，但如果是一个有2T 的 collection 要加一个索引，也属于基本操作，实际上量变产生质变，很多问题的考虑都不在那么简单。...在MONGODB 3.4 的时候有一个参数 setParameter: maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes: 1024 这个参数就直接为后台添加索引加速的，如果有足够的内存...，（内存的与wiretiger 无关），则会加速background 添加索引的速度。...1 将节点从集群中分离2 在分离的节点添加索引3 将节点在此加入到集群中4 将添加索引的从节点替换主节点5 周而复始，直到索引的集群的节点都添加了索引 当然你要注意你的时间窗口，集群离开的时间不要超过...的设计大小其实和你以后一些基础操作有关4 尽量抛弃旧版本，升级到 3.6 及以上的版本，这样可以快速调整oplog的大小 所以一件看上去不值得一提的加索引的事情，其实如果量大到一定程度，则考虑和需要分析的问题和
"_id": ObjectId("5f9d8a005752840001a20804"), "data": { "orderNo": "123456789", } } 加索引...db.zhai.createIndex({"data.orderNo":1}) 后台加索引（优化） db.zhai.createIndex({"data.orderNo":1}, {background...: true}) 验证索引 db.zhai.find({"data.orderNo":"123456789"}).explain("executionStats") 执行结果分析 重点关注以下字段 executionStats...：执行状态 totalDocsExamined：查询总行数 totalKeysExamined：总索引数量 nReturned：返回行数 executionTimeMillis：执行时长 indexName...：索引名字 （删除索引时会用到） 删除指定索引 db.zhai.dropIndex("data.orderNo_1") 删除所有索引（慎重） db.zhai.dropIndexes()
在MongoDB中支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。...1.单字段索引 指的是在索引中只包含了一个键,MongoDB默认创建的_Id索引也是这种类型 创建方式:createIndexes({索引键：排序规则}) db.user.createIndex({...name:1}) 2.交叉索引 交叉索引就是为一个集合的多个字段分别建立索引，在查询的时候通过多个字段作为查询条件，这种情况称为交叉索引。...在查询文档时，在查询条件中包含一个交叉索引键或者在一次查询中使用多个交叉索引键作为查询条件都会触发交叉索引。...4.多key索引 当索引的字段为数组时，创建出的索引称为多key索引，多key索引会为数组的每个元素建立一条索引。
MongoDB中$type、索引、聚合 1、$type 1.1 说明 1.2 使用 2、索引 2.1 说明 2.2 原理 2.3 操作 2.4 复合索引 3、聚合 3.1 说明 3.2 使用 3.3...，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。...索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。 2.2 原理 从根本上说，MongoDB中的索引与其他数据库系统中的索引类似。...MongoDB在集合层面上定义了索引，并支持对MongoDB集合中的任何字段或文档的子字段进行索引。...2.4 复合索引 说明: MongoDB 支持复合索引，其中单个索引结构包含对 集合文档中多个字段引用。
索引就像图书的目录一样，可以让我们快速定位到需要的内容，关系型数据库中有索引，NoSQL中当然也有，本文我们就先来简单介绍下MongoDB中的索引。...本文是MongoDB系列的第九篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文。...---- 索引创建 默认情况下，集合中的_id字段就是索引，我们可以通过getIndexes()方法来查看一个集合中的索引： db.sang_collect.getIndexes() 结果如下： [...() 总结 索引是个好东西，可以有效的提高查询速度，但是索引会降低插入、更新和删除的速度，因为这些操作不仅要更新文档，还要更新索引，MongoDB限制每个集合上最多有64个索引，我们在创建索引时要仔细斟酌索引的字段...好了，MongoDB中的索引入门我们就说到这里，小伙伴们有问题欢迎留言讨论。 参考资料： 1.《MongoDB权威指南第2版》
catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } 第二种：使用jdk自带的rt.jar中的...javax.tools包提供的编译器 /** * 编译java类 * 使用rt.jar中的javax.tools包提供的编译器 * @param name 类的全限定包名...","-classpath",jarAbsolutePath.toString(),javaAbsolutePath); } 二、使用Class.forName("");将class文件加载到内存中...InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 编译java类 * 使用rt.jar中的
Row Log分为两部分： 内存日志：内存中会存放一个总大小等于inndob_sort_buffer_size的Block，用于写入DML操作 文件日志：当内存中的Block写满，也就是大小大于innodb_sort_buffer_size...需要将这部分留存的Log再写入索引树中，具体过程如下： (1) 对数据字典加排它锁，禁止新的DML操作，ps：如果不加锁，会导致内存中Block不断更新，无法判断DML操作何时结束。...(2) 执行步骤1，将内存Block中的Log全部写入索引树index_age_birth，如上图，内存扫描部分。...从已排序的记录集中分多批写入内存的bulk中。...Commit阶段： 升级MDL锁为排它锁，禁止读写数据字典及旧user表 将Row Log中最后一个block，即内存中Block对应的DML日志插入索引树，过程参见DDL执行阶段中的步骤(7) 更新内存中的数据字典
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作，创建、查看、删除等基本操作，不过上文我们只介绍了一种类型的索引，本文我们来看看其他类型的索引。...---- _id索引 我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引。...复合索引 如果我们的查询条件有多个的话，我们可以对这多个查询条件都建立索引，比如我们可以对文档中的x和y字段都建立索引，如下： db.sang_collect.ensureIndex({x:1,y:-1...，表示多边形中的各个点。...好了，MongoDB中的索引问题我们就说到这里，小伙伴们有问题欢迎留言讨论。 参考资料： 1.《MongoDB权威指南第2版》
tagKeyValueEntry 定义： type tagKeyValueEntry struct { m map[uint64]struct{} //...
4.2之前版本中后台创建索引变成前台 4.2版本创建索引造成DB几分钟不能写 3.6版本创建索引后删除索引造成备库无法登录 【4.2之前版本后台创建索引变成前台】 MongoDB 4.2之前版本分为前台与后台...,经常对大表在线增加索引,业务都无感知，直到有一天根据研发提交需求来增加索引,整个过程都已经跑快2小时,业务都异常，午休过程中，接到研发说业务全部无法消费,数据积压.心想不会是创建索引搞出事情？...IX ) 2、扫描集合所有记录到内存中external sorter(如果内存放不下写入磁盘上) --这一步应该意向读锁 3、插入external sorter到index中---这一步是长事务持有IX...【MongoDB日志中关键信息】 2020-11-22T12:22:48 Index Build: scanning collection: 100% 2020-11-22T12:22:50 index...+ 删除索引』2个相对连续动作导致，触发条件是此时备库创建还是进行中+删除动作，如果备库完成创建索引，那么删除不影响。
MongoDB是当今最受欢迎的非关系型数据库之一，它支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、文本索引和地理空间索引等。...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。...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。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。
GridFS不仅可用于存储超过16 MB的文件，而且还可用于存储您要访问的任何文件而不必将整个文件加载到内存中。另请参阅何时使用GridFS。...什么时候使用GridFS 在MongoDB中，使用GridFS存储大于16 MB的文件。 在某些情况下，在MongoDB数据库中存储大型文件可能比在系统级文件系统上存储效率更高。...当你要访问大文件部分的信息而不必将整个文件加载到内存中时，可以使用GridFS来调用文件的某些部分，而无需将整个文件读入内存。...MongoDB驱动程序已弃用MD5支持，并将在未来版本中删除MD5的生成。需要文件摘要的应用程序应在GridFS外部实现它，并将其存储在files.metadata中。...如果希望将其他任意字段添加到文件集合中的文档，请将其添加到元数据字段中的对象。 GridFS索引 GridFS使用每个块和文件集合上的索引来提高效率。
聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。...假设我们有一个包含用户购买记录的集合 purchase，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDproduct_id：商品IDpurchase_date：购买日期quantity：购买数量我们可以使用聚合索引来计算商品之间的相似度...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.purchase.createIndex({ "product_id": 1 })然后，我们可以使用聚合框架来计算商品之间的相似度：db.purchase.aggregate
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
在MongoDB中，所有的数据都是通过内存映射文件读取和操作的。从内存中读取数据是使用纳秒来度量的，而从磁盘中读取数据则是使用毫秒度量的，所以从内存中读取数据几乎比从磁盘中读取要快了十万倍。...MongoDB试图访问数据时发生的页面错误并不会被加载到RAM中。如果有空闲内存，那么操作系统将定位到磁盘上的页面并将它们直接加载到内存中。...但是如果没有空闲内存，那么操作系统必须将内存中的一个页面写入磁盘，然后将被请求的页面读取到内存中。这个流程比访问已经存在于内存中的数据要慢。...在项目的模式设计阶段为自己的查询定义合适的索引将会极大地降低这种风险发生的可能性。MongoDB说明操作能够为查询计划和索引的使用提供信息。...通过跟踪这些指标我们能够发现什么时候工作集会接近现在的RAM限制从而积极地采取行动确保系统是可扩展的。
图：Cache的分配规则 MongoDB启动时，首先从整个主机内存中切一大块出来分给WiredTiger的Internal Cache，用于构建B-Tree中的各种page以及基于这些page的增删改查等操作...然后，会从主机内存再额外划一小块给MongoDB创建索引专用，默认最大值为500MB，这个规则适用于所有索引的构建，包括多个索引同时构建时。...最后，会将主机剩余的内存（排除其它进程的使用）作为文件系统缓存，供MongoDB使用，这样MongoDB可将压缩的磁盘文件也缓存到内存中，从而减少磁盘I/O。...，不但可以减少磁盘I/O次数，还能减少内存的占用； 索引数据加载到WiredTiger的Internal Cache后，格式与磁盘上的格式不一样，但仍能利用其前缀压缩的特性（即去掉索引字段上重复的前缀...加速淘汰内存中pages。
数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。...在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！ 缺点： 不支持事务操作。...非关系型数据库，也是缓存数据库，即将数据存储在缓存中，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限 Redis 与MongoDB对比 1、内存管理机制 Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘...MongoDB 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。...实际上如果redis要开始虚拟内存，那很明显要么加内存条，要么你换个数据库了。 但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。
索引代价计算模块处理流程 抽象语法树生成及分解：从日志分类处理模块中获取对应 SQL，抽象语法树，同时进行分解。...server，config server 接收到后把这个规则写到 config server 的一个表里，shard server 的每个 mongod 定期从 config server 获取这些规则并加载到自己内存里...请求匹配规则流程： 当一个请求到达 MongoDB 后，具体的处理流程是，先看这个实例是否启用了 SQL 限流功能，如果已启用，则提取用户请求中的库、表和 SQL 关键字信息，下一步和配置的限流规则做匹配...该操作会情况内存缓存的所有路由信息，新请求进来后需要从 config server 获取所有 chunks 信息加载到本地内存，如果 chunks 较多，整个过程 mongos 访问不可用。...MODE_X 排它锁检测 很多高危操作会添加排它锁，会引起库表维度，甚至是整节点维度阻塞不可用，例如下面这些操作都会添加 MODE_X 独占锁： ①.表加索引过程中删除索引 ②.前台加索引 ③.表重命名
一、TTL索引的深入原理 TTL（Time-To-Live）索引在MongoDB中是一种特殊的索引，用于自动删除过期的文档。...其核心原理在于MongoDB会启动一个后台线程，该线程会周期性地扫描集合中拥有TTL索引的字段。...如果文档中没有TTL索引所指定的字段，或者该字段的值不是有效的日期类型，那么该文档将永远不会被标记为过期。 TTL索引的删除操作是异步的，可能存在一定的延迟。...可以使用MongoDB提供的监控工具和日志功能来跟踪相关指标。 结合其他技术使用：在某些复杂的应用场景中，可能需要结合其他技术或策略来实现更精确或复杂的数据清理需求。...通过选择合适的字段、创建TTL索引、插入或更新文档以及监控和调整索引策略，我们可以更好地管理和维护MongoDB数据库中的数据。
，或主键，怎么就能即达到还是多个字段作为主键和唯一索引，但实际上只有一个字段作为唯一索引或主键， 不会 扣10分 5 PG 表怎么设计能避免产生过多的DEAD TUPLES ，提高整体数据库的性能，...，每个表占用的内存数，并且计算出，MONGODB 通过内存分配后的内存预留， 不会扣10分 8 MONGODB 设计时，什么时候用嵌套，什么时候用数组，什么时候嵌套加数组，不会扣10分 9 PG...现在的业务中需求点很多，一个数据库大多搞不定，怎么在项目中综合利用多种数据库，降低开发的难度，解决架构的问题，不是你应该考虑得吗？...4 让自己从一个DBA 变成，架构师，DEVOPS，公司运行数据库的标准的制定者，培训者，需要做的工作很多，给自己的定位多一些，不是遇到问题就加一个索引那么简单，就叫优化，做人可以单纯 ，做事就别那么单纯了...掌握多种云的特点，未来企业上云减少费用是大概率事件，掌握多个云的特点，产品的特点，是会为未来更加激烈的竞争环节中获得分数的。 综上所述，云数据库吃了DBA的岗位 ？？？？？ 新的岗位上更自在。
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