Spring Repository解析---以Mongo Repository为例
最近几年,nosql数据库发展迅猛,mongo无疑是最闪耀的那颗明星;以前我们部门的系统,用到数据库时基本上mysql是标配;现在越来越多的项目都开始选择mongo(无论自己搭建还是使用sa的ocean);无论是mysql还是mongo,数据库是一个系统最容易出现问题、瓶颈的地方。
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
速度问题 最近工作中遇到这么一个问题,全站抓取时采用分布式:爬虫A与爬虫B,爬虫A给爬虫B喂饼,爬虫B由于各种原因运行的比较慢,达不到预期效果,所以必须对爬虫B进行优化。 提升Scrapy运行速度有很多方法,国外有大佬说过 Speed up web scraper Here's a collection of things to try: use latest scrapy version (if not using already) check if non-standard middlewares a
elasticsearch的数据迁移需要使用的工具为elasticsearch-dump,我们可以直接使用docker来拉取镜像
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
传统数据库中,我们要操作数据库数据都要书写大量的sql语句,而且在进行无规则数据的存储时,传统关系型数据库建表时对不同字段的处理也显得有些乏力,mongo应运而生,而且ajax技术的广泛应用,json格式的广泛接受,也使得mongo更贴近开发人员。
在 mongo 使用过程中遇到了一个问题,需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页,mongo库我们知道都会存储大容量的数据,刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法,来达到截取所需数据的功能,这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任,但是如果库里数据多的话,上面两个方法就不好使了,就像题目中那个错误,这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command:OperationFailed: Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM.Add an index, or specify a smaller limit.' 按照错误提示,知道这是排序的时候报的错,因为 mongo 的 sort 操作是在内存中操作的,必然会占据内存,同时mongo 内的一个机制限制排序时最大内存为 32M,当排序的数据量超过 32M,就会报上面的这个错,解决办法就像上面提示的意思,一是加大 mongo 的排序内存,这个一般是运维来管,也有弊端,就是数据量如果再大,还要往上加。另一个办法就是加索引,这个方法还是挺方便的。创建索引及时生效,不需要重启服务。 创建索引也不难, db.你的collection.createIndex({“你的字段”: -1}),此处 -1 代表倒序,1 代表正序; db.你的collecton.getIndexes(); 这两个语句,第一个是添加索引,第二个是查询索引,如果查看到你刚才添加的那个索引字段,就说明索引添加成功了。这时候在你的程序里再运用 sort 方法的话,这样就不会报错而且速度很快。 添加索引会带来一定的弊端,这样会导致数据插入的时候相对之前较慢,因为索引会占据空间的。综上考虑,根据实际情况判断采用合适的方法。 案例: mongodb执行如下语句
在 mongo 使用过程中遇到了一个问题,需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页,mongo库我们知道都会存储大容量的数据,刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法,来达到截取所需数据的功能,这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任,但是如果库里数据多的话,上面两个方法就不好使了,就像题目中那个错误,这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command
MongoDB相对于RDBMS的优势 模式少 -MongoDB是一个文档数据库,其中一个集合包含不同的文档。一个文档之间的字段数,内容和文档大小可能会有所不同。 单个对象的结构清晰。 没有复杂的联接。 深入的查询能力。MongoDB支持使用与SQL几乎一样强大的基于文档的查询语言对文档进行动态查询。 sql Tuning(优化) 易于扩展 不需要将应用程序对象转换/映射到数据库对象。 使用内部存储器存储(窗口式)工作集,从而可以更快地访问数据 RDBMS:关系数据库管理系统 为什么要使用MongoDB 面
我们还可以通过命令,查看日志,来看我们的MongoDB是否启动成功。
robt 3t 下载地址: https://download.studio3t.com/robomongo/windows/robo3t-1.4.2-windows-x86_64-8650949.exe
传统数据库中,我们要操作数据库数据都要书写大量的sql语句,而且在进行无规则数据的存储时,传统关系型数据库建表时对不同字段的处理也显得有些乏力,mongo应运而生,而且ajax技术的广泛应用,json格式的广泛接受,也使得mongo更贴近开发人员。 mongo简介及应用场景 MongoDB是一个面向文档的非关系型数据库(NoSQL),使用json格式存储。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引,如果用一句话来概括的话:MongoDB是一个高可用、分布式、灵活模式的文档数据库,用于大容量数据存储。
一、前言 MongoDB是最为流行的开源文档数据库之一。Spring Data MongoDB提供了三种方式在Spring应用中使用MongoDB: 通过注解实现对象-文档映射; 使用MongoTemplate实现基于模板的数据库访问; 自动化的运行时Repository生成功能。 二、集成实现 启用MongoDB 为了有效的使用Spring Data MongoDB,我们需要在Spring配置中添加几个必要的bean。首先,我们需要配置MongoClient,用它来创建Mongo实例,以便于访
排序(sort) • 在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序,可以通过参数指定排序的字段,并使用 1 和 -1 来指定排序的方式,其中 1 为升序排列,而 -1 是用于降序
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性,包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景,例如Redis适合用于缓存和计数器,MongoDB适合用于高并发的读写,PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库,MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点,需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
这个是因为在MongoDB中,从2.6开始,索引项的总大小(根据BSON类型可能包括结构开销)必须小于1024字节。
MongoDB在启用复制集(Replica Set)功能后,原先一个简单的索引添加,在之上会变得相对复杂,尤其是在数据量巨大的时候,需要考虑尽可能将性能影响降低到最小。基于此我们需要采取逐个节点创建索引的方式来达成。如下本文描述。 一、复制集索引创建的过程 MongoDB从节点上复制集上索引的创建,通常是在主节点索引创建完成之后。 在分片集群环境中,mongos将发送createindex()命令到每一个shard的主成员节点, 当主副本成员完成索引创建后,辅助副本开始创建索引
高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有: 面向集合存储,易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引,包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性 支持Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl及C++语言的驱动程序,社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。 可通过网络访问。 功能:
执行 db.runCommand( { enablesharding : "xx库" } );或 sh.enableSharding()这一步是对数据库启用分片能力,同一个库的不同collection会分布到不同shard上
由于我们在开发的过程中难免会遇到数据库选型的问题,那么数据库的选型那我们必须通过结合我们的业务场景还有他们的设计初衷,及各自在各个方面的优势。现在我们就在业务开发中遇到了选择 mongoDB还时MYsql。之前没有怎么了解过mongoDB,那今天就开始我的mongoDB第一步。
NoSQL: non-relational,Not-Only SQL,致力于解决关系型数据库扩展的问题
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库,它具有高性能,高可用性,自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
总结:MongoDB 可以每行数据的结构都不同,支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
爱可生南区交付服务部 DBA 团队成员,主要负责 MySQL 故障处理以及相关技术支持。爱好电影,旅游。
包含 增删改查,索引设置,事务,max,cout等的使用 和 压力测试 主要是要适应习惯 bson.M/A/D的使用 其中事务需要有 replica set集群支持 完整代码如下: package main import ( "context" "flag" "fmt" "go.mongodb.org/mongo-driver/bson" "log" "math/rand" "sync" "time" "go.mongodb.o
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十三(内容来源:Spring中国教育管理中心)
示例:db.User.update({name:"lucy"}, {$set:{age:100, sex:0}})
MongoDB时一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口,主要用到的是mongoDB和neo4j,今天先来总结一部分:mongoDB的使用。
创建多个索引 2.3.0 :056 > db1[:test2].indexes.create_many([{:key => { name: 1 }, :unique => true },{:key => { label: -1 }}]) D, [2016-05-26T23:27:27.426590 #32905] DEBUG -- : MONGODB | 192.168.100.105:27017 | post.createIndexes | STARTED | {"createIndexes"=>"te
说句不怕笑话的话,MongoDB使用也有6 7 8 年了,但对于聚合一般我是抗拒的,可能是MOGNODB 3.X落下的顽疾,一听到用MongoDB 做聚合操作,一般都不想听 不想听。但时代不一样,MongoDB已经走到了 8.0UP,聚合早就和之前不一样了。
【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师,他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间,Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文: 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了,现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在,设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能,它必须去除拼写错误这个噪音,最终可能会得到一个相近的结果。为此,这个令人生畏的任务,你需要在Lucene、El
对于一个MongoDB的复杂查询,如何才能创建最好的索引?在本篇文章中,我将展现一种给读请求定制的索引优化方法,这种方法会考虑读请求中的比较,排序以及范围过滤运算,并展示符合索引中字段顺序的最优解。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。
查阅mongo中文文档(https://mongodb.net.cn/manual/reference/method/cursor.sort/#sort-limit-results),得知此报错的原因是排序内容超越32MB的内存限制。
在分布式系统中,我们有多个web app,这些web app可能分别部署在不同的物理服务器上,并且有各自的日志输出。当生产问题来临时,很多时候都需要去各个日志文件中查找可能的异常,相当耗费人力。日志存储多以文本文件形式存在,当有需求需要对日志进行分析挖掘时,这个处理起来也是诸多不便,而且效率低下。
Mongo shell中使用大整数字面量,但默认整数字面量类型却是双精度浮点数,导致丢失精度
使用mongo –nodb选项启动mongo shell,启动shell但是不连接到任何mongod
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展数据库
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本,那个时候solr还不支持自带的集群,集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了,大数据量存储,天生集群支持,分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力,不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索,那么只建立标题索引。存储部分只存主
访问 http://localhost:3000 登录账号 admin@admin.com,密码 ymfe.org
作为非关系数据库的代表--Mongo,可以说是让人又爱又恨,让人爱的是它的便捷性,让人恨的是它的配置,实在是坑多。那么今天我们就来深入剖析它吧。
Mongo DB ,是目前在 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式,备受当前 IT 从业人员的青睐。Mongo DB 很好的实现了面向对象的思想(OO 思想),在 Mongo DB 中 每一条记录都是一个 Document 对象。Mongo DB 最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写 SQL 语句,直接调用方法就可以轻松的实现 CRUD 操作。 一、下载 mongodb 前往 mongodb 官网下载页面:https://www.mongodb.org
RockMongo是PHP5写的一个MongoDB管理工具。 通过 Rockmongo 你可以管理 MongoDB服务,数据库,集合,文档,索引等等。 它提供了非常人性化的操作。类似 phpMyAdmin(PHP开发的MySql管理工具)。 安装 PHP WEB环境 安装mongo的php扩展 a) 下载php_mongo.dll 官方下载地址:http://pecl.php.net/package/mongo 下载时看准文件版本,要和你使用php的版本相同
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