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。...针对MONGODB 的性能问题,可以从哪里开始入手。提高硬件的性能是一个入手的方式,有人可能说从慢查询入手,还有人说可以从业务的角度入手从设计方面入手。...,虽然索引的种类很多,但很多情况下,一个设计很烂的 schema 才是性能的问题点,不是简简单单加个索引就能完事OK 的,要从schema 设计的角度来进行优化,最后才是语句的优化。...当然优化也有排序,一般企业的IT 管理成熟的情况下应该是 3 2 1的方式来进行性能的优化和问题的处理,但不幸的是,经历过的很多企业的处理方式是 1 2 3 ,或者 2 1 3,最终问题严重了才意识到是设计出现的问题...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.
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...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..."addr" : "shanghai" }, "endKeyInclusive" : true } } }, "rejectedPlans" : [ ] } ] 总结: 1、本次通过部分索引来进行性能优化
查询计划分析MongoDB 可以使用 explain() 方法来获取查询的执行计划,通过分析执行计划可以找到查询的瓶颈所在,以便进行优化。..., { $group: { _id: "$gender", count: { $sum: 1 } } }]).explain("executionStats")索引优化...MongoDB 聚合索引的性能很大程度上取决于索引的设计和使用,可以通过以下方法来优化索引的性能:创建合适的索引:根据查询的字段和排序要求创建合适的索引可以大大提高查询性能。...当索引中包含大量重复的数据时,去重可以显著减少查询的数据量,提高查询的性能。...查询重构有时候,对查询的重构可以有效地提高查询的性能。例如,可以将一个查询拆分成多个阶段,让每个阶段处理的数据量更小,以便更好地利用索引的性能。
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
一、 索引及其优化 索引的概述 数据库的索引好比是一本书前面的目录,能加快数据查询的速度。 适当的地方增加索引,不合理的地方删除次优索引,能优化性能较差的应用。...优化器:Profiler 开启功能。...1 可通过启动的时候加参数:-profiler=1 2 执行命令:db.setProfilingLevel(1) 查询记录:db.system.profiler.find() 性能优化概述...性能优化原则:一次修改一个参数 影响性能的参数:操作系统、网络、硬件、应用服务器、应用程序、数据库、查询语句 常用优化方案 创建缩索引:写少读多的时候 限定返回条数:limit 查询只用到的字段 采用Capped...Colletion 采用存储过程 强制使用索引 使用Profiler 二、 性能监控 Mongosniff工具 Mongostat工具 使用db.serverStatus() 使用db.stats(
A good writeup of how your index should be created is available in Optimizing MongoDB Compound Indexes
下面就进入主题 , 10 TIPS with MONGODB performance. 这里他列出了以下10个TIPS 关于mongodb 的优化方面的意见,我们下面一个一个过。...并且你要有一些列的传统数据库与MONOGODB 的使用经验,你能辨别出传统数据库与MONGODB 之间的性能差别,那些在你使用MONGODB 后会“好”。...总结:这部分,感觉他在 make him a hero 关于性能问题,他提出了下一个TIPS 就是解决性能的问题,你要清楚的认知问题在哪里,是MONGODB 做聚合的问题,还是性能不足(CPU, MEMORY...可以考虑如下一些措施, 1 将多个文档合并成一个文档 2 将在commit 时容易产生冲突的操作放到事务的最后 3 将比较热的collection 拆分成多个documents 总结:代码的优化与使用...MONGODB 设计的合理性,是保证MONGODB 良好运行的至关重要的一环,在API 上的一些性能参数的调整有助于提高使用MONGODB 的效率。
高性能 MongoDB 早期使用 MMAPv1 存储引擎,后来替换为 WiredTiger 存储引擎,它支持行级粒度锁、热点数据缓存等特性,这给 MongoDB 带来了高性能、低延迟、高吞吐等能力。...相比用户自建 MongoDB 数据库,腾讯云 MongoDB 在智能运维、可用性、安全性、性能等方面更具优势。...此外,腾讯云 MongoDB 还在内核里做了一些定制化的开发,比如解决表数量达到百万级别时的性能问题、提供 SQL 限流功能减少流量过大导致的集群不可用问题。...安全方面,腾讯云 MongoDB 可以将数据恢复到7天内的任意时间点,并且提供24小时的专业支持服务。除此之外,也天然集成了云上高可用、高性能等通用能力。...优化方法: 暴力优化方法:db.adminCommand({“flushRouterConfig”:1}) ,强制路由刷新,存在性能抖动。
20230111_性能测试-mongostat监控mongoDB性能并生成图表 MongoDB Database Tools安装 MongoDB4.4之后不再自带mongostat命令,需要手动安装下载...MongoDB Database Tools 然而网络上好多过时的资料不会给你强调这一点 安装 ... # 登录至mongo所在服务器 cd $存放路径 wget https://fastdl.mongodb.org...参照:Manage Users and Roles — MongoDB Manual 如何在mongostat中填写认证信息?...set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Mongo flushes监控图", subtitle="此曲线图反映了Mongo缓存数据的频率, 长期为1则可能存在性能问题...title_opts=opts.TitleOpts(title="Mongo读写队列监控图", subtitle="此曲线图反映了Mongo执行读写操作和等待读写操作的客户端数量, 一直在累计增大则可能存在性能问题
mysql的监控方法大致分为两类: 连接到mysql数据库内部,使用show status,show variables,flush status 来查看mysql的各种性能指标。...如果table_cache设置过小,MySQL就会反复打开、关闭 frm文件,造成一定的性能损失。...如果设置得太高,可能会造成文件描述符不足,从而造成性能不稳定或者连接失败。 对于有1G内存的机器,推荐值是128-256。...为Innodb加速优化首要参数。默认值8M 这个参数不能动态更改,所以分配需多考虑。分配过大,会使Swap占用过多,致使Mysql的查询特慢。...默认的设置在中等强度写入负载以及较短事务的情况下,服务器性能还可以。如果存在更新操作峰值或者负载较大,就应该考虑加大它的值了。
腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升。...腾讯云MongoDB提供的优异综合性能,为国内各大LBS服务商,例如摩拜单车等,提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享单车服务为例,LBS业务具有2个特点,分别是时间周期性和坐标分布不均匀。...该优化在上线后,将部分大客户的MongoDB性能上限从单机1000QPS提升了10倍到10000QPS以上。 ? ?...在密集数据集场景下,使用腾讯云MongoDB和开源的Redis进行了性能对比。下图是在密集数据集上,在24核CPU机器上,MongoDB单实例与Redis单实例的测试对比。...腾讯云MongoDB团队对此进行了持续的优化,在不影响效果的前提下,geoNear的效率有10倍以上的提升,为我们的客户如摩拜提供了强力的支持,同时相比Redis3.2也有较大的性能优势。
腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升。...腾讯云MongoDB提供的优异综合性能,为国内各大LBS服务商,例如摩拜单车等,提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享单车服务为例,LBS业务具有2个特点,分别是时间周期性和坐标分布不均匀。...该优化在上线后,将部分大客户的MongoDB性能上限从单机1000QPS提升了10倍到10000QPS以上。...在密集数据集场景下,使用腾讯云MongoDB和开源的Redis进行了性能对比。下图是在密集数据集上,在24核CPU机器上,MongoDB单实例与Redis单实例的测试对比。...腾讯云MongoDB团队对此进行了持续的优化,在不影响效果的前提下,geoNear的效率有10倍以上的提升,为我们的客户如摩拜提供了强力的支持,同时相比Redis3.2也有较大的性能优势。
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。...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。...监控索引命中率:使用 MongoDB 的监控工具或第三方工具监控索引的命中率。低命中率可能表示索引不够有效,需要进行调整。 定期重建索引:定期重建索引可以优化索引的存储结构,提高查询性能。...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。
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。
下面针对 Mongodb3.2 和 Mongodb3.4 在 kw 级文档记录下,不同并发时 读写性能的表现进行评测: 测试条件: ts90 机型,256g 内存,12*800G SSD,2 个 12...true wiredTiger:engineConfig:cacheSizeGB: 35 测试方法: 1、用 100-200-500-1000 并发,分别导入 1000000w 文档,测试不同并发下写入性能差异...20%读取情况下,系统吞吐(ops/sec)对比 三、混合读写情况相爱,系统读取平均响应耗时对比 结论: 在当前测试的 4 种并发场景下,100 并发时, mongdodb3.4 和 3.2 的表现性能最优...; 写入性能上,mongodb3.4 和 3.2 提升有限,约 2%; 混合场景中,mongodb3.4 吞吐高于 3.2,约 7%; 虽然 mongodb3.4 相较于 3.2 在读写性能上提升有限,...但 WT 引擎一直在不断优化,且如文初描述 3.4 新版本在同步性能、Aggregation 操作、视图、分片规范和安全性上还是有很多改动,对同步压力大、嵌套 query 较多等业务场景依然建议予以升级尝试
内容优化 (1)减少HTTP请求数:这条策略是最重要最有效的,因为一个完整的请求要经过DNS寻址,与服务器建立连接,发送数据,等待服务器响应,接收数据这样一个消耗时间成本和资源成本的复杂的过程。...服务器优化 (1)使用内容分发网络(CDN):把网站内容分散到多个、处于不同地域位置的服务器上可以加快下载速度。...(4)提前刷新缓冲区 (5)对Ajax请求使用GET方法 (6)避免空的图像src Cookie优化 (1)减小Cookie大小 (2)针对Web组件使用域名无关的Cookie CSS优化 (1)将CSS...代码放在HTML页面的顶部 (2)避免使用CSS表达式 (3)使用来代替@import (4)避免使用Filters javascript优化 (1)将JavaScript脚本放在页面的底部...图像优化 (1)优化图片大小 (2)通过CSS Sprites优化图片 (3)不要在HTML中使用缩放图片 (4)favicon.ico要小而且可缓存
正好其他事情差不多了,想着再优化优化。我对比了本地和服务器的数据,以抓取概略标的为例,本地平均时间是220ms左右,服务器是120ms左右,快一些很正常。...本地概略标的每次耗时220ms,优化余地不大。 详细标的每次耗时500-600ms,最重要的耗费还是以http方式抓数据,但接口就是如此,要提高很难。...比较:0.4-2.8ms,相比之下是比较少的 投标:不是固定的耗费,用户多的话可以再优化,目前必要性不大。 本以为详细数据是问题关键,分析半天也没有太好的办法。...发现问题,解决就很简单了,把用户数据更新的频率和次数优化,把满标时间分离到另外一个程序中,结果就大大改进了。...优化之后,这个比例达到85%以上,换言之,几乎所有的时间都在跟踪标的,把对标的的反应间隔尽可能缩到最小。感觉对于满标极快的标的,抓的成功率高多了。这是最近投标的满标时间: ?
参考链接: C++ vfwscanf() 1 性能测试工具选型 性能测试工具有gperf、gperftools、oprofile、intel vtune amplifier 等。...Gperftools是Google出的工具,主要提供高性能内存管理,性能测试只是4个主要功能中的一个,缺点是需要再链接的加入gperftools的库。...2 性能测试工具安装 2.1 下载 Gperftools是开源的工具,源代码在https://github.com/gperftools/gperftools。...下输入 user@ubuntu:~$ sudo kill -s SIGUSR1 2973 user@ubuntu:~$ sudo kill -s SIGUSR2 2973 此时,在程序所在目录生成了性能分析文件...性能优化 通过性能测试结果,发现e1000_setup_copper_link_ich8lan占用的时间最长,该函数的主要功能是获取端口状态。
此命令迅速返回,并不会影响MongoDB性能。...就拒绝新的连接请求,避免连接太多而影响性能。...但如果某种操作时间运行,其他请求和操作将不得不等待这个锁,导致系统性能降低。为了验证是否由于锁降低了性能,可以坚持serverStatus输出的globalLock部分的数据。...正式由于内存映射机制将内存的管理交给操作系统来完成,简化了MongoDB的内存管理,提高了数据库系统的性能,但是由于不能确定数据集的大小,需要多少内存也是个未知数。...4.3 连接数 有时候,客户端的连接数超过了MongoDB数据库服务器处理请求的能力,这也会降低系统的性能。可以通过serverStatus输出的关于连接数方面的参数进一步分析。
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