在你已经安装部署并允许MongoDB服务后,你必须要了解MongoDB的运行情况,并查看MongoDB的性能。这样在大流量得情况下可以很好的应对并保证MongoDB正常运作。
MongoDB Compass 是 MongoDB 官网开发及提供的 MongoDB GUI(图形化用户界面)管理工具。它能以视觉化的方式探索数据、在数秒内运行即时查询、创建数据库及管理集合和文档、与数据交换实现 CRUD 功能、查看和优化查询性能、构建地理查询等。让你能在索引、文档验证等方面作出更合理的决策。提供 Linux、Mac 及 Windows 版本。
Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域,如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一,目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。
MongoDB Manual (Version 4.2)> Security > Auditing
“ 前面的文章里爬取了豆瓣上女神王祖贤的海报和对应的评论(传送门),今天来把坑填上,处理MongoDB数据,生成词云”
MongoDB自带了mongostat和mongotop这两个命令来监控MongoDB的运行情况。这两个命令对于我们处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用,能详细的统计MongoDB当前的状态信息。除此之外,还可以用db.serverStatus()、db.stats()、开启profile功能通过查看日志进行监控分析。
1.版本选取 访问mongodb的镜像仓库地址:https://hub.docker.com/_/mongo?tab=tags&page=1 这里选取最新版本进行安装,如果想安装其他的可用版本,可以使
前几天介绍了vn.py实盘部分的底层实现机制,这一篇将为大家介绍数据以及回测部分的底层实现机制。
在MongoDB中,balancer(平衡器)是一个后台进程,它监控每个shard上的chunk数量,一旦chunk的数量差异超过了阈值,balancer会自动迁移数据块,从而保证每个分片上chunk数量的相对平衡。
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
opid:操作的opid,有需要的话,可以通过 db.killOp(opid) 直接干掉的操作
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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?
NC这一阵子MONGODB 的需求起来了,但问题是之前没来之前也用MONGODB 但实际得情况是,不怎么样。运维的同事告诉我,MONGODB 在公司原来的情况可以用一句话来表达,有这么个东西。
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前面2篇文章讲到分页性能优化相关知识点,但并没有介绍如何找出系统中TOP SQL、对于如何清理SQL缓存执行计划(比如走错执行计划,存在数据倾斜的情况)、Mongo如何针对不同查询语句选择执行计划等相关知识点.
vnpy有一个叫做主引擎的东西,在三里面也说过,个人觉得这个应该是一个运行框架的东西,不应该叫做引擎,不过没关系,名字而已嘛。这一篇呢主要就是分析一下主引擎的代码。
摘 要 cronsun 是一个分布式任务系统,单个节点和 Linux 机器上的 crontab 近似。是为了解决多台 Linux 机器上 crontab 任务管理不方便的问题,同时提供任务高可用的支
选购硬盘时需要注意可以选择云硬盘,它支持很多扩容,性能按官方的描述没有多大差别,详细硬盘对比
在走进Java接口测试之测试报告ExtentReport中我们已经知道 ExtentReport 可以为接口测试提供了出色的可视化报告。而 Klov 是Extent Framework 的新的报表服务器。Klov 提供了对最新版本的详细分析,能够利用历史数据分析接口测试的执行情况。
最近复仇者联盟4正在热映中,很多人都去电影院观看了电影,那么对于这部电影,看过的人都是怎么评价的呢?这时候爬虫就可以派上用场了!
该文介绍了如何从零开始部署一个基于Node.js、Express、MongoDB和Nginx的Web服务器,包括购买腾讯云服务器、安装和配置环境、部署应用程序和数据库、配置域名和SSL证书以及启动和停止服务器。
摘要总结:本文介绍了如何从零开始在服务器上部署一个完整的网站,包括选择服务器、安装系统、配置数据库、部署后端程序、配置nginx以及安装SSL证书。通过详细的步骤和操作,让读者快速掌握部署网站的方法,提高自己的技术能力。
最近入手了一台腾讯云机子,用于团队社区站点的建设,站点架构: 数据库服务:mongodb 后台:nodejs + express 接入:nginx 整个购买到部署的要点步骤: 服务器购买 nginx 编译安装配置 node 安装 mongodb 安装 server部署 服务器购买 从腾讯云的首页找到购买入口。(弱弱的说一句,云太多了,企鹅云发展好快~~~) 按需选择自己的配置,包年可以优惠只需付10个月。最终我们的配置 选购硬盘时需要注意可以选择云硬盘,它支持很多扩容,性能按官方的描述没有多大差别
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括:私募基金,证券自营、资管,期货公司,高校的金融研究院系,个人投资者等,机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
原本想开始讲策略类的编写,后来觉得,结合回测代码其实能够更好的理解,所以先解读一下vnpy回测的代码吧,后续自己也想把vnpy回测的部分优化一下,毕竟我觉得可视化和回测结果方提高还有很多空间。
索引基数:数据类型多,索引基数高,索引效率高,如果数据比如性别只有男,女两种数据,索引效率低
微服务已成为在 Node.js 中构建可扩展且强大的云应用的主流方法。同时也存在一些门槛,其中一些难点需要你在以下方面做出决策:
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(四) 1 查询方案(Query Plans) MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案。然后每次执行查询时,查询系统使用此查询方案。 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划。 对于每一个查询,查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案。如果没有匹配的查询方案,查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估。查询规划者选择获胜的方案,创建包含获胜
笔者经常遇到一些无法优化的慢查询,面对这样的慢查询,笔者会将其进行预先计算存储到mongodb或者elasticsearch中。这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka,然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。但是消费binlog就可能会有很多意外发生,比如mysql数据库发生死锁,或者消费发生并发问题,网络长时间阻塞,这些状况都会导致kafka消费发生阻塞,一旦发生阻塞,用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据,所以笔者需要监控kafka中消息的消费情况,监控的方案有很多,笔者进行了整理,以便日后回顾。
scrapy_jingdong[9]- 京东爬虫。基于scrapy的京东网站爬虫,保存格式为csv。[9]: https://github.com/taizilongxu/scrapy_jingdong QQ-Groups-Spider[10]- QQ 群爬虫。批量抓取 QQ 群信息,包括群名称、群号、群人数、群主、群简介等内容,最终生成 XLS(X) / CSV 结果文件。[10]: https://github.com/caspartse/QQ-Groups-Spider wooyun_public
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限,不同的数据库也放置在不同的文件中。
今天为大家整理了32个Python爬虫项目,大家可以自行前往GitHub搜索,或者直接留言,我会给大家发送相关链接~谢谢! WechatSogou [1]- 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]- 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>1000的高分书籍;可依据不同的主题存储到Excel不同
近几年,我在资产证券类交易系统领域做得比较多,从2016年开始,在贵金属交易领域深耕了两年,负责的交易平台用户量曾达到几百万,日活也有几十万,日流水更是千万级别。2018年之后,在数字资产交易行业又沉淀了两年,虽然用户量级没达到之前在贵金属交易平台的级别,但因为交易标的明显比在贵金属时多得多,所以整体的并发量和交易量却大得多。
摘要: 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能。 什么是复合索引? 复合索引,即Compound Index,指的是将多个键组合到一起创建索引,这样可以加速匹配多个键的查询。不妨通
WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>1000的高分书籍;可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ,采用User Agent伪装为浏览器进行爬取,并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为,避免爬虫被封。 zhihu_
目前信息化产业发展势头很好,互联网就成为了很多普通人想要涉及的行业,因为相比于传统行业,互联网行业涨薪幅度大,机会也多,所以就会大批的人想要转行来学习Python开发。
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安装 MongoDB 网上有很多教程,MongoDB 官方文档:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/
这篇文章不会涉及到Kafka 的具体操作,而是告诉你 Kafka 是什么,以及它能在爬虫开发中扮演什么重要角色。
作者:SFLYQ 今天为大家整理了32个Python爬虫项目。 整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快~ WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>100
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大家好,这里是程序员晚枫,今天为大家整理了23个Python爬虫项目。整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心。
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我们很高兴地宣布:EMQX Enterprise 4.4.15 和 4.4.16 版本现已正式发布!
MongoDB中自带两个监控的工具,分别是mongostat和mongotop,今天我们看看这两个工具的使用方法。
性能是开发者为其应用程序选择 Rust 的首要原因之一。事实上,它是 rust-lang.org 主页上 ["为什么选择Rust?"](https://www.rust-lang.org/#:~:text=Version%201.55.0-,Why%20Rust%3F,-Performance ""为什么选择Rust?"")一节中列出的第一个原因,甚至在内存安全之前。这也是有原因的,许多基准测试表明,用Rust编写的软件速度很快,有时甚至是最快[2]的。但这并不意味着所有用Rust编写的软件都能保证快速。事实上,写低性能的Rust代码是很容易的,特别是当试图通过Clone 或Arc替代借用来""安抚""借用检查器时,这种策略通常被推荐给 Rust 新手。这就是为什么对 Rust 代码进行剖析和基准测试是很重要的,可以看到任何瓶颈在哪里,并修复它们,就像在其他语言中那样。在这篇文章中,我将根据最近的工作经验,展示一些基本的工具和技术,以提高 mongodb crate 的性能。
在本文中我们将学习如何使用使用coinmarketcap提供的比特币行情API,编写Python程序来获取像比特币、莱特币或以太币之类的区块链数字货币的实时行情/实时价格。
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