索引是用来加快查询速度的,事物都有双面性的,同时在每次插入、更新和删除操作时都会产生额外的开销。索引有时并不能解决查询慢的问题,一般来说,返回集合中一半以上的结果,全表扫描要比查询索引更高效些。 创建太多索引,会导致插入非常慢,同时还会占用
索引是用来加快查询速度的,事物都有双面性的,同时在每次插入、更新和删除操作时都会产生额外的开销。索引有时并不能解决查询慢的问题,一般来说,返回集合中一半以上的结果,全表扫描要比查询索引更高效些。 创建太多索引,会导致插入非常慢,同时还会占用很大空间。可以通过explain和hint工具来分析。 索引有方向的,倒序还是升序。 每个集合默认的最大索引个数为64个。
1. 查看索引
> db.jiunile_events.getIndexes(); [ { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "jiunile_login.jiunile_events", "name" : "_id_" }, { "v" : 1, "key" : { "stmp" : -1 }, "ns" : "jiunile_login.jiunile_events", "name" : "stmp_-1" }, { "v" : 1, "key" : { "uid" : 1, "stmp" : -1 }, "ns" : "jiunile_login.jiunile_events", "name" : "uid_1_stmp_-1" } ]
此实例中有三个索引,其中_id是创建表的时候自动创建的索引,不能删除。uid_1_stmp_-1是组合索引。1表示升序,-1表示降序。
2. 创建索引 索引参数有:
option values default backgroud true/false false dropDups true/false false unique true/false false sparse true/false false
常规索引创建
> db.jiunile_posts.ensureIndex({pid:1});
当有大量数据时,创建索引会非常耗时,可以指定到后台执行,只需指定“backgroud:true”即可。如
> db.jiunile_posts.ensureIndex({pid:1},{backgroud:true});
3. 嵌入式索引 为内嵌文档的键创建索引与普通的键创建索引并无差异。
> db.jiunile_posts.ensureIndex({"post.date":1})
4. 文档式索引
> db.jiunile_comments.insert({cid:222, properties:{user:'jiunile', email:'jiunile@jiunile.com'}}) > db.jiunile_comments.ensureIndex({properties:1})
5. 组合索引
> db.jiunile_comments.ensureIndex({"properties.user":1,"properties.email":1})
以下的查询将使用到此索引
> db.jiunile_comments.find({"properties.user":'jiunile',"properties.email":'jiunile@jiunile.com'}) > db.jiunile_comments.find({"properties.user":'jiunile'}) > db.jiunile_comments.find().sort({"properties.user":1})
对多个值进行组合索引,查询时,子查询与索引前缀匹配时,才可以使用该组合索引。
6. 唯一索引 只需要在ensureIndex命名中指定"unique:true"即可。
> db.jiunile_posts.ensureIndex({pid:1},{unique:true})
当为已有的集合创建索引,可能有些数据已经有重复了的,那么创建唯一索引将失败。可以使用dropDups来保留第一个文档,而后的重复文档将删除,这种方法慎重操作。
> db.jiunile_posts.ensureIndex({pid:1},{unique:true, dropDups:true})
7. 强制索引 hint命令可以强制使用某个索引
> db.jiunile_posts.find({pid:{$lt:333}}).hint({pid:1,date:1})
8. 删除索引 删除集合所有索引:
> db.collection.dropIndexes()
删除集合某个索引:
> db.collection.dropIndex({x:1})
9. 重建索引
> db.collection.reIndex() > db.runCommand({reIndex:'collection'})
重建索引会锁住集合的。用repair命令修复数据库时,会重建索引的。
10. 全文索引 mongodb全文索引是在2.4版本引入的,后面再说这个。
11. explain执行计划 使用explain命令返回查询使用的索引情况,耗时,扫描文档数等等统计信息。
> db.jiunile_events.find({uid:178620830}).explain() { "cursor" : "BtreeCursor uid_1_stmp_-1", "isMultiKey" : false, "n" : 2, "nscannedObjects" : 2, "nscanned" : 2, "nscannedObjectsAllPlans" : 2, "nscannedAllPlans" : 2, "scanAndOrder" : false, "indexOnly" : false, "nYields" : 0, "nChunkSkips" : 0, "millis" : 4, "indexBounds" : { "uid" : [ [ 178620830, 178620830 ] ], "stmp" : [ [ { "$maxElement" : 1 }, { "$minElement" : 1 } ] ] }, "server" : "jiunile-191155:27017" }
字段说明:
cursor:返回游标类型 isMultiKey:是否使用组合索引 n:返回文档数量 nscannedObjects:被扫描的文档数量 nscanned:被检查的文档或索引条目数量 scanAndOrder:是否在内存中排序 indexOnly: nYields:该查询为了等待写操作执行等待的读锁的次数 nChunkSkips: millis:耗时(毫秒) indexBounds:所使用的索引 server: 服务器主机名
12. 开启profiling功能 查看profiling级别:
> db.getProfilingLevel() 0
设置profiling级别:
> db.setProfilingLevel( level , slowms ) > db.setProfilingLevel(2,10) { "was" : 0, "slowms" : 100, "ok" : 1 }
profile的级别可以取0,1,2 表示的意义如下:
0 – 不开启 默认级别
1 – 记录慢命令 (默认为>100ms)
2 – 记录所有命令
13. 查询profiling记录 MongoDB Profile 记录是直接存在系统 db 里的,记录位置system.profile 。
> db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).limit(1) { "ts" : ISODate("2013-07-18T09:56:59.546Z"), "op" : "query", "ns" : "jiunile_event.jiunile_events", "query" : { "$query" : { "uid" : 161484152, "stmp" : { "$gt" : 0 } }, "$orderby" : { "stmp" : -1 } }, "ntoreturn" : 0, "ntoskip" : 0, "nscanned" : 35, "keyUpdates" : 0, "numYield" : 0, "lockStats" : { "timeLockedMicros" : { "r" : NumberLong(354), "w" : NumberLong(0) }, "timeAcquiringMicros" : { "r" : NumberLong(3), "w" : NumberLong(3) } }, "nreturned" : 35, "responseLength" : 7227, "millis" : 0, "client" : "10.1.242.209", "user" : "" } > db.system.profile.find().pretty().limit(1) { "ts" : ISODate("2013-07-18T09:53:40.103Z"), "op" : "query", "ns" : "jiunile_event.jiunile_event_friends", "query" : { "_id" : 195794232 }, "ntoreturn" : 1, "idhack" : true, "keyUpdates" : 0, "numYield" : 0, "lockStats" : { "timeLockedMicros" : { "r" : NumberLong(45), "w" : NumberLong(0) }, "timeAcquiringMicros" : { "r" : NumberLong(3), "w" : NumberLong(5) } }, "responseLength" : 20, "millis" : 0, "client" : "10.1.22.199", "user" : "" }
字段说明:
ts: 该命令在何时执行 op: 操作类型 query: 本命令的详细信息 responseLength: 返回结果集的大小 ntoreturn: 本次查询实际返回的结果集 millis: 该命令执行耗时,以毫秒记
14. 修改profiling大小 capped Collections 比普通Collections 的读写效率高。Capped Collections 是高效率的Collection类型,它有如下特点:
a. 固定大小;Capped Collections 必须事先创建,并设置大小:
> db.createCollection("collection", {capped:true, size:100000})
b. Capped Collections 可以insert 和update 操作,不能delete 操作。只能用drop()方法删除整个Collection。
c. 默认基于Insert 的次序排序的。如果查询时没有排序,则总是按照insert 的顺序返回。
d. FIFO。如果超过了Collection 的限定大小,则用FIFO 算法,新记录将替代最先insert的记录
> db.setProfilingLevel(0) { "was" : 2, "slowms" : 10, "ok" : 1 } > > db.getProfilingLevel() 0 > db.system.profile.drop() true > db.createCollection("system.profile",{capped:true, size: 1000000}) { "ok" : 1 } > db.system.profile.stats() { "ns" : "jiunile_event.system.profile", "count" : 0, "size" : 0, "storageSize" : 1003520, "numExtents" : 1, "nindexes" : 0, "lastExtentSize" : 1003520, "paddingFactor" : 1, "systemFlags" : 0, "userFlags" : 0, "totalIndexSize" : 0, "indexSizes" : { }, "capped" : true, "max" : 2147483647, "ok" : 1 }
来源:http://www.ttlsa.com/html/1661.html



MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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