以下讨论的问题,有一个前提,就是要保存的数据大于内存容量。否则你可无视之。。。 索引占用的空间有时候超出你的想象。 即使集合中只有一个默认的索引 _id, 1 亿条记录,索引占用超过 5G 。如果内存不足以保存索引,赶紧加内存吧 ~~~ 查询或者更新的速度,
以下讨论的问题,有一个前提,就是要保存的数据大于内存容量。否则你可无视之。。。
索引占用的空间有时候超出你的想象。即使集合中只有一个默认的索引_id, 1亿条记录,索引占用超过5G。如果内存不足以保存索引,赶紧加内存吧~~~
查询或者更新的速度,有时候与文档数量的关系并不大。我在网上看到的最多的是,mongodb的速度与文档数量有关,与文档所占用空间的关系谈的人不多。我尝试在一台16G的机器上,添加100w文档,索引占用的空间大概100M不到。每个文档大小大概为50k, 100w的数据量大概占用的磁盘空间是50G,然后随机的update或者find_one这100w个文档,update操作不会改变原有记录大小。原本以为才这点数据,mongodb应该像火箭一样飞起来,结果出乎意料,速度慢的要死,每秒大概只能更新50条记录左右,通过iostat或者mongostat查询,你会发现磁盘像疯了一样的转,好像吃了*,停也停不下来。想想我在sqlite中,100w记录量,查询的速度都比这要快。为什么会这么慢?mongodb也不过如此,可能还不如自己写的程序来的快?真的吗?
了解一些b-tree的知识对使用mongodb或者其他关系数据库有好处。但索引不是万能,别以为充分利用了索引就以为mongodb会像火箭一样飞起来,有时候他会比蜗牛爬的还慢。应该根据业务需求,充分考虑数据在磁盘上保存的顺序和索引的关系,合理的设计索引。以前在学sqlserver的时候,书上说主键很重要,因为数据在磁盘上保存的顺序就是按主键的顺序来的,好像一本新华字典,书上的字按拼音的顺序保存,虽然我们也可以按部首去查询某个字,但要像获取所有”a”开头的汉字,总比获取所有“亻”的汉字要快的多。
如果热点数据在内存中,查询与更新操作非常快,亿级数据,单实例不分片,每妙能处理上千次查询或者更新操作。否则,你的磁盘会转个不停,而且非常慢。即使充分使用了索引,因为数据不在内存中,操作系统需要先卸载部分数据腾出内存空间(如果内存不够的话)去映射磁盘上的数据。这个过程磁盘会疯一样的转。
Mongodb的内存管理是交给操作系统的,即使mongodb重启,系统可能并不会立即释放系统cache,这个时候,如果热点数据还没有被系统卸载掉,查询的速度还是非常快的。这常常会给人以假象,mongodb很快。。。
总之,索引与热点数据有多大,就给mongodb分配多大的内存。如果主要是保存数据,那么只要磁盘足够大,mongodb都可以把数据塞进去。
Last: good luck…
原文地址:Mongodb使用小结, 感谢原作者分享。

mysql'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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