MongoDB 是非关系型数据库中的一种。 出于某些原因,我们用了Mongo。他们说Mongo的最大特点是快。 不过这种快是以空间换时间的代价而得来的。 这个空间代价包括 1.DB至少占用64M(好像是这个数字,因为我们的DB实际往往只有几M,但却要占用那么多,空间浪费严
MongoDB 是非关系型数据库中的一种。
出于某些原因,我们用了Mongo。他们说Mongo的最大特点是快。
不过这种快是以空间换时间的代价而得来的。
这个空间代价包括
1.DB至少占用64M(好像是这个数字,因为我们的DB实际往往只有几M,但却要占用那么多,空间浪费严重)
2.加载到内存里的数据不会主动释放,虚拟主机,导致服务挂掉了。具体机制不懂,只知道,为了提高速度,香港服务器,Mongo的内存耗费是相当惊人的。
本文主要讲述在实践中碰到的一些Mongo的问题,由于我对Mongo底层的实现机制
不是很了解,有不懂的地方,还希望大牛们能帮解答下。
1.就是DB数量对Mongo的性能及稳定性的影响。
我们是单台数据库服务器,网站空间,实践中,当DB数量过万时,整个Mongo就突然变得极不稳定,随时都会挂掉。
挂掉的直接原因 好像是内存不够,由于不是我本人负责的,具体情况我也不知道。
2.Mongo的数据释放
除了DB级别的删除,Mongo会直接释放空间,对于其它像Collection 或 Document层的删除,磁盘空间并没有直接释放。
随着岁月的积累,整个磁盘就会布满碎片。他们使用的一种解决方法是Mongo 自带的repair 命令
3.加载到内存里的数据
首先是索引,然后是命中的数据块,索引的应该是常驻的。命中的数据块是不是一旦进来就不出去了。
为什么会出现前面所说的性能临界点。可不可以手动设置。

ACID属性包括原子性、一致性、隔离性和持久性,是数据库设计的基石。1.原子性确保事务要么完全成功,要么完全失败。2.一致性保证数据库在事务前后保持一致状态。3.隔离性确保事务之间互不干扰。4.持久性确保事务提交后数据永久保存。

MySQL既是数据库管理系统(DBMS),也与编程语言紧密相关。1)作为DBMS,MySQL用于存储、组织和检索数据,优化索引可提高查询性能。2)通过SQL与编程语言结合,嵌入在如Python中,使用ORM工具如SQLAlchemy可简化操作。3)性能优化包括索引、查询、缓存、分库分表和事务管理。

MySQL使用SQL命令管理数据。1.基本命令包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。2.高级用法涉及JOIN、子查询和聚合函数。3.常见错误有语法、逻辑和性能问题。4.优化技巧包括使用索引、避免SELECT*和使用LIMIT。

MySQL是一种高效的关系型数据库管理系统,适用于存储和管理数据。其优势包括高性能查询、灵活的事务处理和丰富的数据类型。实际应用中,MySQL常用于电商平台、社交网络和内容管理系统,但需注意性能优化、数据安全和扩展性。

SQL和MySQL的关系是标准语言与具体实现的关系。1.SQL是用于管理和操作关系数据库的标准语言,允许进行数据的增、删、改、查。2.MySQL是一个具体的数据库管理系统,使用SQL作为其操作语言,并提供高效的数据存储和管理。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB


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