最近有点忙,本来有好多东西可以总结,Redis系列其实还应该有四.五.六...不过<Redis in Action>还没读完,等读完再来总结,不然太水,对不起读者. 自从上次Redis之后呢,算是对Nosql类型的产品有些入门了,这会换个方向,研究下真正的NoSql数据库——MongoDB.说起MongoDB,确实是用完了之后颠覆了我的数据管和程序观.怎么说呢?如果用在OO设计的程序里那真的太棒了,像我这种数据驱动.表驱动思想根深蒂固的人,思路很难一下子跟上MongoDB的节奏.当然并不是调用

传统的SQL分页 传统的sql分页,所有的方案几乎是绕不开row_number的,对于需要各种排序,复杂查询的场景,row_number就是杀手锏.另外,针对现在的web很流行的poll/push加载分页的方式,一般会利用时间戳来实现分页. 这两种分页可以说前者是通用的,连Linq生成的分页都是row_number,可想而知它多通用.后者是无论是性能和复杂程度都是最好的,因为只要简单的一个时间戳即可. MongoDB分页 进入到Mongo的思路,分页其实并不难,那难得是什么?其实倒也没啥,看明白

1.准备环境 1.1 mongodb下载 1.2 mongodb启动 C:\mongodb\bin\mongod --dbpath D:\mongodb\data 1.3 可视化mongo工具Robo 3T下载 2.准备数据 <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.6.1</

在上篇文章 Spring Data MongoDB 环境搭建 基础上进行分页查询 定义公用分页参数类,实现 Pageable 接口 import java.io.Serializable; import org.springframework.data.domain.Pageable; import org.springframework.data.domain.Sort; public class SpringDataPageable implements Serializable, Page

[PS:原文手打,转载说明出处,博客园] 前言 看过一堆的百度,最终还是自己做了一次实验,本文基于Mysql5.7.17版本,Mysql引擎为InnoDB,编码为utf8,排序规则为utf8_general_ci 网络搜索查询语句 Sql分页查询基于LIMIT,如下: ; ,; 网络上各说风云,有下面几种写法说速度快 1:如下子查询 ,) t ); 2:如下图 ,; ,,,,,,,,,) order by Id ; 3:如下 ,) limit ; 实践出真知 我们新建一张表(PS:不要在意每个字

当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增加特别明显,这时需要使用分页查询.对于数据库分页查询,也有很多种方法和优化的点.下面简单说一下我知道的一些方法. 准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试,下面针对已有的一张表进行说明. 表名:order_history 描述:某个业务的订单历史表 主要字段:unsigned int id,tinyint(4) int type 字段情况:该表一共37个字段,不包含text等大型数组,最大为varcha

最近,长期运营后的港台服出现一个问题,web充值很慢,用gm指令查询玩家信息也很慢.最后定位到MongoDB查询也很慢.   刚开始定位的时候,运营SA直接查指定的玩家,并反映很慢,就猜测是索引的问题.有可能是索引太大,没法全部放进内存,导致读索引需要多次读取磁盘,最后整个查询要4-5s才能完成.后来阅读了一下MongoDB的文档,发现其也是用B-Tree放索引的,也尽量将索引加载在内存里了.当然,索引有没有在内存里这个指标,还是没有日志或者查询结果暴露的……   后来,对面运营客服提醒,只有指

最优化查询代码 -- 注意:此处可能会出现 字符串过长问题,所以 必要的情况下请分段处理 set @sql1 =' SELECT * FROM ( select ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY '排序字段' desc ) AS rownum,* from( select * from as '需要查询的内容' ) as A where 1=1' set @sql2=' ) AS Dwhere where 1=1 ' --多条件查询,判断是否字符串传进来为空,不为空则加上条件

一.概述 问题描述:在项目中优化动态查询分页接口时,发现count查询很慢(数据量大概30万),那如何解决这个问题呢? 解决方法:添加索引,多个查询条件可以添加复合索引 二.测试对比 1. 未加索引时 count所用时间:1810ms 接口总用时:2298ms 2. 添加索引后 添加索引代码: db.getCollection('infomations').createIndex({"isDraft": -1, "isProcessed": -1, "in

Limit与Skip方法 MongoDB Limit() 方法 如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录,可以使用MongoDB的Limit方法,limit()方法接受一个数字参数,该参数指定从MongoDB中读取的记录条数. 语法 limit()方法基本语法如下所示: >db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER) MongoDB Skip() 方法 我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外,还可以使用skip()方法来跳过指定数量的

前提条件: 1.表的唯一索引 2.百万级数据 SQL语句: select c.* FROM ( SELECT a.logid FROM tableA a where 1 = 1 <#if phone?exists&& phone!=""> AND a.phone like "%":phone"%" </#if> ORDER BY a.create_time DESC limit :startIndex,:m

mongodb代码 根据时间倒序,查看10条 db.表名.find({"_id":"xxx"}).sort({"inserted":-1}).limit(10).skip(1) 相对的php代码 $postArr = $this->mongo->executeQuery( 表名, [ '_id' => new ObjectId(字符串id) ], [ 'sort' => [ 'inserted' => -1 ], '

/// <summary> /// mongodb分页查询 /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="sortQuery"></param> /// <param name="query"></param> public void GetPaging<

前言 传统关系数据库中都提供了基于row number的分页功能,切换MongoDB后,想要实现分页,则需要修改一下思路. 传统分页思路 假设一页大小为10条.则 //page 1 1-10 //page 2 11-20 //page 3 21-30 ... //page n 10*(n-1) +1 - 10*n MongoDB提供了skip()和limit()方法. skip: 跳过指定数量的数据. 可以用来跳过当前页之前的数据,即跳过pageSize*(n-1). limit: 指定从Mon

1.Ibatis实现增删改操作很简单了,通常我是将某一模块的增删改功能写在一个存储过程里,通过一个标识符去区分执行增加还是修改抑或删除操作. statement: <!-- 存储过程:实现学生的增删改操作 --> <procedure id="crud" parameterClass="xuesheng" > {call PRO_STUDENT_SUBMIT( #xs_id#, #xs_name#, #zy_id#, #xs_num#, #x

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

一.用法 在Mysql中分页查询使用关键字limit.limit的语法如下: SELECT * FROM tbl LIMIT 5,10; # Retrieve rows 6-15 limit关键字带有两个参数,第一个参数表示相对于第一行的偏移量,第二个参数表示检索出的最大行数.初始化行数的偏移量是0而非1. 同行分页中会根据页码和每页条数计算出limit的偏移量即第一个参数,每页大小即第二个参数,开完成分页查询. SELECT * FROM tbl LIMIT 5; # Retrieve fir

一.使用limit和skip进行分页查询 public List<User> pageList(int pageNum ,int pageSize){ List<User> userList = new ArrayList<>(); Mongo mg = new Mongo(); DB db = mg.getDB("data"); DBCollection coll = db.getCollection("t_user"); DB

前言 在上一篇Node.js.express.mongodb 入门(基于easyui datagrid增删改查) 的基础上实现了分页查询.带条件搜索. 实现效果 1.列表第一页. 2.列表第二页 3.条件搜索 分页实现 1.分页实现使用了Mongodb的query.skip().limit().where() 这三个方法,然后利用query.exec(). 2.我在页面使用的是easyui datagrid,从datagrid往后台传page和rows是用POST方式传,我刚开始用req.par

一.不废话太多  直接进入例子. 1  问题: 有一张收藏表,里面存储的是用户和图书ID.数据量为1亿.现在要求分页获取所有用户ID(不重复),写下你的sql语句.   表结构大致如下:           CREATE TABLE 收藏表(              `id` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment COMMENT 'primary key',              `uid` bigint(20) unsigned NOT