1.pom.xml <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.5.0</version> </dependency> 2.Java代码 package cn.duanjt; import java.util.Arrays; import org.bson.Do

在进行使用linux系统作为服务器的情况,那几需要进行对linux的服务器进行性能上数据进行抓取之后,就需要对数据中内容进行分析,看数据库中内容是否存在瓶颈上的问题,在进行获取到的数据的慢查日志,将使用什么工具进行分析数据. 工具/原料 pt-query-digest linux mysql 方法/步骤 1 需要pt-query-digest的工具进行分析的数据,就需要先在linux的中进行部署的该工具,使用linux安装是相对较麻烦的事情,所以直接在官网中下载,使用wget 方式下载. 2 下

#查询慢查询日志文件路径show variables like '%slow_query%';#开启慢查询日志 ; #设置慢查询阀值为0,将所有的语句都记入慢查询日志 ;#未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中set global log-queries-not-using-indexes=1;

坊间有很多传说MongoDB会丢数据.特别是最近有一个InfoQ翻译的Sven的一篇水文(为什么叫做水文?因为里面并没有他自己的原创,只是搜罗了一些网上的博客,炒了些冷饭吃),其中又提到了丢数据的事情.大家知道作为一个数据库来说,数据的持久性基本上是数据库的最低要求了.如果MongoDB真的有那么糟糕的数据安全问题,它早就在技术选择众多的今天被无情地淘汰掉了.那么真相到底如何呢? 实事求是地来说,MongoDB确实在其发展的过程中,有一些数据持久化的问题没有处理好,特别是一些默认值的选定上.大部

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

使用JAVA语言查询MongoDB中某个数据库某个集合的最新一条数据: MongoCollection<Document> cpu = MongoClient.getDatabase("sysmgr").getCollection("cpu");  //获取所需集合 Document dbo = cpu.find().sort(descending("time")).first(); //获取集合中最新一条数据 double cpuU

1.插入测试数据 use flower db.goods.insert({'goods_name':'Hyacinth',price:10,num:800}) db.goods.insert({goods_name:'Hyacinth',price:10,num:800}) db.goods.insert({goods_name:'violet',price:20,num:1000}) db.goods.insert({goods_name:'Plum blossom',price:20,num

上篇小弟分享了几个“即席查询与分析”的典型案例,引起了不少共鸣,好多小伙伴迫不及待地追问我们:说好的“手把手教你搭建即席查询与分析Demo”啥时候能出?说到就得做到,差啥不能差人品,本篇只分享技术干货,目的只有一个,就是让每一个伙伴都能根据本篇向导搭建出一个“即席查询与分析Demo”. 为了让各位伙伴能够尽快上手体验,所选案例就以上一篇中的“机动车缉查布控即席查询与分析”为例,上篇我们已经比较详尽的分析了用户需求,没好好听课的小伙伴赶紧把“大数据即席查询与分析(中篇)”再好好复习一下,这里不再赘

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性

Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 作者:Grey 原文地址: 博客园:Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 CSDN:Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 前置工作 首先,需要先完成 Linux 下搭建 Kafka 环境 Linux 下搭建 Hadoop 环境 Linux 下搭建 HBase 环境 Linux 下搭建 Hive 环境 本文基于上述四个环境已经搭建完成的基础上进行 Hudi 数据湖的插入,更新,查询操作. 开发环境 Scala 2.11.8

100多个应用,1,500多个实例,每天200亿次查询 奇虎是中国最大的安卓移动发布平台.奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司,同时为网络以及移动平台提供产品.自从2011年成为MongoDB的用户之后,奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用,其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询. 我很高兴能够有一个机会与奇虎的高级DBA——杨艳杰进行交流,了解更多关于他们使用MongoDB的过程及

 Mysql慢查询和慢查询日志分析   众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的.下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化. 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like "%slow%"; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下   log-slow-queries 

目录 写在前面 文档与系列文章 N+1 Select查询问题分析 总结 写在前面 在前面的文章(延迟加载,立即加载)中都提到了N+1 Select的问题,总觉得理解的很不到位,也请大家原谅,这也是为什么单独将该问题拿出来做分析的原因.nhibernate的默认Lazy加载方式是解决N+1 select问题的一种方案,而我自身的理解是立即加载可以解决,完全的背道而驰了.写出那篇文章后,对这个问题,一直念念不忘,总觉得哪地方不对劲.由于我对问题的理解很不透彻,也同样造成你的误解,真的很抱歉. 文档与

MySQL 慢查询日志分析及可视化结果 MySQL 慢查询日志分析 pt-query-digest分析慢查询日志 pt-query-digest --report slow.log 报告最近半个小时的慢查询: pt-query-digest --report --since 1800s slow.log 报告一个时间段的慢查询: pt-query-digest --report --since '2013-02-10 21:48:59' --until '2013-02-16 02:33:50'

刚开始使用winpcap数据包的时候,我在抓包的时候使用了 pcap_loop(adhandle, 0, packet_handler, NULL); 这个回调函数进行抓包.同时在回调函数中分析IP地址后加入了新的线程进行分析数据包. pthread_create(&thread[threadnum], NULL,thread, &thread_ins); 我的新线程函数大致是这样的: void* thread(void *) { /*省略...*/ while((res = pcap_n

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放

十二.mongodb修改数据:update 1).修改数据库数据:update:语法 db.collectionName.update({},{},boolean,boolean): 2).update共有四个参数,其中后两个是可选项: 第一个参数是要修改的文档的匹配条件,第二个是要替换的新文档: 第三个参数为true时,更改的文档若不存在则会创建一个,为false时则不创建: 第四个参数为true时,会更改第一个条件匹配到的所有文档,为false则至更改匹配的第一条: 示例如下: a)只要前两

  Hive只支持在FROM子句中使用子查询,子查询必须有名字,并且列必须唯一:SELECT ... FROM(subquery) name ... 确认下是否一定要求列必须唯一?      建表语句: create table  tb_in_base (    id  bigint,    devid bigint,     devname string ) partitioned by (job_time bigint) row format delimited fields termina

SQL查询性能分析之(not in).(and not).().(!=)性能比较 SQL Server Bruce 3年前 (2013-01-08) 3284浏览 0评论 <:article class="article-content"> // 在与朋友讨论查询时引出了not in 与and not两种踢出方法,相互的口舌之争之后我决定动手来查查看,他们到底有什么区别,谁的执行效率更高,今后该如何选择性能最优的查询条件.由于本人能力有 限,肚子中的墨水有限,所以本文有什么

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row

新秀nginx源代码分析数据结构篇(四)红黑树ngx_rbtree_t Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 27h, 2014 1.ngx_rbtree优势和特点 ngx_rbtree是一种使用红黑树实现的关联容器.关于红黑树的特性,在<手把手实现红黑树>已经具体介绍,这里就仅仅探讨ngx_rbtree与众不同的地方:ngx_rbtree红