TTL索引是mongodb新支持的用于延时自动删除记录的一种索引.它仅包含一个字段,该字段值需要是Date()类型,并且不支持复合索引.可以指定某条记录在延时固定时间后自动删除.数据自动超时删除主要用在系统生成的事件.日志或者会话信息等不需要永久存储的数据. 创建语法 在集合eventlog的字段"lastModifiedDate"上创建延时1小时自动删除的TTL索引,其中"expireAfterSeconds"是超时字段,单位是秒. 数据超时 TTL索引会按设置的

db.log_events.find()                                     # 查找log_events里的所有数据   db.log_events.createIndex( { "LogDT": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } )                              #设置log_events里的TTL过期索引清理时间为3600秒   db.runCommand( { collMod: &

  前序: 由于公司业务需求,对于3个月前的过期数据需要进行删除动作,以释放空间和方便维护 本来想的是使用crontab写个脚本定时执行,但是看到Mongo本身就有自动删除过期数据的功能,所以还是用一下吧 这个方法就是使用TTL索引,后续我再写一个脚本定时删除的任务 介绍: TTL索引是MongoDB中一种特殊的索引, 可以支持文档在一定时间之后自动过期删除,目前TTL索引只能在单字段上建立, 并且字段类型必须是date类型或者包含有date类型的数组(如果数组中包含多个date类型字段,则取最

这是mongo第四篇"索引探索",后续会连续更新4篇 mongodb的文章总结上会有一系列的文章,顺序是先学会怎么用,在学会怎么用好,戒急戒躁,循序渐进,跟着我一起来探索交流.通过上三篇的介绍,我相信大家对我在使用上已经很溜啦,但是在实际使用中还需要注重效率提升,本文章探索索引,就是为提升效率为出发点,本文的介绍顺序是:索引简介->索引原理->索引类型->索引与查询结合使用->小结,让我们一起来一步一步的探索吧.​ 01      索引简介 Mongodb的索引

TTL索引: TTL集合支持mongodb对存储的数据进行失效时间设置,经过指定的时间段后.或在指定的时间点过期,集合自动被mongod清除.这一特性有利于对一些只需要保存一定时间的数据信息进行存储,比如机器产生的事件数据.日志.会话信息等. 先创建一个集合TTLCol: 创建TTL索引,60秒过期. 60秒后查询发现数据被删除了. 部分索引: MongoDB部分索引只为那些在一个集合中,满足指定的筛选条件的文档创建索引.由于部分索引是一个集合文档的一个子集,因此部分索引具有较低的存储需求,并降

目录 一.TTL索引介绍 二.TTL索引运行逻辑 三.TTL索引的限制 四.TTL索引的使用场景 1. 指定具体的过期时间属性 2. 插入一个具体的过期时间 3. TTL属性的修改(collMod) 五.Date类型 六.参考文档 一.TTL索引介绍 TTL全称是(Time To Live),TTL索引能对一个单列配置过期属性来实现对文档的自动过期删除,我们可以在对字段创建索引时添加expireAfterSeconds选项将索引转换为TTL索引,该字段需要是date类型,在以下几种场景下即使索引

在mongo中我们可以设置文档的过期时间,超过时间,文档会自动删除.(2.x版本中  固定结合也支持,但是到了3.x中 固定集合这个索引不好用) 用法: 1.创建一个db:db.createCollection("test"): 2.创建一个表并且放入数据 db.test.insertMany([{ "name" : "3", "ldate" : ISODate("2018-08-10T06:37:56.372Z&q

问题: 表中,有一个日期字段WorkDate(Date YYYY-MM-DD格式),现在我把它建成了索引,在检索条件时,WorkDate='YYYY-MM-DD' 时,用EXPLAIN分析,能看到使用了索引,但是当我想按月查询时, 写成 WorkDate like 'YYYY-MM%' 或者 SUBSTR(WorkDate,1,7) = 'YYYY-MM' 或者 DATE_FORMAT(WorkDate,'%Y%m') = 'YYYYMM' 用EXPLAIN分析的结果是都没有使用索引.. 现在我

一.索引 二.聚合 三.复制(副本集) 四.分片 尚未实践操作. 详见http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-indexing.html

/ali/mongodb/bin/mongo -u user -p '123456' 127.0.0.1:27017/KYElog ISODate方式 db.col_02.find({"LogDT":{$gte:new Date("2018-02-06T01:16:33.303Z")}}) Date方式 db.xxx.find({"updateTime" : {$gte:new Date(2016,11,1)}}) 查询2月9日前的数据并升序排列

①过期索引(TTL) TTL索引是让文档的某个日期时间满足条件的时候自动删除文档,这是一种特殊的索引,这种索引不是为了提高查询速度的,TTL索引类似于缓存,缓存时间到了就过期了,就要被删除了 ②范例:设置索引在60秒后过期 expireAfterSeconds: 文档生存的时间,单位是秒,索引键是日期类型的 如果当期时间大于索引键的时间加上缓存时间就会删除该文档 > db.foo.ensureIndex({"create_at": 1}, {"expireAfterSe

这两天发现原来的查询效率慢了,使用explain 查看,居然没有使用索引,我的索引是日期类型的,首先想到的是mysql对日期类型的索引的处理机制是不是不同,在where条件里试了几种,发现效果都差不多, where dayid >= ‘20161121’    where dayid >= ‘2016-11-21’    where dayid between ‘2016-11-01’ and ‘2016-11-21’ 还有各种函数,最后发现结论都是一样的,在baidu上查询也没有有价值的内容

Mysql: mysql between 日期索引 索引问题-日期索引使用 表结构: dep_date dep arr 联合索引: ind_coll_date_route  (dep_date ,dep,arr) 这两天发现原来的查询效率慢了,使用explain 查看,居然没有使用索引, 我的索引是日期类型的,首先想到的是mysql对日期类型的索引的处理机制是不是不同,在where条件里试了几种,发现效果都差不多, where dep_date >= ‘20161121’ where dep_d

-背景: 鉴于我们使用mongo作为数据库,期间少不了需要添加索引和对业务表进行设计.因此以下我对mongo索引及表设计原则做了一些分享.希望对大家有用,如有错误还望指正~ MongDB的索引类型简介: -单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 1,单建索引 db.table.createIndex({"user_id":1}) 1:升序 -1:降序 使用说明:只要查询中包含user_id即可使用索引 无论是在find条件中 还是在sort中 1,-1都会使用

一.MongoDB的下载.安装与部署 二.MongoDB的基础知识简介 三.MongoDB的创建.更新和删除 四.MongoDB的查询 五.MongoDB的索引 1.简介 它就像是一本书的目录,如果没有它,我们就需要对整个书籍进行查找来获取需要的结果,即所说的全盘扫描: 而有了目录(索引)之后就可以通过它帮我们定位到目标所在的位置,快速的获取我们想要的结果. 2.演示 第一步,向用户集合users中插入100W条数据 var insertUsers = function() { var star

MongoDB数据模型和索引学习总结 1. MongoDB数据模型: MongoDB数据存储结构: MongoDB针对文档(大文件採用GridFS协议)採用BSON(binary json,採用二进制编码)数据格式来存储和交换数据.Bson吸收了JSON schema-less的特点,存储结构松散,不须要像RDB(关系数据)那样事先定义数据存储的元数据结构.另外添加了多种数据类型的支持和优化,使读写更加高效. (1) BSON 支持的数据类型: Double.String.Object.Arra

索引分类: 默认索引 单一索引 复合索引 多键索引(数组索引) 全文检索索引 2dsphere 索引 2D索引 ...... 索引属性: 到期TTL 唯一索引 部分索引 稀疏索引 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.特别在处理大量的数据时,查询甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的. 默认索引 默认情况下,所有集合都在_id 字段上有索引. 单一索引 一个名为records的集合,它包含类似于以下 sam

MongoDB慢查询 慢查询分析 开启内置的慢查询分析器 db.setProfilingLevel(n,m),n的取值可选0,1,2 0:表示不记录 1:表示记录慢速操作,如果值为1,m需要传慢查询的阈值,单位为ms 2:表示记录所有的读写操作 示例: db.setProfilingLevel(1,3) 查询监控结果 db.system.profile.find().sort({millis:-1}).limit(3) MongoDB索引 什么是索引? 索引是一种单独的.物理的对数据库表中一列或

索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score" : 27 } 如果要在如上的文档中创建单键

7索引 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 对于频繁使用查询,