摘要: 在MySQL中,慢查询日志是经常作为我们优化查询的依据,那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的,那就是开启Profiling功能.该工具在运行的实例上收集有关MongoDB的写操作,游标,数据库命令等,可以在数据库级别开启该工具,也可以在实例级别开启.该工具会把收集到的所有都写入到system.profile集合中,该集合是一个capped collection.更多的信息见:http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/manage-th

百度Elasticsearch-产品描述-介绍-百度云 https://cloud.baidu.com/doc/BES/FAQ.html#.51.46.57.73.73.7E.71.4C.6F.AA.87.63.3A.5D.30.30 PageCache 在查询中的作用很大 我们建议如果条件可以的话应该给ES留尽量多的pagecache,这能极大的优化我们的查询速度,如果pagecache不足够多,那么ES每次查询[fetch 文档,拿posting list]都会读取磁盘,此时系统就会变慢.

监控Mongo慢查询 1. 使用mongostat监控MongoDB全局情况 mongostat是mongdb自带的状态检测工具,在命令行下使用.它会间隔固定时间获取MongoDB的当前运行状态,并输出. 如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态. mongostat --host localhost:27017 -uroot -p123456 --authenticationDatabase admin 参数说明: host:

我是分片部署,所以慢查询相关的配置是在启动片服务上. 执行查询命令,是在share的primary 上. 1. mongodb慢查询   配置 慢查询数据主要存储在 local库的system.profile集合,该集合主要是一个capped collection. 开启方式两种: 第一种:片服务启动时加启动参数 相关参数如下:#-------------------------------------------------------------------slowms arg (=100)

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\LOG 一般是这个文件夹里的ERRORLOG变得很大.所以要清理. 执行一次EXEC sp_cycle_errorlog就会产生一个新的errorlog去覆盖旧errorlog.只要循环7次就可以把errorlog都覆盖一遍. 1.打开查询分析器,输入命令 BACKUP LOG database_name WITH NO_LOG 2.再打开企业管理器--右键要压缩的数据库--所有任务--收缩数

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

IoC是一个很大的概念,可以用不同的方式实现.其主要形式有两种: ◇ 依赖查找:容器提供回调接口和上下文条件给组件.EJB和Apache Avalon 都使用这种方式.这样一来,组件就必须使用容器提供的API来查找资源和协作对象,仅有的控制反转只体现在那些回调方法上(也就是上面所说的 类型1):容器将调用这些回调方法,从而让应用代码获得相关资源. ◇ 依赖注入:组件不做定位查询,只提供普通的Java方法让容器去决定依赖关系.容器全权负责的组件的装配,它会把符合依赖关系的对象通过JavaBean属

IoC是一个很大的概念,可以用不同的方式实现.其主要形式有两种: ◇依赖查找:容器提供回调接口和上下文条件给组件.EJB和ApacheAvalon都使用这种方式.这样一来,组件就必须使用容器提供的API来查找资源和协作对象,仅有的控制反转只体现在那些回调方法上(也就是上面所说的类型1):容器将调用这些回调方法,从而让应用代码获得相关资源. ◇依赖注入:组件不做定位查询,只提供普通的Java方法让容器去决定依赖关系.容器全权负责的组件的装配,它会把符合依赖关系的对象通过JavaBean属性或者构造

转自:http://kangrui.iteye.com/blog/2262860 众所周知_source字段存储的是索引的原始内容,那store属性的设置是为何呢?es为什么要把store的默认取值设置为no?设置为yes是否是重复的存储呢? 我们将一个field的值写入es中,要么是想在这个field上执行search操作(不知道具体的id),要么执行retrieve操作(根据id来检索).但是,如果不显式的将该field的store属性设置为yes,同时_source字段enabled的情况

这个题目一开始感觉还是有点难的,这个模数这么大,根本就不知道怎么写,然后去搜了题解,知道了怎么去求当x很大的时候x的平方对一个数取模怎么样不会爆掉. 然后还顺便发现了一个规律就是当一个数更新一定次数之后就不会变化了. 然后这个题目就很好写了,就是一个区间求和和一个区间修改.现在还不确定如果不加一个找到的规律是不是会超时. 现在写完了,写的过程你会发现,这个每次必须更新到叶节点才可以,不然这个是有问题的,因为我们要求和, 所以如果不更新到叶节点,那就无法求和,然后我们再计算一下复杂度,如果直接是m

Oracle查询dba_extents视图很慢 问题描述 下边这条SQL查询每次大概要花1分钟左右,实在是比较异常. select owner,tablespace_name from dba_extents where segment_name='AUD$' group by owner,tablespace_name; 测试分析 先实际跑完一遍,去详细的执行信息. 模板复制: set pagesize 9999 long 9999 line 500 alter session set sta

前言 默认情况下,使用 pymysql 查询数据使用的游标类是 Cursor,比如: import pymysql.cursors # 连接数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='passwd', db='db', charset='utf8mb4') try: with connection.cursor() as cursor: # 读取所有数据 sql = "SELECT `id`,

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

2016年6月21日 最近,因为工作需要,我从网上买了一本<Spring MVC学习指南>,ISBN编号: 978-7-115-38639-7,定价:49.00元.此书是[美]Paul Deck著于2014年,林催二人于2015年翻译,2016年第6次印刷.我在淘宝上购买时就询问是哪个版本,店小二确实搞不清.我看了淘宝店此书的编辑推荐.目录.内容推荐,仍然看不出是哪个版本. 书买来,我稍微翻了一下,确认是基于Spring MVC 2.5的.这就问题大了,现在3.1版以后,方法完全不同变化很大,

如果一个RDD很大以至于它的所有元素并不能在driver端机器的内存中存放下,请不要进行如下调用: val values = myVeryLargeRDD.collect()   collect将尝试拷贝RDD中的每个元素到Driver端,容易导致OOM或者crash:   相反,如果你能通过调用take.takeSample.filter.sample等操作对返回的元素个数上限进行限制,再使用collect还是可以的:   查看RDD的collect方法源码: def collect(): A

mongo 简单查询db.ansheng.findOne()//返回第一条匹配到的数据db.ansheng.findOne({"aaaaa":4})db.ansheng.find()//最简单的查询db.ansheng.find({"aaaaa":2})//返回匹配到的数据db.ansheng.find({"aaaaa":2}).limit(1)//根据查询条件(find)返回指定条数(limit)的数据db.ansheng.find({&quo

[http://www.cstor.cn/textdetail_9146.html] 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_wor

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :) 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slav