wiredTiger MongoDB从3.0开始引入可插拔存储引擎的概念.目前主要有MMAPV1.WiredTiger存储引擎可供选择.在3.2版本之前MMAPV1是默认的存储引擎,其采用linux操作系统内存映射技术,但一直饱受诟病:3.4以上版本默认的存储引擎是wiredTiger,相对于MMAPV1其有如下优势:  读写操作性能更好,WiredTiger能更好的发挥多核系统的处理能力:  MMAPV1引擎使用表级锁,当某个单表上有并发的操作,吞吐将受到限制.WiredTiger使用文档

MongoDB 3.0 WiredTiger Compression and Performance One of the most exciting developments over the lifetime of MongoDB must be the inclusion of the WiredTiger storage engine in MongoDB 3.0. Its very design and core architecture are legions ahead of th

myisam使用前缀压缩来减少索引的大小,从而让更多的索引可以放入内存中,默认只压缩字符串,但通过参数配置也可以对整数做压缩,myisam压缩每个索引块的方法是,先完全保存索引块中的第一个值,然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数(长度)和剩余的不同后缀部分(即把相同部分去掉),把这部分存储起来即可(相同前缀长度和不同后缀部分字符串).如:索引块中的第一个值是perform,第二个是performance,那么第二个值的前缀压缩后存储的是类似7,ance,这样的形式,myisam对行

myisam使用前缀压缩来减少索引的大小,从而让更多的索引可以放入内存中,默认只压缩字符串,但通过参数配置也可以对整数做压缩,myisam压缩每个索引块的方法是,先完全保存索引块中的第一个值,然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数(长度)和剩余的不同后缀部分(即把相同部分去掉),把这部分存储起来即可(相同前缀长度和不同后缀部分字符串).如:索引块中的第一个值是perform,第二个是performance,那么第二个值的前缀压缩后存储的是类似7,ance,这样的形式,myisam对行

纯粹自己的理解,哪位大佬看到了还请指正. 首先贴一张<高性能MySQL>中的一段话: 这句话的意思是说,MyISAM使用b+树组织索引.也就是说无论索引压缩与否,组织方式一定是B+树. 下面再贴一张图片: 这句话是说,因为索引块中的索引都被压缩成前面索引的压缩形式了,所以在[某一个节点]中,不能再使用二分查找法查找到对应的索引或者子节点的引用,只能在[这个节点]中逐个遍历. 在找到适合的位置的时候,则通过B+树继续向下寻找,由于B+树的是[ ... )的形式,如下图所示: 所以,子节点中的第一

转自:http://data.qq.com/article?id=817 三.Hermes设计概要 架构描述 系统核心进程均采用分散化设计,根据业务发展需求,可随意扩缩容机器; 周期性数据直接通过tdw处理落地到分布式文件系统; 实时数据加载采用先落地本地磁盘,最终落地到分布式文件系统,最终都由调度进程分发到计算层; 分析引擎设计 基于单个实例数据的分析处理,datasource主要包含两类数据:用户导入的数据(位图文件)以及源数据(索引文件),内核主要根据用户请求逻辑处理索引文件以及位图文件.

Mysql如何创建短索引 为什么要用短索引 有时需要索引很长的字符列,它会使索引变大并且变慢.一个策略就是模拟哈希索引.但是有时这也不够好,那么应该怎么办呢?通常可以索引开始的几个字符,而不是全部值,以节约空间并得到好的性能.这使索引需要的空间变小,但也会降低选择性.索引选择性(INDEX SELECTIVITY)是不重复的索引值(也叫基数(Cardinality))和表(#T)中所有行的比值,它的值在1/#T和1之间.高选择性的索引有好外,因为它使MYSQL在查找匹配的时候可以过滤掉更多的行,

一.索引 创建大量数据 for(i=0;i<100000;i++){ db.t1.insert({name:"test"+i,age:i}) } 数据查找性能分析 db.t1.find({name:"test10000"}) db.t1.find({name:"test10000"}).explain("executionStats") 建立索引 db.集合.ensureIndex({属性:1}) 对索引属性查询 db.

1.正则表达式和取反运算符不适合建立索引 正则表达式:$regex 取反运算符:$ne ,$nin 2.backgroud建立索引速度缓慢 前台创建是会有阻塞,backgroud效率缓慢,实际情况实际分析 3.mongo支持存储数组,并可将数组设为索引 对于$in操作符,索引是有效的.

索引创建 在学习索引之前,我们先看一下,如果没有添加索引时,我们用explain()函数,查看查询计划是什么样的. 发现使用的是BasicCursor,那么就代表我们没有索引,当我们查某一个数据的时候,就是从头到尾的扫一遍 索引提高查询速度,但是会降低写入和更改速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引 a)      新增一条数据的同时,还会新增索引文件,所以会降低写入和更改速度,所以需要权衡字段,没必要添加太多的索引 2.在mongodb中,索引可以按字段升序(1)/降序(-1)来创建,

索引使用场景 优:加快查询速度 劣:增删改会产生额外的开销.占用空间 tips: 返回集合中一半以上的数据,全表扫描的效率高 索引基础 基础操作 查看索引:db.test.getIndexes() 创建索引:db.test.ensureIndex({"username":1},{"background":true,"name":"index_test_name"}) //已有大量数据时可后台执行不阻塞 删除索引: db.tes

索引自动创建和手工创建 db.stu.drop(); db.stu.insert({"name":"张三","sex":"男","age":18,"score":70,"address":"河南"}); db.stu.insert({"name":"李四","sex":"女&qu

http://blog.csdn.net/salmonellavaccine/article/details/53907535 1. 创建/重建索引 MongoDB全新创建索引使用ensureIndex()方法,对于已存在的索引可以使用reIndex()进行重建. 1.1 创建索引ensureIndex() MongoDB创建索引使用ensureIndex()方法. 语法结构 db.COLLECTION_NAME.ensureIndex(keys[,options]) keys,要建立索引的参数

(如有打扰,请忽略)阿里云ECS大羊群,2U4G低至1.4折,限实名新用户,需要的点吧https://promotion.aliyun.com/ntms/act/vm/aliyun-group/team.html?group=YrliaeMVUn 数据库索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻整本书,数据库可以直接在索引中查找,在索引中找到条目后,就可以直接跳到目标文档的位置,这可以让查找的速度提高几个数量级. 一.创建索引 我们在person这个集合的age键上创建一个索引,比较一下创建索引前

转自  :https://www.cnblogs.com/efforts-will-be-lucky/p/7324789.html 默认索引 对于每一个集合(除了capped集合),默认会在_id字段上创建索引,而且这个特别的索引不能删除._id字段是强制唯一的,由数据库维护. 嵌套关键字 在MongoDB中,甚至能够在一个嵌入的文档上(embedded)建立索引. > db.things.ensureIndex({"address.city":1}) 文档作为索引 任何类型,包

本文仅限于自己读写的笔记,需要具有一定 mysql(inodb,myisam 引擎)基础的高端玩家,不感兴趣的玩家们就不用在意了 Inodb 引擎 1,每个新建索引,都需要考虑清楚看是否是必须的,很多新建的索引不仅不会提高 sql 语句的效率,反而会增加维护索引的成本 对于 Inodb 的 B-Tree,如果是非聚簇索引,每次检索都需要进行两次(本身+主键,此处不过多解释),所以当存在索引 (B),A是主键,就没有必要再建立索引(B, A),除非需要 order by a 才需要用到组合索引.

安装 cd /usr/local/srcwget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.6.tgztar zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.6.tgzmv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.6 /m2odata/server/mongodb cat >>/etc/profile<<EOF export PATH=/m2od

索引 什么是索引? 索引是一种磁盘上的数据结构,建立在表或视图的基础上.使用索引可以使数据的获取更快更高校,也会影响其他的一些性能,如插入或更新等. 索引主要分为两种类型:聚集索引和非聚集索引. 字典的目录就是一个索引,按照拼音查询想要的字就是聚集索引(物理连续,页码与目录一一对应),偏旁部首就是一个非聚集索引(逻辑连续,页码与目录不连续). 聚集索引存储记录是物理上连续存在的,而非聚集索引是逻辑上的连续,物理存储并不连续. 聚集索引一个表中只能有一个,而非聚集索引一个表中可以有多个. 索引的利

摘要:今天为什么提到这个话题,出于一个偶然,一个同事在优化新开发的系统时向我请教如何添加复合压缩索引的问题.我总结了一下,问题有三. 第一:需不需要压缩 第二:对第几列压缩 第三:性能对比,选出最优 好,问题提出我们一一来解答一下 1.场景 在我的文章中经常会看到这个词,当然也可以不谈场景说技术,但我觉的那只是隔空建楼,毫无目的,没有根据性.我们在深入研究的时候要避免这样的盲目讨论,效果也不会好太多.注重技术的应用场景,才是研究技术.应用技术之根本,不管多么高科技的东东,或者说多牛的技术,最终还

一.索引压缩 数据和索引压缩在SQL Server2008被引入.压缩一个索引意味着将在一个页面中获得更多的关键字信息.这可以造成重大的性能改进,因为存储索引需要的页面和索引级别更少.因为索引中的键值被压缩和解压缩,也将造成CPU和内存的开销,所以这并不是适合所有索引的方案. 默认情况下,索引将不会被压缩.必须明确地在创建索引时要求索引被压缩.有两种压缩类型:行级压缩和页面级压缩.索引中的非叶子页面不接受页面类型压缩. 创建压缩索引的语法如下: CREATE NONCLUSTERED INDEX

有时候需要索引很长的字符列,这会让索引变得大且慢.通常可以索引开始的部分字符,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率.但这样也会降低索引的选择性.索引的选择性是指不重复的索引值(也称为基数,cardinality)和数据表的记录总数的比值,范围从1/#T到1之间.索引的选择性越高则查询效率越高,因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行.唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的. 一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的,足以满足查询性能.对于BLOB,TEXT