mongodb 查询数据默认占用最大内存为100M,如果查询涉及到大量数据进行$group.$sort时会抛出类似以下的异常: Received error :: { $err: \"Exceeded memory limit for $group, but didn't allow external sort. Pass allowDiskUse:true to opt in.\", code: 16945 秩序要在查询时添加{allowDiskUse: true}可以将查询结果保存

有时候,像mongo这种,对内存只吃不吐的,我们要手动释放一下. drop_caches的详细文档如下:Writing to this will cause the kernel to drop clean caches, dentries and inodes from memory, causing that memory to become free.To free pagecache:(释放网页内存)* echo 1 > /proc/sys/vm/drop_cachesTo free d

1.下载mongodb社区版: windows 安装包安装: https://www.mongodb.com/download-center#community(mongo下载中心) 配置环境变量 控制面板 ->系统->高级系统设置->环境变量->系统变量path 追加 C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin: (mongo默认安装位置bin目录下) 启动数据库: 新建 c://xx/mondb 新建 c://xx/monlog mongod

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取        文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡

最近有个项目的功能模块,为了处理方便,需要操作集合类型的数据以及其他原因.考虑再三最终决定放弃使用MySQL,而选择MongoDB. 两个数据库,大家应该都不陌生.他们最大的区别就是MySQL为关系型数据库,而MongoDB为非关系型数据库.常见的关系型数据库有:MySQL.Oracle.DB2.SQL Server.Postgre SQL等,非关系型数据库有MongoDB.Redis.Memcached.HBse等等. 1.关系型数据库? 非关系型数据库? 关系型数据库可以理解为依赖一个模型来

启动  service mongod start 安装好后,输入mongo进入控制台 创建数据库 use baseName db.createCollection("game_record") 创建集合(类似数据库表) 编辑配置文件 vim /etc/mongod.conf db.game_record.ensureIndex({"gameId":1},{"unique":true},{"createdCollectionAutomat

1.创建数据库 use hqj 不会真正的创建db,只有insert之后才会创建2.查看数据库show dbs3.插入文档db.hqj.insert({name:'111'})4.查看所有的文档show tables / show collections.查询文件中的集合db.hqj.find()/db.hqj.findOne();5.更新文档db.hqj.update({name:'111},{$set:{name:'2222'}}) 前面是查询器后面是修改器也可以var data = db.

1.MongoDB 服务器CPU占用100% 给Mongodb对应数据库中的表建立索引,这里我采用使用工具:NoSQL Manager for MongoDB 直接在表的属性栏,选择Indexes,右键创建索引即可:创建索引之后,服务器CPU明显下降 {"RealWriteTime":1} 2.MongoDB 内存占用到一定比重之后,会自动释放? 目前我采用了两台服务器,一台服务器数据采集Lab端Mongo,然后将采集到的数据同步到另一台服务器Server端Mongo:Lab端内存占用

Redis特性 速度快 Redis使用标准C编写实现,而且将所有数据加载到内存中,所以速度非常快.官方提供的数据表明,在一个普通的Linux机器上,Redis读写速度分别达到81000/s和110000/s. 数据结构 可以将Redis看做“数据结构服务器”.目前,Redis支持5种数据结构. 持久化 由于所有数据保持在内存中,所以对数据的更新将异步地保存到磁盘上,Redis提供了一些策略来保存数据,比如根据时间或更新次数.数据超过内存,使用swap,保证数据: memcacache不能持久化,

Redis特性和应用场景 Redis特性 速度快 Redis使用标准C编写实现,而且将所有数据加载到内存中,所以速度非常快.官方提供的数据表明,在一个普通的Linux机器上,Redis读写速度分别达到81000/s和110000/s. 数据结构 可以将Redis看做“数据结构服务器”.目前,Redis支持5种数据结构. 持久化 由于所有数据保持在内存中,所以对数据的更新将异步地保存到磁盘上,Redis提供了一些策略来保存数据,比如根据时间或更新次数.数据超过内存,使用swap,保证数据: mem

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例   本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特

[root@iZ2zed126f44v90yv59ht3Z rabbitmq]# cat /usr/local/mongodb/mongodb.confport = 27017dbpath = /usr/local/mongodb/datalogpath = /usr/local/mongodb/logs/mongodb.logfork = truelogappend = trueauth = truerest = truemaxConns = 20000directoryperdb=truew

1.心路历程 上年11月份来公司了,和另外一个同事一起,做了公司一个移动项目的微信公众号,然后为了推广微信公众号,策划那边需要我们做一些活动,包括抽奖,投票.最开始是没有用过redis的,公司因为考虑到参与人数的问题,给我们配了两台redis服务器,一台windows的(负责本地测试),一台linux的(负责线上版本),接下来说说途中遇到的坑,和最后的解决方法 2.坑之一,存List的瓶颈问题 linux版本redis服务器是16G的内存,因为第一次使用redis,并不知道去做压力测试,不知道瓶

1NoSQL简述 CAP(Consistency,Availabiity,Partitiontolerance)理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个.关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性,但带来的是写性能的下降.MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库,MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高,这在很多大型站点中是可行的.因为MongoDB是非原子性的,所以如果如果应

在现实的世界中,任何事情都有两面性,在程序的世界中,亦然! 我们不论是在使用一门新的语言,还是一门新的技术,在了解它有多么的让人兴奋,让人轻松,多么的优秀之余,还是很有必要了解一些他的局限性,方便你在实际开发过程中 遇到这些的时候 明白应该怎么处理,在涉及到这些地方的时候,能预先的判断,文章翻译自Mongo DB 官网,翻译的不好,还望大家谅解,同时本人也在使用Mongo DB 对空间地理编码进行一些操作, 希望大家多多交流 多多指教,在此先行谢过!!! 该笔记提供了一些关于使用Mongo DB

mongo数据通常过于庞大,很难一下子放进内存里进行分析,如果直接在python里使用字典来存贮每一个文档,使用list来存储数据的话,将很快是内存沾满.型号拥有numpy和pandas import numpy import pymongo c = pymongo.MongoClient() collection = c.mydb.collection num = collection.count() arrays = [ numpy.zeros(num) for i in range(5)

本司礼物系统使用了golang的 mongo库 mgo,中间踩了一些坑,总结下避免大家再踩坑 golang的mgo库说明里是说明了开启连接复用的,但观察实验发现,这并没有根本实现连接的控制,连接复用仅在有空闲连接时生效,高并发时无可用连接会不断创建新连接,所以最终还是需要程序员自行去限制最大连接才行. 废话不多说,开始上代码 GlobalMgoSession, err := mgo.Dial(host)   func (m *MongoBaseDao) Get(tablename string,

连接集群 mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]所以集群的话格式是 GlobalMgoSession, err := mgo.Dial("mongodb://username:pwd@host1:port,host2:port") 如果不需要auth,则可以是 GlobalMgoSession, err := mgo.Di

来自  http://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-and-memory/# 但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了.据说带着问题学习更有效,那就先看一个MongoDB服务器的top命令结果:   1 2 3 4 5 shell> top -p $(pidof mongod) Mem: 32872124k total, 30065320k

mongo(三)基本操作 本文来自mongodb官方文档的部分翻译以及自己的理解.   CRUD:增加(Create).读取(Retrieve)(重新得到数据).更新(Update)和删除(Delete)几个单词的首字母简写. mongodb是以文件形式存储数据的,像json一样的field-value.       mongodb读操作   一般来说,一张图能说明很多问题   mongodb把所有的文件存储在collections中,一个collections是由一些相关的文件组成的,类似与关

一.开篇 传统的关系数据库一般由数据库(database).表(table).记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database).集合(collection).文档对象(document)三个层次组成.MongoDB对于关系型数据库里的表,但是集合中没有列.行和关系概念,这体现了模式自由的特点. 在上一篇博文中,我们介绍了如何安装和配置MongoDB.同时,还将其制作成了Windows服务,方便使用.那么,本文我们将通过实际操作来继续介绍MongoDB. 二.开启