一.概述 问题描述:在项目中优化动态查询分页接口时,发现count查询很慢(数据量大概30万),那如何解决这个问题呢? 解决方法:添加索引,多个查询条件可以添加复合索引 二.测试对比 1. 未加索引时 count所用时间:1810ms 接口总用时:2298ms 2. 添加索引后 添加索引代码: db.getCollection('infomations').createIndex({"isDraft": -1, "isProcessed": -1, "in

需求:要想在一个调度中,从mongo中查出大于一个时间戳的所有的数据总和. 这个需求很简单,一个是scheduler,还有另一个就是查出来大于某个时间戳的总和,比如大于每天0点时间点的和. 需要注意的是:mongo中的date类型以UTC(Coordinated Universal Time)存储,就等于GMT(格林尼治标准时)时间,我们是+8时区,也就是时差相差8,所以+8小时就是系统当前时间. 举个栗子: %% 获取当天的0点时间戳 %% GMT时间(格林尼治时间)比北京时间少8小时 get

Redis 和 Mongo 都属于 No-SQL类型的数据库,他们的区别,联系是什么呢?看了一些文章,特总结如下. Redis 最大的特点是,快!为什么快,因为他将大量的东西存储在了memory中.但这并不表示,Redis只是store data only in memory. Actually, from time to time, Redis will add some checkpoint to save data into disk 这就导致一个问题.如果在两个check point 之

在面试的时候我们会经常遇到这个问题: MySQL 中,COUNT(*).COUNT(1).COUNT(col) 有区别吗? 有区别. 接下来我们分析一下这三者有什么样的区别. 一.SQL Syntax & Semantics 从语义角度看,它们有不同的含义. COUNT(expr)返回查询到的行中 expr is not-NULL 的个数,返回类型为 BIGINT(8 bytes). Returns a count of the number of non-NULL values of expr

C# Mongo DB 修改嵌套集合中的字段 虽然c#的mongo 驱动很强大,而且还支持linq,但是一些复杂的操作语句还是比较困难 这里我用Bson实现功能 这是模型(我这里有多层嵌套) public class CtStreetPurpose { public long Id { get; set; } public List<StreetPurpose> StreetPurposes { get; set; } } public class StreetPurpose { public

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

回到目录 关于官方驱动集成IQueryable之后的一些事,有好事也有坏事,好事就是它会将你的linq语句非常友好的翻译成MongoDB语句,而坏事就是有一些linq语句不会被翻译,不会被翻译的代价就是将整个结果集装到内存,然后进行linq to object的查询,效率自然是非常低的,呵呵. 好事 最新官方驱动中,添加了对IQueryable扩展方法的支持 public static IMongoQueryable<TDocument> AsQueryable<TDocument>

初次使用mongoDB是在2013年,项目组为了新产品的研发,使用了mongoDB,作为项目组的一名测试员,也就跟着学起来了. 1.了解mongoDB Mongo DB ,是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式,备受当前IT从业人员的青睐.Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象.Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就可以

从我第一次听到Nosql这个概念到如今已经走过4个年头了,但仍然没有具体的去做过相应的实践.最近获得一段学习休息时间,购买了Nosql技术实践一书,正在慢慢的学习.在主流观点中,Nosql大体分为4类,键值存储数据库,列存储数据库,文档型数据库,图形数据库. 今天主要快速的浏览了文档型数据库中目前市场占有率的最高的MongoDB数据库.记得初次见到和关注这个数据库还是我刚来上海的时候,公司将该数据库作 为新建的项目管理系统的后台数据库,当时还是很向往的,只是无缘参与那个项目,也就一直没有和该数据

这篇文章主要介绍了Linux系统下MongoDB的简单安装与基本操作,需要的朋友可以参考下   Mongo DB ,是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式,备受当前IT从业人员的青睐.Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象.Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就可以轻松的实现CRUD操作. 一.下载mongodb 前往m

从我第一次听到Nosql这个概念到如今已经走过4个年头了,但仍然没有具体的去做过相应的实践.最近获得一段学习休息时间,购买了Nosql技术实践一书,正在慢慢的学习.在主流观点中,Nosql大体分为4类,键值存储数据库,列存储数据库,文档型数据库,图形数据库. 今天主要快速的浏览了文档型数据库中目前市场占有率的最高的MongoDB数据库.记得初次见到和关注这个数据库还是我刚来上海的时候,公司将该数据库作 为新建的项目管理系统的后台数据库,当时还是很向往的,只是无缘参与那个项目,也就一直没有和该数据

代码优化,可能说起来一些人觉得没用.可是我觉得应该平时开发过程中,就尽量要求自己,养成良好习惯,一个个小的优化点,积攒起来绝对是有大幅度效率提升的.好了,将平时看到用到总结的分享给大家. 代码优化的目标: 减小代码体积 提高整个系统的运行效率 代码细节优化 尽量指定类,方法的final修饰符 带有final修饰的类是不可派生的.在Java核心API中,有许多应用final的例子,例如java.lang.String,整个类都是final的.为类指定final修饰符可以让类不可以被继承,为方法指定

h2:first-child, body>h1:first-child, body>h1:first-child+h2, body>h3:first-child, body>h4:first-child, body>h5:first-child, body>h6:first-child { margin-top: 0; padding-top: 0; } a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-child h3, a:fi

Mongo DB 是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐.Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象.Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就可以轻松的实现CRUD操作. 工具/原料 MongoDB.exe 安装MongoDB 1 下载:http://www.mongodb.org/downloads

前言 2016年3月修改,结合自己的工作和平时学习的体验重新谈一下为什么要进行代码优化.在修改之前,我的说法是这样的: 就像鲸鱼吃虾米一样,也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大,但是吃的虾米多了,鲸鱼自然饱了. 代码优化一样,也许一个两个的优化,对于提升代码的运行效率意义不大,但是只要处处都能注意代码优化,总体来说对于提升代码的运行效率就很有用了. 这个观点,在现在看来,是要进行代码优化的一个原因,但不全对.在机械工艺发展的今天,服务器动辄8核.16核,64位CPU,代码执行效率非常高,Str

前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑 的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上 线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化 点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标

前言 代码 优化 ,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了. 代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标

前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标是:

之前一直用到的项目是Spring MVC+maven+mysql的,最近有些数据需要用到mongoDB数据库,现在做一些总结. 第一步:加载jar.maven配置 <!-- mongodb开始 --> <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.3.0</versio

mongodb的C#封装,驱动是samus/mongodb-csharp 1.连接类 using MongoDB; using MongoDB.Linq; namespace DBModel { public class ConnString { public static string m_connStr = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["mongodb_ip"];// "Server=127.

lambda是函数式编程(FP,functional program),在java8中引入,而C#很早之前就有了.在java中lambda表达式是'->',在C#中是‘=>’. 杜甫说:射人先射马,擒贼先擒王.学习一个库要学习它的入口类.lambda的入口类是Stream,一看Stream中的函数就会发现Function,Predicate等lambda元素. 一.几个概念     函数式接口 Functional Interface,除了static和default类型的方法外,只有一个函数