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

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SQL Server中,我们能否找到索引的创建时间?最后一次索引重建(Index Rebuild)的时间? 最后一次索引重组(INDEX REORGANIZE)的时间呢?  答案是我们无法准确的找到索引的创建时间.最后一次索引重组时间,最后一次索引重建的时间. 其实就目前SQL Server的各个版本而言,还没有一个系统表或DMV视图有保存索引创建的时间,索引重建的时间.索引重组的时间.但是有些方法可以间接得到最后一次索引重建的时间,但是这个值有时候往往不是准确的(有时候是准确的,有时候是不准

本文转载自RabbitMQ之TTL(Time-To-Live 过期时间) 概述 RabbitMQ可以对消息和队列设置TTL. 目前有两种方法可以设置.第一种方法是通过队列属性设置,队列中所有消息都有相同的过期时间.第二种方法是对消息进行单独设置,每条消息TTL可以不同.如果上述两种方法同时使用,则消息的过期时间以两者之间TTL较小的那个数值为准.消息在队列的生存时间一旦超过设置的TTL值,就称为dead message, 消费者将无法再收到该消息. 设置队列属性 通过队列属性设置消息TTL的方法

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

MongoDB中的索引和其他数据库索引类似,也是使用B-Tree结构.mongodb的索引是在collection级别上的,并且支持在任何列或者集合内的文档的子列中创建索引. 所有的MongoDB集合默认都有一个唯一索引在字段“_id”上,如果应用程序没有为 “_id”列定义一个值,MongoDB将创建一个带有ObjectId值的列.(ObjectId是基于 时间.计算机ID.进程ID.本地进程计数器 生成的) MongoDB 同样支持在一列或多列上创建升序或降序索引. MongoDB还可以创建

包含了等值测试.排序及范围过滤查询的索引建立方法: 1. 等值测试 在索引中加入所有需要做等值测试的字段,任意顺序. 2. 排序字段(多排序字段的升/降序问题 ) 根据查询的顺序有序的向索引中添加字段. 3. 范围过滤 以字段的基数(Collection中字段的不同值的数量)从低到高的向索引中添加范围过滤字段. 当然这里还有一个规则:如果索引中的等值或者范围查询字段不能过滤出Collection中90%以上的文档,那么把它移除索引估计会更好一些.并且如果你在一个Collection上有多个索引,

select s.oid,s.relname,t.stausename,t.stasubtype from pg_class s,pg_stat_last_operation t where s.relname='XXXX' and t.objid=s.oid;

背景: MongoDB和MySQL一样,都会产生慢查询,所以都需要对其进行优化:包括创建索引.重构查询等.现在就说明在MongoDB下的索引相关知识点,可以通过这篇文章MongoDB 查询优化分析了解MongoDB慢查询的一些特点. 执行计划分析: 因为MongoDB也是BTree索引,所以使用上和MySQL大致一样.通过explain查看一个query的执行计划,来判断如何加索引,explain在3.0版本的时候做了一些改进,现在针对这2个版本进行分析: 3.0之前: zjy:PRIMARY>

1 mongoDB索引的管理 本节介绍mongoDB中的索引,熟悉mysql/sqlserver等关系型数据库的小伙伴应该都知道索引对优化数据查询的重要性.我们先简单了解一下索引:索引的本质就是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据(数据row或者document)的物理地址,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不再扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址(多数为B-tree查找),然后通过地址来访问相应的数据. 索引可以加快数据检

1. 地理空间索引及全文搜索 与Elasitcsearch一样,MongoDB同样支持地理空间索引及全文搜索,由于选型常用ES而非MongoDB此处略过 2. TTL索引 首先先了解下固定集合,其类似于循环队列 ,当满的时候,最旧的文档会被覆盖.而TTL索引允许允许为每个文档设置一个超时时间,当一个文档过期时就会被删除.这种类型的索引对于类似会话保存这样的缓存场景非常有用. // 设置TTL索引,过期时间为24小时 db.getCollection('sessions').createIndex

此文章主要记录部分主要的 MongoDB 的 DDL 操作. db  查看当前所在的数据库(默认 test) > db test > show dbs  查看当前数据库服务器上的数据库名字 > show dbs admin (empty) local .078GB mydb .078GB test (empty) > use dbSchema 切换到名为 dbSchema 的数据库上下文 > use mydb switched to db mydb > 当名为 dbSc

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

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

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

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

极客时间 Mysql实战45讲 04讲深入浅出索引 极客时间(上)读书笔记  笔记体悟 1.索引的作用:提高数据查询效率2.常见索引模型:哈希表.有序数组.搜索树3.哈希表:键 - 值(key - value).4.哈希思路:把值放在数组里,用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置,然后把value放在数组的这个位置5.哈希冲突的处理办法:链表6.哈希表适用场景:只有等值查询的场景7.有序数组:按顺序存储.查询用二分法就可以快速查询,时间复杂度是:O(log(N))8.有序数组查询效率高,更新