项目原因,最近在对MongoDB进行数据存储优化   原有问题: 日志数据量比较大,存到一张表,需要手工定时删除数据,且删除数据时间按天算 数据会定时打包到HDFS,查询时间很慢,需要优化 机器内存占用过大,副本集主节点内存占用超过90%,其他节点超过80%   解决方法: 对日志进行按天写表,定时删除历史表 对日志表增加TTL索引,定时删除过期数据 一次创建自动增加索引,索引查询     本次问题来自增加索引,数据量大表的,增加索引方式,应该为后台增加[background: true],TT

{ "ok" : 0.0, "errmsg" : "WiredTigerIndex::insert: key too large to index, failing 1483 { : \"山东隔断|山东隔断厂家|山东隔断价格|山东活动隔断|山东酒店活动隔断|烟台活动玻璃隔断|山东活动展板|山东隔��...\" }", "code" : 17280 } MongoDB will not create an i

创建索引 索引:以提升查询速度 语法:db.集合.ensureIndex({属性:1}),1表示升序,-1表示降序 具体操作:db.t255.ensureIndex({name:1}) db.t1.find({name:'test10000'}).explain('executionStats') 再默认情况下索引字段的值可以相同 创建唯一索引(索引的值是唯一的): db.t1.ensureIndex({"name":1},{"unique":true}) 建立联合

MongoDB优化,建立索引实例及索引机制原理讲解 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jac

一.给collection objectid赋自定义的值 MongoDB Enterprise > db.testid.insert({_id:{imsi:"4567890123",address:"测试数据"}}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({"_id.imsi":1}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({&quo

1.1 在独立服务器上面建立索引 在独立服务器上面创建索引,可以在空闲时间于后台建立索引. 在后台建立索引,可利用background:true参数运行 >db.foo.ensureIndex({"somefield":1,{:background":true}) 1.任何类型的索引均可在后台完成建立 2.前台建立索引耗时少,但是索引建立期间会锁定数据库,导致其他操作无法进行数据读写 3.后台建立索引期间,则会定期释放写锁,从而保证其他操作的运行 1.2 在副本集上建立

地理位置索引支持是MongoDB的一大亮点,这也是全球最流行的LBS服务foursquare 选择MongoDB的原因之一.我们知道,通常的数据库索引结构是B+ Tree,如何将地理位置转化为可建立B+Tree的形式,下文将为你描述. 首先假设我们将需要索引的整个地图分成16×16的方格,如下图(左下角为坐标0,0 右上角为坐标16,16): 单纯的［x,y］的数据是无法建立索引的,所以MongoDB在建立索引的时候,会根据相应字段的坐标计算一个可以用来做索引的hash值,这个值叫做geohas

一.索引详讲 索引是什么,索引就好比一本书的目录,当我们想找某一章节的时候,通过书籍的目录可以很快的找到,所以适当的加入索引可以提高我们查询的数据的速度. 准备工作,向MongoDB中插入20000条记录,没条记录都有number和name > ; i< ;i++){ ... db.books.insert({number:i,name:"book"+i}) ... } WriteResult({ }) > db.books.}) { , "name&quo

前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析 概述 创建索引可以加快索引相关的查询,但是会增加磁盘空间的消耗,降低写入性能.这时,就需要评判当前索引的构建情况是否合理.有4种方法可以使用 1.mongostat工具 2.profile集合介绍 3.日志 4.explain分析 mongostat mongostat是mongodb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.如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,首先就要考虑采用

这个系列文章会分为两篇来写: 第一篇:入门篇,学习使用MongoDB数据库索引 第二篇:进阶篇,研究数据库索引原理--B/B+树的基本原理 1. 准备工作 在学习使用MongoDB数据库索引之前,有一些准备工作要做,之后的探索都是基于这些准备工作. 首先需要建立一个数据库和一些集合,这里我就选用一个国内手机号归属地的库,大约32W条记录,数据量不大,不过做一些基本的分析是够了. 首先我们建立一个数据库,叫做db_phone,然后导入测试数据.测试数据就是一些手机号归属地的信息.单个文档长这个样子

一.引言     好久没有写东西了,MongoDB系列的文章也丢下好长时间了.今天终于有时间了,就写了一篇有关索引的文章.一说到"索引",用过关系型数据库的人都应该知道它是一个什么东西.当我们要访问的数据量大了的时候,可以通过建立索引来提高查询速度.关系型数据库有"索引"的概念,我们的MongoDB数据库也有索引的概念,今天我就来抛砖引玉,简单的说一说MongoDB文档数据库中的"索引"的概念.二.简介     索引通常能够极大的提高查询的效率,

用过数据库的都知道,数据库索引与书籍的索引类似,都是用来帮助快速查找的.   MongoDB的索引跟关系型数据库的索引几乎一致.       1. 索引的创建   mongodb采用ensureIndex来创建索引,如:   db.user.ensureIndex({"name":1})   表示在user集合的name键创建一个索引,这里的1表示索引创建的方向,可以取值为1和-1   在这里面,我们没有给索引取名字,mongodb会为我们取一个默认的名字,规则为keyname1_di

首先我们来了解索引,如果有基础的可以直接看最后面的操作. 可参照 DoNotStop 的CSDN 博客 ,全文地址请点击: https://blog.csdn.net/u013725455/article/details/52037897 创建索引: mongodb使用createIndex()和ensureIndex()方法来创建索引,前者用于3.0及以上版本,后者用于3.0以下版本.语法:db.COLLECTION_NAME.ensureIndex(keys[,options])keys:要

最近事情比较多,本篇文章算是把遇到的问题杂糅到一起了. 背景:笔者最近在写一个mongo查询小程序,由于建立索引时字段名用大写,而查询的时候用小写. 代码如下: db.getCollection("xxx.aa").find({second_email:"/^mylove_foryou@qq.com/"}) 1200万的数据,第一次执行耗时:43.741秒,这在正式环境肯定是不允许的. 通过查询执行计划,发现并没有使用时索引,导致查询的时候很慢. 笔者在mongo3

摘要: 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能. 什么是复合索引? 复合索引,即Compound Index,指的是将多个键组合到一起创建索引,这样可以加速匹配多个键的查询.不妨通过一个简单的示例理解复合索引. students集合如下: db.students.find().pretty(){ "_id" : ObjectId("5aa7390ca5be7272a99b042a"), "name" : "zhang

一.MongoDB的下载.安装与部署 二.MongoDB的基础知识简介 三.MongoDB的创建.更新和删除 四.MongoDB的查询 五.MongoDB的索引 1.简介 它就像是一本书的目录,如果没有它,我们就需要对整个书籍进行查找来获取需要的结果,即所说的全盘扫描: 而有了目录(索引)之后就可以通过它帮我们定位到目标所在的位置,快速的获取我们想要的结果. 2.演示 第一步,向用户集合users中插入100W条数据 var insertUsers = function() { var star

索引 以提升查询速度 测试:插入十万条数据到数据库中 for(i=0;i<100000;i++){db.t255.insert({name:'test'+i,age:i})} db.t1.find({name:'test100000'}) db.t1.find({name:'test100000'}).explain('executionStats') 可以查看查询的时间 建立索引之后对比: 语法:db.集合.ensureIndex({属性:1}),1表示升序,-1表示降序 具体操作: db.集

原文链接:图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理 地理位置索引支持是MongoDB的一大亮点,这也是全球最流行的LBS服务foursquare 选择MongoDB的原因之一.我们知道,通常的数据库索引结构是B+ Tree,如何将地理位置转化为可建立B+Tree的形式,下文将为你描述. 首先假设我们将需要索引的整个地图分成16×16的方格,如下图(左下角为坐标0,0 右上角为坐标16,16): 单纯的［x,y］的数据是无法建立索引的,所以MongoDB在建立索引的时候,会根据相应字段的坐标计

1:ensureIndex() 方法 MongoDB使用 ensureIndex() 方法来创建索引. 语法 ensureIndex()方法基本语法格式如下所示: }) 语法中 Key 值为你要创建的索引字段,1为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为-1即可.   对title列创建索引: db.col.ensureIndex({"title":}) 创建联合索引: db.col.ensureIndex({"title":,"descript

索引是用来加快查询的,这里不解说索引的原理和数据结构.事实上大部分数据库的索引就是B+Tree,想要了解的同学能够看索引原理,要掌握怎样为查询配置最佳索引会有些难度. MongoDB索引差点儿和关系型数据库的索引一样.绝大数优化关系型数据库索引的技巧相同适用于MongoDB. 我们举一个样例,如今集合中插入多个文档: db.lf.insert({"name":"lf","age":23,"isactive":true}) db