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

# -*- coding: utf-8 -*-import pyodbcimport osimport csvimport pymongofrom pymongo import ASCENDING, DESCENDINGfrom pymongo import MongoClientimport binascii '''连接mongoDB数据库'''client = MongoClient('10.20.4.79', 27017)#client = MongoClient('10.20.66.10

在百万级和千万级数据级别进行插入,pymongo的insert_many()方法有着很强的优势.原因是每次使用insert_one()方法进行插入数据,都是要对数据库服务器进行一次访问,而这样的访问是基于TCP连接的,每次在发送请求的时候服务器端都需要对TCP报文进行解析.而使用insert_many(),可以一次给服务器发送大量的数据,只需要一次的TCP报文解析,既可以插入大量数据,避免了大量的报文解析工作.这样一来,数据插入的效率就会大大提升.所以,为了提升效率,笔者建议在十万数据级别以上使

1. 简介 上一篇我们聊到了mongodb数据块的基本概念,和数据块迁移的主要流程,这篇文章我们聊聊源码实现部分. 2. 迁移序列图 数据块迁移的请求是从配置服务器(config server)发给(donor,捐献方),再有捐献方发起迁移请求给目标节点(recipient,接收方),后续迁移由捐献方和接收方配合完成. 数据迁移结束时,捐献方再提交迁移结果给配置服务器,三方交互序列图如下: 可以看到,序列图中的5个步骤,是对应前面文章的迁移流程中的5个步骤,其中接收方的流程控制代码在migrat

一.导出 命令格式:在mongodb/bin目录下 mongoexport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -c 表名 -f 字段 -q 条件导出 --csv  -o 导出数据名称(可以带路径) 注:没有mongoexport的在当前路径下前边带:./ -h 数据库所在服务器ip -f 导出指字段,以字号分割,-f name,email,age导出name,email,age这三个字段 -q 可以根查询条件导出,-q '{ "uid" : &qu

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

问题描述 当使用mgo操作mongodb时,遇到数据插入正常,但是在数据库查看时只能看到objectid被插入了:读取的时候,可以查询到记录,但是读入对象时,却所有的值均为0或者空的情况. mongodb文档结构: { "_id" : ObjectId("502fbbd6fec1300be858767e"), "lastName" : "Seba", "firstName" : "Jun"

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath

Ajax实现将xml文件数据插入数据库的过程所涉及到的内容比较多,所以对于该过程的讲解本人打算根据交互的过程将其分为三个部分,第一部分为构建解析xml文件的javascript库,第二部分为ajax与jsp的数据交互,第三部分为javabean实现数据的插入.本文为该过程的第一部分即构建解析xml文件的javascript库. 本文以以下xml文件为例进行解析: ?xml version="1.0" encoding="GB18030"?> <state

在前一篇中简单的介绍了一些基本操作命令,现在分别针对这些命令进行比较详细的说明: 一.数据插入 插入数据使用命令insert,insert的参数只有一个,就是要插入的文档BSON数据.MongoDB的shell客户端没有提供批量插入的api,如果需要批量插入,那么需要使用javascript脚本来插入数据. db.users.insert({name:"tom",pwd:"123",sex:"m"}) #### 单独的插入数据for(var i=

mongodb数据迁移到hbase 导入包 # encoding: utf-8 ''' @author: zcc @license: (C) Copyright 2013-2017, Node Supply Chain Manager Corporation Limited. @software: pycharm @file: ggsn_to_hbase.py @time: 9/1/17 2:43 PM @desc: ''' from thrift.transport import TSocke

作业讲解 下载代码: HBuilder APP和flask后端登录 链接:https://pan.baidu.com/s/1eBwd1sVXTNLdHwKRM2-ytg 密码:4pcw 如何打开APP和后端flask,请参数昨天的文章 进入flask后端程序目录,创建文件setting.py 设置MongoDB信息,以及json返回格式 import pymongo client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017) M

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 第五节: Future和Promise Netty中的Future, 其实类似于jdk的Future, 用于异步获取执行结果 Promise则相当于一个被观察者, 其中promise对象会一直跟随着channel的读写事件, 并跟踪着事件状态, 然后执行相应的回调 这种设计思路也就是java设计模式的观察者模式 首先我们看一段写在handler中的业务代码: @Override public void channelRead(ChannelHandle

MongoDB 数据迁移和同步 MongoDB的数据同步 复制 mongodb的复制至少需要两个实例.其中一个是主节点master,负责处理客户端请求,其余的都是slave,负责从master上复制数据. master写处理:master负责接收写请求,具体的流程为: 如果开启journal功能,则先将写请求记录到journal中,然后批量执行,同时将操作记录到oplog中: 如果未开启journal功能,则对每个写请求进行单独操作,然后写入oplog. 注:oplog是幂等的,当有累加操作in

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

全局变量 由于多个html页面,需要引用同一个变量.这个时候,需要定义一个全局变量!如何定义呢? 默认包含了mui的html文件都导入mui.js文件.那么将变量写在mui.js中,就可以实现所有页面共享了! 由于开发环境的电脑的IP是自动获取的,隔一段时间,就需要修改一次.那么html中发送POST请求时,URL中的IP地址不能写死! 所有 JavaScript 全局对象.函数以及变量均自动成为 window 对象的成员. 修改mui.js,定义全局变量,务必使用windows * MUI核心

数据文件结构 Extent 在每一个数据文件内,MongoDB把所存储的BSON文档的数据和B树索引组织到逻辑容器“Extent”里面.如下图所示(my-db.1和my-db.2 是数据库的两个数据文件): 一个文件可以有多个Extent 每一个Extent只会包含一个集合的数据或者索引 同一个集合的数据或索引可以分布在多个Extent内.这几个Extent也可以分步于多个文件内 同一个Extent不会又有数据又有索引 Record 记录 在每个Extent里面存放有多个”Record“, 每一

孤荷凌寒自学python第五十九天尝试使用python来读访问远端MongoDb数据服务 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天是学习mongoDB数据库的第五天.今天的感觉是,mongoDB数据库我似乎根本就很难掌控呵! 一.首先系统学习了读写mongoDB数据库的方法 以下笔记来自官方文档整理: (官方文档:https://api.mongodb.com/python/current/index.html ) (一)指定数据库 MongoDB中还分为一个个数据库,我们接下来的一步就是指

备份与恢复数据对于管理任何数据存储系统来说都是非常重要的. 1.冷备份与恢复——创建数据文件的副本(前提是要停止MongoDB服务器),也就是直接copy MongoDB将所有数据都存储在数据目录下,默认是/data/db/(Windows下是C:\data\db\),启动MongoDB时也可以用--dbpath指定我们自己设置的数据存储目录. 备份MongoDB数据:只要简单的创建数据存储目录的副本就可以了,直接copy一份. 恢复MongoDB数据:在MongoDB启动时用--dbpath指

数据导入方式: 全量导入和增量导入: query 是全量导入时,把你的数据中查到的数据全部导入,deltaImportQuery 和 deltaQuery 是增量导入数据所需要的两个查询语句.deltaImportQuery 后面有个过滤条件是数据库中的唯一标识id = '${dataimporter.delta.id}' 后面这个id 是solr索引库中的id ,固定不变的.deltaQuery 的话后面只需要加个数据库中更新时间的字段 例如updateDate>'${dataimporter

原文地址:https://www.mongodb.org.cn/drivers/2.html   (该网站为mongoDB官方网站) php中使用mongodb你必须使用 mongodb 的 php驱动. MongoDB PHP在各平台上的安装及驱动包下载请查看:PHP安装MongoDB扩展驱动 如果你使用的是 PHP7,请参阅:PHP7 MongoDB 安装与使用. 确保连接及选择一个数据库 为了确保正确连接,你需要指定数据库名,如果数据库在mongoDB中不存在,mongoDB会自动创建 代