集群的结构,大家可以查看我的另一遍文章,Mongodb的三种集群  在最后一种集群中,介绍到. 目前使用的数据就是最后一个测试集群,留下的数据. 简单介绍一下,四个分片的配置 192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘) 192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘) 192.168.99.8 双核 4G 500G(机械硬盘) 192.168.99.11 双核 4G 500G(机械硬盘) mongos和conf服务器的配置也是差不多,就不贴出来了,不是很重要. 很遗憾的

面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页? 这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来. 惨痛的教训 首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需要禁止. 上一张图: 你们猜,我点一下第142360页,服务会不会爆炸? 像MySQL,Mongo

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

可视化管理工具:Robomongo 是开源,免费的MongoDB管理工具,下载地址:Robomongo下载 1.  基本查询:    构造查询数据.    > db.test.findOne()    {         "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"),         "name" : "stephen",         "age" : 3

上千万或上亿的数据,如今的机器的内存应该能存下.所以考虑採用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数. 然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,能够用第2题提到的堆机制完毕. #include "IOSTREAM" #include<hash_map> #include<string> #include<map> using namespace std; int main(void) { //海量待统计数据 char* a[5]={&qu

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

Java语言标准的数据库时MySQL,但是有些时候也会用到MongoDB,这次Boss交代处理MongoDB,所以讲代码以及思路记录下了 摸索的过程,才发现软件的适用还是很重要的啊!!! 我连接的MongoDB的数据是远程数据库,连接本地数据库的方法网上有很多: //连接到MongoDB服务 如果是远程连接可以替换“localhost”为服务器所在IP地址 //ServerAddress()两个参数分别为 服务器地址 和 端口 ServerAddress serverAddress = new

100多个应用,1,500多个实例,每天200亿次查询 奇虎是中国最大的安卓移动发布平台.奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司,同时为网络以及移动平台提供产品.自从2011年成为MongoDB的用户之后,奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用,其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询. 我很高兴能够有一个机会与奇虎的高级DBA——杨艳杰进行交流,了解更多关于他们使用MongoDB的过程及

MongoDB的扩展能力可以满足你业务需求的增长——这也是为什么它的名字来源于单词humongous(极大的)的原因.当然,这并不是说你在 使用MongoDB的路上并不会碰到一些发展的痛点.Crittercism是一家专门为手机应用程序提供技术支持的初创公司,该公司在过去两年间发展迅 猛,其运营总监Mike Chesnut于最近发表了一篇博文,描述了公司在快速发展的过程中遇到的一些MongoDB陷阱以及从中学到的经验.在今年6月将会举行的MongoDB World大会上,Mike Chesnut

源码版本为MongoDB 2.6分支 Edit mongod数据查询操作 在mongod的初始化过程中说过,服务端接收到客户端消息后调用MyMessageHandler::process函数处理消息. class MyMessageHandler : public MessageHandler { public: ... virtual void process( Message& m , AbstractMessagingPort* port , LastError * le) { while

1.  启动并下载一个clickhouse-server, By default, starting above server instance will be run as default user without password. docker run -d --name ch-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 yandex/clickhouse-server或者加一个Mo

mysql查询今天,昨天,近7天,近30天,本月,上一月数据的方法分析总结: 话说有一文章表article,存储文章的添加文章的时间是add_time字段,该字段为int(5)类型的,现需要查询今天添加的文章总数并且按照时间从大到小排序,则查询语句如下: select * from `article` where date_format(from_UNIXTIME(`add_time`),'%Y-%m-%d') = date_format(now(),'%Y-%m-%d'); 或者: selec

文章同步发表在博主网站朗度云,传输门:http://www.wolfbe.com/detail/201608/291.html   在开发或者统计时,我们可能需要统计某个表的数据.比如:查看今天新增的文章.计算本月新增的用户数等.这种类似的需求会有很多,也会很常见,可以使用sql的技巧来完成这些工作.我把用到的一些sql语句做了总结,希望能够给大家提供一些帮助,同时也欢迎大家评论或者留言补充.   #===============================================

今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1 7天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名) 近30天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE()

数据查询 基本查询 方法find():查询 db.集合名称.find({条件文档}) 方法findOne():查询,只返回第一个 db.集合名称.findOne({条件文档}) 方法pretty():将结果格式化 db.集合名称.find({条件文档}).pretty() 比较运算符 等于,默认是等于判断,没有运算符 小于$lt 小于或等于$lte 大于$gt 大于或等于$gte 不等于$ne 例1:查询名称等于'郭靖'的学生 db.stu.find({name:'郭靖'}) 例2:查询年龄大于

近期项目中用到了查询当月数据记录的功能,最初的想法是在逻辑业务里构造好时间段进行查询,当写sql语句时感觉挺麻烦.所以就到网上搜索了一下,看看是不是能有简单的方法.果然.网络资源非常强大.以下结合我的项目表来把mysql查询今天,昨天,近7天,近30天,本月,上一月数据的sql语句记录一下. 有一张ad_proTrack_t 表.追踪产品时间字段为crt_time 查询今天的信息记录: select * from ad_proTrack_t where to_days(crt_time) = t

启动MongoDB:sudo service mongodb start,mongo 经测试,键可加引号也可不加,但是值一般要加引号,数值类型除外 MongoDB区分大小写,命名通常采用驼峰式命名法 MongoDB在使用数据库,插入集合等情况下,若数据库/集合不存在将自动创建 数据查询find() db.<集合名>.find({<键名>:<值>,...}) 格式化结果集:后加.pretty()即db.<CollectionName>.find({key:'v

场景 将远程服务器A上的MongoDB数据库test下的集合people导入到服务器B数据库test的集合people_test下. 简单方案 先将A服务器数据导出,然后再执行导入到B服务器. 下面的导入和导出操作,均是在git bash下执行,如果是在windows命令行下需要稍微更改路径. 工具 利用本地原生MongoDB安装目录下的bin目录中的mongoexport和mongoimport 导出数据 这里,我打算将远程服务器A上的数据导入到我本地windows系统e盘temp目录下: 首

生产环境zabbix3.2上亿的表数据通过表分区的方式进行历史数据清理 zabbix服务器经常报警io过载,在报警的时候发现是数据库在删除历史数据时耗时较长 数据库积攒了大量的历史数据信息,主要集中在zabbix的history.history_uint.history_str.history_text.trends.trends_uint这几个表中 需要进行清理,两种清理方式: .直接清空表,最省事,速度最快,缺陷是会丢失所有的监控历史数据 具体清理语句如下: use zabbix; trun