1.查看集合状态命令 MongoDB Enterprise > db.trs_action_dzwl_zm.stats() 2.查看索引状态命令 MongoDB Enterprise > db.trs_action_dzwl_zm.stats({indexDetails:true}) 3.db.collection.stats()命令详解 db.restaurants.stats() db.restaurants.stats( { scale : 1024 } ) db.restaurant.

和 RDBMS 一样, MongoDB 同样存储集合的统计信息,通过调用命令 db.collection.stats() 可以方便的查看集合的统计信息. --1 查看集合 things 的统计信息 rs0:PRIMARY> db.things.stats(); { "ns" : "test.things", "count" : 30, "size" : 1440, "avgObjSize" : 48,

#查看集合postalCodes的状态信息 > db.postalCodes.stats(1024) #1024表示显示的单位是KB.默认是bytes { "ns" : "test.postalCodes", #格式是:数据库名.集合名 "count" : 39734, #集合中的文档数 "size" : 5259, #集合占用的实际存储大小 "avgObjSize" : 135, #集合中文档的平均

MongoDB会把分片过的集合保存在config.collection集合中,若需要查看分片键,则需要根据该集合进行查找.官方的其他很多分片快捷命令也都处于config库 三种方式 1.去config库中查询 这种办法可以查看分片键信息 db.collections.find({$and:                             [                             {'dropped':{$ne:true}},  // 没有被删除的            

1. 索引 索引支持查询的有效地提高效率.没有索引,MongoDB必须扫描集合的每个文档,以选择与查询语句匹配的文档.这种扫描效率很低,需要MongoDB处理大量的数据. 索引是特殊的数据结构,以易于遍历的形式存储数据集的一小部分. 索引存储特定字段或一组字段的值,按照索引中指定的字段值排序. 1.1 索引案例 首先创建大量数据. 向集合中插入10万条文档. ;i;i++){ db.t1.insert({name:'test'+i, age:i}) } 然后进行数据查找性能分析. 查找姓名为't

我们知道,在关系型数据库里面有数据库.数据表.表里面是一行一行的数据.而mongodb是非关系型数据库,它有的是数据库.集合.文档,分别对应关系型里面的数据库.数据表.和表里面一行一行的数据.在mongodb里,文档构成集合,集合构成数据库 关系组成: 1.文档 这个文档,可不是平常说的word文档,在mongodb里面,文档指的是集合里面的一行数据.来看一下它的样子. 可以看到,一个文档有三部分组成,id(用来表示一行文档),键名(一个文档中不可出现重复的键名,且区分大小写)和键值,一行文档中

16:08 2013-01-06 参考http://doc.chinaunix.net/sqlserver/200810/206034.shtmlDBCC PAGE|IND 参数 DBCC PAGE 参数 ( ['database name'|database id], --can be the actual name or id of the database file number, --the file number where the page is found page number,

在一个保存report记录的场景中,我们使用MongoDB进行数据存储 example: db: report Collection: daily_report 创建db:  use report; 创建集合: db.createCollection("daily_report") 我们的服务会根据用户配置进行每天N次自动的任务的执行,每个任务结束后会对应生成一个report, 我们将report存储于daily_report集合中. 插入一条记录:  db.daily_report.

回到目录 索引这个东西大家不会陌生,只要接触到稍微大一点的数据,都会用到这东西,它可以提升查询的速度,相当代价就是占用了更多的存储空间,这也是正常的,符合“能量守恒定理”,哈哈!今天说的是MongoDB里的索引,在我进行对500万数据进行查询测试时,发现如果你的查询字段不加索引,那是相当恐怖的,一个简单的查询(单字段)要耗时30多秒,这种操作,基本可以认为服务器挂了,哈哈!当为字段加了索引之后,查询速度为ms级,100毫秒以内的速度真是把经兴奋坏了,呵呵! 建立索引 db.tableName.e

一.索引基础:    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧.下面是创建索引的命令:    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立:    > db.test.getIndexes()    删除索引的命令是:    > db.test.dropIndex({"username":1})    在MongoDB中,我们

索引可以用来优化查询,而且在某些特定类型的查询中,索引是必不可少的.为集合选择合适的索引是提高性能的关键. 先来mock数据 for (i = 0; i < 1000000; i++) { db.users.insert({ "i": i, "username": "user" + i, "age": Math.floor(Math.random() * 120), "created": new Da

一.索引基础:    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧.下面是创建索引的命令:    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立:    > db.test.getIndexes()    删除索引的命令是:    > db.test.dropIndex({"username":1})    在MongoDB中,我们

准备工作: 先插入100万条数据 for(i=0;i<=1000000;i++){ db.users.insert({ "i":i, "username":"user"+i, "age":Math.floor(Math.random()*120), "created":new Date() }) } 1. 创建索引: 数据量越大创建索引时间越长 db.users.ensureIndex({"

一 . 什么是固定集合 MongoDB中有一种特殊类型的集合,值得我们特别留意,那就是固定集合(capped collection). 固定集合可以声明collection的容量大小,其行为类似于循环队列.数据插入时,新文档会被插入到队列的末尾,如果队列已经被占满,那么最老的文档会被之后插入的文档覆盖. 固定集合的优点 1.写入速度提升.固定集合中的数据被顺序写入磁盘上的固定空间,所以,不会因为其他集合的一些随机性的写操作而“中断”,其写入速度非常快(不建立索引,性能更好). 2.固定集合会自动

一 . 什么是固定集合 MongoDB中有一种特殊类型的集合,值得我们特别留意,那就是固定集合(capped collection). 固定集合可以声明collection的容量大小,其行为类似于循环队列.数据插入时,新文档会被插入到队列的末尾,如果队列已经被占满,那么最老的文档会被之后插入的文档覆盖. 固定集合特性:固定集合很像环形队列,如果空间不足,最早的文档就会被删除,为新的文档腾出空间.一般来说,固定集合适用于任何想要自动淘汰过期属性的场景. 固定集合应用场景 比如日志文件,聊天记录,通

mongodb查看数据库和表的方法比较简单,在为这里推荐使用stats的方法,直观并且详细. 1.查看数据库 db.stats();1输出: { "db" : "sirius", "collections" : 3, "objects" : 5, "avgObjSize" : 55.2, "dataSize" : 276, "storageSize" : 16384,

MongoDB 创建集合 1.手动创建: 语法格式: db.createCollection(name, options) 参数说明: name: 要创建的集合名称 options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项 options 可以是如下参数: 字段 类型 描述 capped 布尔 (可选)如果为 true,则创建固定集合.固定集合是指有着固定大小的集合,当达到最大值时,它会自动覆盖最早的文档.当该值为 true 时,必须指定 size 参数. autoIndexId 布尔 (可选

MongoDB数据模型和索引学习总结 1. MongoDB数据模型: MongoDB数据存储结构: MongoDB针对文档(大文件採用GridFS协议)採用BSON(binary json,採用二进制编码)数据格式来存储和交换数据.Bson吸收了JSON schema-less的特点,存储结构松散,不须要像RDB(关系数据)那样事先定义数据存储的元数据结构.另外添加了多种数据类型的支持和优化,使读写更加高效. (1) BSON 支持的数据类型: Double.String.Object.Arra

mongodb在存储大数据时,对查询的字段需要添加索引,我测试的是阿里云30多万的数据量,不加索引查询已经到8秒,而添加索引之后是毫秒级! 为集合加索引 mongodb支持内嵌属性添加索引 db.agencyTotal.createIndex({"occurDate ":1}); 添加唯一索引 db.agencyTotal.createIndex({"code ":1},{"unique":1}); createIndex建立索引时的参数 bac

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.Mong