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from pymongo import MongoClient, GEO2D #使用geo_example库 db = MongoClient('192.168.30.252',27017).geo_example #创建索引在places上的loc列 db.places.create_index([("loc",GEO2D)]) #插入坐标数据 result = db.places.insert_many([{"loc": [2, 5]},{"loc&q

索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score" : 27 } 如果要在如上的文档中创建单键

索引 索引能够提升查询的效率.没有索引,MongoDB必须扫描集合中的所有文档,才能找到匹配查询语句的文档. 索引是一种特殊的数据结构,将一小块数据集保存为容易遍历的形式.索引能够存储某种特殊字段或字段集的值,并按照索引指定的方式将字段值进行排序. 然而使用索引也是有代价的:对于添加的每一个索引,每次的插入.更新.删除都将会消耗更多的时间.这是因为当数据发生变动时,数据库不仅要更新文档,还要更新集合上的所有索引. MongoDB限制每个集合上最多只能由64个索引. 使用索引键对文档进行排序可以提

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出处:http://wuyudong.com/1946.html HBase 写路径工作机制 在HBase 中无论是增加新行还是修改已有的行,其内部流程都是相同的.HBase 接到命令后存下变化信息,或者写入失败抛出异常.默认情况下,执行写入时会写到两个地方:预写式日志(write-ahead log,也称HLog)和MemStore.HBase 的默认方式是把写入动作记录在这两个地方,以保证数据持久化.只有当这两个地方的变化信息都写入并确认后,才认为写动作完成. MemStore 是内存里的写

mongoDB支持二维空间索引,使用空间索引,mongoDB支持一种特殊查询,如某地图网站上可以查找离你最近的咖啡厅,银行等信息.这个使用mongoDB的空间索引结合特殊的查询方法很容易实现.前提条件:建立空间索引的key可以使用array或内嵌文档存储,但是前两个elements必须存储固定的一对空间位置数值.如 { loc : [ 50 , 30 ] }{ loc : { x : 50 , y : 30 } }{ loc : { foo : 50 , y : 30 } }{ loc : {

Java 的 I/O 类库的基本架构 I/O 问题是任何编程语言都无法回避的问题,可以说 I/O 问题是整个人机交互的核心问题,因为 I/O 是机器获取和交换信息的主要渠道.在当今这个数据大爆炸时代,I/O 问题尤其突出,很容易成为一个性能瓶颈.正因如此,所以 Java 在 I/O 上也一直在做持续的优化,如从 1.4 开始引入了 NIO,提升了 I/O 的性能.关于 NIO 我们将在后面详细介绍. Java 的 I/O 操作类在包 java.io 下,大概有将近 80 个类,但是这些类大概可以

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I/O 问题可以说是当今互联网 Web 应用中所面临的主要问题之一,因为当前在这个海量数据时代,数据在网络中随处流动.这个流动的过程中都涉及到 I/O 问题,可以说大部分 Web 应用系统的瓶颈都是 I/O 瓶颈.本文的目的正是分析 I/O 的内在工作机制,你将了解到:Java 的 I/O 类库的基本架构:磁盘 I/O 工作机制:网络 I/O 的工作机制:其中以网络 I/O 为重点介绍 Java Socket 的工作方式:你还将了解到 NIO 的工作方式,还有同步和异步以及阻塞与非阻塞的区别,最

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.2.1 java的I/O类库的基本架构 I/O的机器获取和交换信息的主要渠道,在当今数据大爆炸时代,I/O问题尤其突出,很容易成为一个性能瓶颈,Java在I/O上也一直做持续的优化,现在也引入了NIO,提升了I/O的性能. java.io下大概有80个类,主要分为以下4种: ◉  基于字节操作的I/O接口:InputStream 和 OutputStream InputStream和OutputStream的类层次结构. 写网络其实也是写文件,只是多了一步,就是让底层操作系统再将数据传送到其他

转自:http://blog.csdn.net/notbaron/article/details/48143409 1.  存储层次结构 由于两个不谋而合的因素如下: l  硬件:由于不同存储技术的访问时间相差很大.速度较快的技术每个字节的成本要比速度较慢的技术高,而且容量小.CPU和主存之间的速度差距在增大 l  软件:一个编写良好的程序倾向于展示出良好的局部性. 聪明的人类想出了一种组织存储器系统的方法,叫做 存储器层次结构. 千言万语不如一张图:摘自<深入理解计算机系统第二版> 图1 2

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<Hadoop权威指南>中的MapReduce工作机制和Shuffle: 框架 Hadoop2.x引入了一种新的执行机制MapRedcue 2.这种新的机制建议在Yarn的系统上,目前用于执行的框架可以通过mapreduce.framework.name属性进行设置,值“local“表示本地作业运行器,“classic”值是经典的MapReduce框架(也称MapReduce1,它使用一个jobtracker和多个tasktracker),yarn表示新的框架. MR工作运行机制 Hadoop

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更新时间:2018年03月26日 10:17:37   作者:Fundebug    我要评论 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能.这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB复合索引的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习   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). ? 1 2 3 4 5 6 mongo-955

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java的I/O操作类在包java.io下,大致分成4组: 所有文件的存储都是字节(byte)的储存,在磁盘上保留的并不是文件的字符而是先把字符编码成字节,再存储这些字节到磁盘.在读取文件时,也是一个字节一个字节读取. 字节流可以用于任何类型的对象,包括二进制对象:而字符流只能处理字符或者字符串 字节流是最基本的,所有的InputStrem和OutputStream的子类都是,主要用在处理二进制数据,它是按字节来处理的. 但实际中很多的数据是文本,又提出了字符流的概念,它是按虚拟机的encode