在mongodb 集群中,if  存在orphaned documents 和chunk migration, count查询可能会导致一个不正确的查询结果,例如我就是踩的这个坑,先不说话,看结果: skip 只能获取到54631,而count查出来了77396条数据,这就是坑,一样的查询条件,不一样的结果,为了避免这种结果,可以使用聚合查询, 如上图所示,着里又是一个坑. mongodb 的count详细文档见官网:https://docs.mongodb.com/manual/referen

转自 : http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jni/index.html JNI 编程缺陷可以分为两类: 性能:代码能执行所设计的功能,但运行缓慢或者以某种形式拖慢整个程序. 正确性:代码有时能正常运行,但不能可靠地提供所需的功能:最坏的情况是造成程序崩溃或挂起. 性能缺陷 程序员在使用 JNI 时的 5 大性能缺陷如下: 不缓存方法 ID.字段 ID 和类 触发数组副本 回访(Reaching back)而不是传递参数 错误认定本地代码与

今天在做Portal中的Dashboard展现的时候,需要对多个统计字段做展现,根据我现在的掌握水平,我只能在sql调用构建器中实现一种sql语 句返回的resultSet做展现.没有办法,只能从数据库的sql中入手,看看能不能实现在同一个sql语句中如何写不同条件的count数量. 终于在高手的指点下,写出了下面的成果 end)"描述名称1", end)"描述名称2" from 表名 t 转载地址:http://www.thinksaas.cn/group/top

// 在数组arr中随机获取count数量的元素; const getRandomArrayElements = (arr, num) => { // 新建一个数组,将传入的数组复制过来,用于运算,而不要直接操作传入的数组; let temp_array = new Array(); for (let index in arr) { temp_array.push(arr[index]); } // 取出的数值项,保存在此数组 let return_array = new Array(); fo

原文:mysql 5.7 innodb count count(*) count(1) 大数据 查询慢 耗时多 优化 问题描述 mysql 5.7 innodb 引擎 使用以下几种方法进行统计效率差不多,都不是很高,实际使用中,博客表2万条数据就耗时1秒多,效果不堪.在可以为 null 的字段上统计,效率更低.数据如下: select count(*) from blog; select count(1) from blog; select count(id) from blog; (三个差不多

使用方法: 类名.objects.aggregate(聚合函数名('表的列名')) 聚合函数名: Avg 平均值 Count数量 Max 最大 Min 最小 Sum 求和 示例: Student.objects.aggregate(Max('sage')) 创建消费者数据表 Customer class Customer(models.Model): c_name = models.CharField(max_length = 16) # 消费者名字 c_cost = models.Intege

一.mongodb的监控 mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化. 查看当前是否开启profile功能用命令 db.getProfilingLevel()  返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部 开始profile功能为 db.setProfilingLevel(level);  #level等级,值同上 level为1的时候,慢命令默认值为100ms,更改为db.setProfilingLevel(level,slowms

MongoDB虽然不像我们常用的mysql,sqlserver,oracle等关系型数据库有group by函数那样方便分组,但是MongoDB要实现分组也有3个办法: * Mongodb三种分组方式: * 1.group(先筛选再分组,不支持分片,对数据量有所限制,效率不高) * 2.mapreduce(基于js引擎,单线程执行,效率较低,适合用做后台统计等) * 3.aggregate(推荐) (如果你的PHP的mongodb驱动版本需>=1.3.0,推荐你使用aggregate,性能要高很

mongodb性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录.(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成.如果你想插更多的文档也没问题,只要有耐心等就可以了.) 1 for(var i=0;i<2000000;i++){ 2 db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i}); 3 } MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化

mongodb性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录.(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成.如果你想插更多的文档也没问题,只要有耐心等就可以了.) for(var i=0;i<2000000;i++){ db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i}); } MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0

[编者按]本文系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 翻译自 Steven Haines 的文章.Steven Haines 是 Pisksel 技术架构师,目前在奥兰多迪士尼乐园工作.他是在线教育网站 geekcap.com 的创始人,著有上百篇 Java 相关的文章以及三本 Java 著作:<Java 2 From Scratch><Java 2 Primer Plus>以及<Pro Java EE Performance Management and Optimiza

小白必须懂的MongoDB的总结 一.MongoDB的认识 1.什么是MongoDB? MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是最接近于关系型数据库的 NoSQL 数据库.它在轻量级JSON 交换基础之上进行了扩展,即称为 BSON 的方式来描述其无结构化的数据类型.尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型.它和上一篇文章讲到的Redis有异曲同工之妙.虽然两者均为 NoSQL ,但是 MongoDB 相对于 Redis 而言,MongoDB 更像是传统的数据库.早些

摘要 上篇文章介绍了CRUD的操作,会了这些,基本上可以完成很多工作了.但如果遇到统计类的操作,那么就需要学习下本篇的内容了. 相关文章 [MongoDB]入门操作 [MongoDB]增删改查 count,gourp,distinct,mapReduce count 作用类似sql中的count函数,用来计数. 如上图所示,列举了不带参数,带参数,以及先find后count的方式. distinct 去重,接收字段参数,语义:按某字段去重.比如上图中,我们按name去重. group 顾名思义是

select count(*).count(数字).count(字段名)在相同的条件下是没有性能差别的,一般我们在统计行数的时候都会把NULL值统计在内的,所以这样的话,最好就是使用COUNT(*) 和COUNT(1) ,这样的速度最快!! SET STATISTICS IO ON--查看IO开销SET STATISTICS PROFILE ON--查看分析.编译和执行查询所需的时间SET STATISTICS TIME ON--查看语句运行的时间 可以参照这篇文章:http://www.cnb

MongoDB 日志文件过大怎么办? MongoDB的日志文件在设置 logappend=true 的情况下,会不断向同一日志文件追加的,时间长了,自然变得非常大. 解决如下:(特别注意:启动的时候必须是--logpath指定了log路径的) 用mongo连接到服务端 use admin  //切换到admin数据库 db.runCommand({logRotate:1}) 这样会使mongo关闭当前日志文件,重启一个新的日志文件,不需要停止mongodb服务.

前几天帮同事优化了个SQL,原写法使用多个子查询这里不再重现了,大家都遇到过这样一种情况,在项目后期的维护中, 修改别人的SQL代码,超过30行的语句,多层子查询,读起来很坑,时间久的项目伴随着人员的流通,你可能就不知道原作者写这一堆的SQL是干什么用的, 当然碰到部分有注释习惯的朋友还是好点的,过长的SQL后期维护性与可读性很差,并且一般情况下性能也经不起推敲. 对于长的,复杂的SQL可以有很多种处理方式 1.沉到业务中取处理,拆分SQL 2.抽取公用统计属性,建立冗余表 上边简单列举这两种,

我们经常会遇到这样的场景:上传/下载文件. 有两种思路可以解决这个问题: (1)将文件存储在服务器的文件系统中: (2)将文件存储在数据库中. 如果我们选择(2),那么我们可以使用MongoDB GridFS 用于存储大小超过 16MB 的文件. 一.MongoDB GridFS 介绍 MongoDB GridFS 是一个分布式文件系统,可用于存储/检索大小超过 16MB 的文件. 内部实现:将文件分割为一个个 chunk (默认大小为 255KB)进行存储. 两个优点: (1)可以存储大文件(

Oracle的任何一个新版本,总是会带来大量引人瞩目的新特性,但是往往在这些新特性引入之初,首先引起的是一些麻烦,因为对于新技术的不了解.因为对于旧环境的不适应,从Oracle产品到技术服务运维,总是要走过一个磨合的长期过程. 请注意:我们并不推荐大家盲目的关闭和摒弃Oracle的新特性,我们建议大家在遇到问题时,做出适合自己的调整. 就此盘点一下 Oracle 11g 中,那些新特性带来的新烦恼,如果有用户准备或者刚刚踏入这个新版本,则可以作为借鉴. 1 Adaptive direct pat

前提:若有一个几百M的文件需要解析,某个函数需要运行很多次(几千次),需要考虑性能问题 性能分析模块:cProfile 使用方法:cProfile.run("func()"),其中func()是进行性能分析的函数 测试结果:结果会显示每个自己写的函数运行的时间,以及内置函数运行的时间 分析运行次数比较多且耗时大的函数,进行优化,如:正则表达式匹配比较耗时,可以将多个正则合并为一个

import java.net.UnknownHostException; import com.mongodb.BasicDBList; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.Mongo; public class MongoDBTest { private static DB db = null; static{