$or与索引关系: 对leftT集合的timestamp创建索引 执行$or语句:db.leftT.find({$or: [{ "timestamp" : 5},{"age": 10}]}).explain(true),发现没有使用任何索引 对age再创建索引 重新再次查看查询计划: 索引被使用了. 结论: 如果使用了$or操作符,必须保证关键字都有索引,如果其中任何一个关键字没有索引,则默认没有索引,会使用全表扫描.

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

mysql的“慢查询”指的是超过了允许的最大查询时间(long_query_time)的sql语句,而“未使用索引”查询顾名思义就是查询语句没有使用到索引的sql语句. 慢查询配置和使用 在msyqld的启动配置文件或命令行参数中增加以下参数 long_query_time=1 log-slow-queries=/var/mysql/logs/slow.log long_query_time参数表示的是慢查询的度量时间,单位是秒,最小是1,缺省值是10,凡是执行时间超过long_query_ti

MongoDB慢查询 慢查询分析 开启内置的慢查询分析器 db.setProfilingLevel(n,m),n的取值可选0,1,2 0:表示不记录 1:表示记录慢速操作,如果值为1,m需要传慢查询的阈值,单位为ms 2:表示记录所有的读写操作 示例: db.setProfilingLevel(1,3) 查询监控结果 db.system.profile.find().sort({millis:-1}).limit(3) MongoDB索引 什么是索引? 索引是一种单独的.物理的对数据库表中一列或

索引就是用来加速查询的.创建数据库索引就像确定如何组织书的索引一样.但是你的优势是知道今后做何种查询,以及哪些内容需要快速查找.比如:所有的查询都包括"date"键,那么很可能(至少)需要建立一个关于"date"的索引.如果要查询用户名,则不必索引"user_num"键,因为根本不会对其进行查询.现在要依照某个键进行查找:> db.people.find({"username" : "mark"})当

创建索引的语句很简单. 1.单键索引的创建:db.test.ensureIndex({name:1},{name:'index_name'}) 2.复合索引的创建:db.test.ensureIndex({name:1,age:1,sex:1},{name:'index_nas'}) 复合索引与索引前缀 索引前缀指的是复合索引的子集 假如存在如下索引 { "item": 1, "location": 1, "stock": 1 } 那存在下列索引

记录一下工作中用到的 mongodb 复杂查询 aggregate 筛选 === 等于 { $match: { name: "bob" } } !== 不等于 { $match: { name: { $ne: 'bob' } } } like %a% 模糊匹配 静态字符串匹配 { $match: { name: /bo/ } } 动态变量匹配 { $match: { name: new BSONRegExp(`${keyword}`) } } and name like %xx% an

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

这篇文章主要介绍了MongoDB各种查询操作详解,包括比较查询.关联查询.数组查询等,需要的朋友可以参考下   一.find操作 MongoDB中使用find来进行查询,通过指定find的第一个参数可以实现全部和部分查询. 1.查询全部 空的查询文档{}会匹配集合的全部内容.如果不指定查询文档,默认就是{}. 2.部分查询 3.键的筛选 键的筛选是查询时只返回自己感兴趣的键值,通过指定find的第二个参数来实现.这样可以节省传输的数据量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗. 查询时,数据库所

1.冗余和重复索引 mysql允许在相同列上创建多个索引,无论是有意还是无意,mysql需要单独维护重复的索引,并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑,这会影响性能.重复索引是指的在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引,应该避免这样创建重复所以,发现以后也应该立即删除.但,在相同的列上创建不同类型的索引来满足不同的查询需求是可以的. 冗余索引和重复索引有一些不同,如果创建了索引(a,b),再创建索引(a)就是冗余索引,因为这只是前面一个索引的前缀索引,因此(a,b)也可以当作(a

一.Find操作 二.分页和排序 三.游标的使用 一.Find查询 事前准备:插入如下数据 db.Students.insert([ { _id:1, name:"Zhao", age:25, country:"USA", books:["JS","C++","EXTJS","MONGODB"]}, { _id:2, name:"Qian",age:22, count

原文:http://blog.csdn.net/huxu981598436/article/details/47216493 MongoDb 命令查询所有数据库列表 CODE: > show dbs 如果想查看当前连接在哪个数据库下面,可以直接输入db CODE: > db Admin 想切换到test数据库下面 CODE: > use test switched to db test > db Test 想查看test下有哪些表或者叫collection,可以输入 CODE: &

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

1. MongoDB中数据查询的方法 (1)find函数的使用: (2)条件操作符: (3)distinct找出给定键所有不同的值: (4)group分组: (5)游标: (6)存储过程. 文档查找 1.数据准备,find函数() var persons = [{ name:"jim", age:25, email:"75431457@qq.com", c:89,m:96,e:87, country:"USA", books:["JS&

本篇博文主要介绍MongoDB中一些常用的特殊索引类型,主要包括: 用于简单字符串搜索的全文本索引: 用于球体空间(2dsphere)和二维平面(2d)的地理空间索引. 一.全文索引 MongoDB有一个特殊的索引用在文档中搜索文本,之前的博客都是用精确匹配来查询字符串,这些技术有一定的限制.在搜索大块文本的速度非常慢,而且无法处理自然语言礼节的问题.全文本索引使用的是“倒排索引”的思想来做的,和当前非常开源的lucene(全文检索,Apacle基金会下的开源项目)项目是一样的思想来做的.使用全

1.索引介绍 2.创建语句 1)基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序):db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当系统已有大量数据时,创建索引就是个非常耗时的活,我们可以在后台执行,只需指定“backgroud:true”即可. db.t3.ensureIndex({age:1} , {backgroud:true}) 2)文档索引 索引可以任何类型的字段,甚至文档: db.factories.

数据库索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻整本书,数据库可以直接在索引中查找,在索引中找到条目后,就可以直接跳到目标文档的位置,这可以让查找的速度提高几个数量级. 一.创建索引 我们在person这个集合的age键上创建一个索引,比较一下创建索引前后,一个查询的语句的性能区别. 创建索引:db.person.ensureIndex({"age":1}).这里我们使用了ensureIndex在age上建立了索引.“1”:表示按照age进行升序,“-1”:表示按照age进行降序. 没有

参见:http://www.2cto.com/database/201501/370191.html 基本信息 spock:PRIMARY>db.serverStatus() { "host" :"h6.corp.yongche.org", //主机名 "version" :"2.6.2", //mongodb版本 "process" :"mongod", //mongodb进程,

一.概述 问题描述:在项目中优化动态查询分页接口时,发现count查询很慢(数据量大概30万),那如何解决这个问题呢? 解决方法:添加索引,多个查询条件可以添加复合索引 二.测试对比 1. 未加索引时 count所用时间:1810ms 接口总用时:2298ms 2. 添加索引后 添加索引代码: db.getCollection('infomations').createIndex({"isDraft": -1, "isProcessed": -1, "in

只要满足索引的其中之一不同即可 db.blog.ensureIndex({"username":1,"blogname":1}) 作者和作品名其中之一不同即可创建复合唯一索引. explain() hint() explain()可以返回查询使用的索引情况 hint()可以强制cursor使用某索引 但是通常MongoDB 的查询优化器非常智能,会替你选择改用哪一个索引.

Mongodb 是基于集合建立索引 (Index),索引的作用类似于传统关系型数据库,目的是为了提高查询速度 . 如果没有建立索引, Mongodb  在读取数据时必须扫描集合中的 所有文档记录. 这种全集合扫描效率是非常低的,尤其在处理大数据时,查询可能需要花费几十秒到几分钟的时间,这对基于互联网应用的网站来说是无法容忍的. 当集合建立索引后,查询将扫描索引内容,而不会去扫描对应的集合. 但在建立索引的同时,是需要增加额外存储开销的:在已经建立索引的情况下,若新 插入了集合文档记录,则会引起索