1.前言: mongodb部署在阿里云服务器, mongodb中collection存储了百万条记录. 需求:优化查询指定时间段内的所有数据的查询时间,结果有百万级别. 最初:313587条记录耗时:114.156 s 2.一般解决方式 百度 google后,大部分解决方式是创建复合索引,连接如下: 解决:创建复合索引.http://virusswb.blog.51cto.com/115214/816136 但是复合索引并没有解决我的问题,耗时并没有减少. 于是开始以下分析: 其实通过find(

Python跑一个aggregate脚本,报错:pymongo.errors.CursorNotFound: Cursor not found, cursor id: 35411720832 搜了下原因,猜测应该跟我的网络关系比较大. 网络不顺,导致数据传输时间过长,Cursor长时间无操作.等到再对Cursor进行操作的时候,服务器端已经把连接给关闭了,因此报错. 很多人会建议将查找设为no timeout,很遗憾MongoDB并没有对aggregate函数提供no time out选项. 所

DNS的解析结构: <service_name>.<namespace>.svc.<domain> myapp.default.svc.cluster.local 解析慢的时候或者解析超时的时候: curl myapp.default.svc.cluster.local    #这种时候可能会出现解析慢或者解析超时的情况 curl myapp.default.svc.cluster.local.   #这时我们在最后加上一个 . 在来试试,解析就没有问题了

转发地址:http://www.jintiankansha.me/t/Js1R84GGAl DNS 是 Kubernetes 的核心功能之一,Kubernetes 通过 kube-dns 或  CoreDNS 作为集群的必备扩展来提供命名服务,通过 DNS 扩展,每一个 Service 都会产生一个独一无二的 FQDN(Fully Qualified Domain Name)名称. 在大多数使用场景下,我们并不会太关心 DNS 插件的内部运作细节,直接使用 Kubernetes 预设的 DNS

mybatis 3.x源码深度解析与最佳实践 1 环境准备 1.1 mybatis介绍以及框架源码的学习目标 1.2 本系列源码解析的方式 1.3 环境搭建 1.4 从Hello World开始 2 容器的加载与初始化 2.1 config文件解析XMLConfigBuilder.parseConfiguration 2.1.1 属性解析propertiesElement 2.1.2 加载settings节点settingsAsProperties 2.1.3 加载自定义VFS loadCust

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作,在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务,另外安装好了Python 的PyMongo库. 连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host, 第二个参数为端口por

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其他文档.数组及文档数组,非常灵活.在这一节中,我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作. 1. 准备工作 在开始之前,请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务,并且安装好了Python的PyMongo库. 2. 连接MongoDB 连接MongoDB时,我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient.一般来说,传入Mongo

MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作,在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务,另外安装好了Python的PyMongo库. 连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host,第二个参数为端口port,端口如果不传默认是27017. import pymongo client = pymongo.MongoClient

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其他文档.数组及文档数组,非常灵活.在这一节中,我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作. 1. 准备工作 在开始之前,请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务,并且安装好了Python的PyMongo库. 2. 连接MongoDB 连接MongoDB时,我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient.一般来说,传入Mongo

部分报错如下: File "D:\anaconda\lib\site-packages\pymongo\cursor.py", line 1189, in next if len(self.__data) or self._refresh(): File "D:\anaconda\lib\site-packages\pymongo\cursor.py", line 1126, in _refresh self.__send_message(g) File "

PyMongo官方文档翻译 周煦辰 2016-06-30 这是本人翻译的PyMongo官方文档.现在网上分(抄)享(袭)的PyMongo博客文章很多,一方面这些文章本就是抄袭的,谈不上什么格式美观,另一方面其实这些博客已经落后很久了,根本是不能作为参考的.遂自己翻译了一下.渣翻译请见谅,能看懂就行. 本翻译文档包含以下内容: 使用PyMongo插入数据 使用PyMongo查询数据 使用PyMongo更新数据 使用PyMongo删除数据 使用PyMongo进行数据聚合 使用PyMongo创建索引

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作,在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务,另外安装好了Python 的PyMongo库. 连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host, 第二个参数为端口por

MongoDB存储     在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作,在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务,另外安装好了Python     的PyMongo库.   连接MongoDB     连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host,     第二个参数为端口port,端口如果不传默认是27017. """ import py

前言 本文主要给大家介绍的是关于在Python3使用PyMongo的方法,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细介绍: MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作,在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务,另外安装好了Python的PyMongo库. 没有安装的朋友们可以参考这篇文章 连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,

有网友反馈py-mongo-sync同步异常,检查发现curosr[0]取查询结果第一个文档时报错"no such item for Cursor instance". 这里的逻辑是,根据timestamp查询oplog起始位置,cursor类型是TAILABLE,然后取出第一条oplog,验证timestamp是否一致. 对方mongo版本是v3.4,同步工具在v3.2及更早版本的MongoDB上还没出过类似问题. 使用pymongo 3.5.1(最新版本)分别用v3.2和v3.4跑

本人大二学子.近段时间在做数据库复习题的时候遇到一道题,如下. 有关系SC(S_ID,C_ID,AGE,SCORE),查找年龄大于22岁的学生的学号和分数,正确的关系代数表达式是( ) . ⅰ. πS_ID,SCORE (σ age>22 (SC) ) ⅱ. σ age>22 (πS_ID,SCORE (SC) ) ⅲ. πS_ID,SCORE (σage>22 (πS_ID,SCORE,AGE (SC) ) ) 答案是 i和iii,当时我自己做的结果是三个都正确.看了答案后,总是觉得

#首先安装pymongo sudo pip install pymongo || sudo easy_install pymongo #demo均在交互解释器下进行 from pymongo import MongoClient as Client #连接MongoClient client=Client() #为空则为默认设置 ('localhost',27017) #连接数据库 db=client.demo #如果存在则连接,不存在则创建 #连接聚集(collection) 相当于关系型数据

目录(?)[+] 值得学习的C语言开源项目 - 1 Webbench - 2 Tinyhttpd - 3 cJSON - 4 CMockery - 5 Libev - 6 Memcached - 7 Lua - 8 SQLite - 9 UNIX v6 - 10 NETBSD C 资源大全 标准库 框架 人工智能 异步事件循环 音频 生态学 压缩 并发性 容器 密码学 数据库 调试 游戏引擎 图形用户界面 图形 图像处理 国际化 Jason 日志 机器学习 数学 多媒体 网络 物理学 机器人学

值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行. 下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html - 2. Tinyhttpd tinyhttpd是一个超轻量型Ht

1. 连接 from pymongo import MongoClient client = MongoClient("mongodb://mongodb0.example.net:27019") # client = MongoClient() db = client['primer'] coll = db.dataset # coll = db['dataset'] 2. 插入 from datetime import datetime result = db.restaurant