mongodb几十万数据查询慢 mongodb过亿数据

本文目录一览:

  • 1、mongodb一亿数据库多大
  • 2、为什么要用mongodb?
  • 3、怎么对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
mongodb一亿数据库多大1、MongoDB 的数据文件比较大,通常会超过默认的 500M 。这样看来 , 缓存用了 58G,这还差不多 。Resident Pages 左侧的数字是页的数量 , 页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量 。
2、Mongodb可以支持linux ,windows,OS X等操作系统 , 并且同时相应的支持32位和64位的系统 。但是要注意的一点是在32位的系统上数据库的数据总大小有一个2GB的限制 。
3、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库 , 由C++语言编写,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,最像关系数据库的 。
4、下面是例子:1)列出当前的数据库MongoDB shell version: 1connecting to: test show dbs -admin 0.03125GBlocal (empty) 可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库,上面看到的是有两个,分别是admin和local 。
为什么要用mongodb?【mongodb几十万数据查询慢 mongodb过亿数据】1、网站数据:MongoDB适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。(2)缓存:由于性能很高,MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
2、使用JSON风格语法 , 易于掌握和理解:MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法 。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法,客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现 。相对于SQL来说,更加直观,容易理解和掌握 。
3、◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统 。
4、物联网场景:使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析 。● 视频直播:使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等 。
5、对于那些写数据量很大或写频率过高 , 单台主服务器无法处理的应用程序 , 可以使用MongoDB的自动分片模式,分片相于分布式存储,有点像关系SQL中的分表操作,但这些分表都可同时写操作 , 这种方式可有效缓解对单台服务器的压力 。
怎么对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描1、从上面执行计划可以看出,如果该OR类查询走{b:1 ,  d:1, c:1,a:1}索引,则实际上做了全表扫描 。如果同时创建{b:1, d:1}、{c:1,a:1}索引,则直接走两个索引,其执行key和doc扫描行数远远小于全表扫描 。
2、可以清楚的看到,A1 使用 tl 索引,A2 进行了全表扫描,虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现 , 但是没有使用到 name 列,不符合最左前缀原则,无法使用索引 。所以在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段排序是关键 。
3、第一个特征是数据量大 。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T) 。类型繁多(Variety)第二个特征是数据类型繁多 。

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