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    内存数据库索引

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很多人觉得数据库占用内存多有问题,其实这根本不是一个问题,不需要解决。首先,数据库的首要任务是管理数据,如何更快地提供数据查询是所有数据库需要解决的问题。而各家的解决方案几乎是一致的,无论是SQLServer,MySQL,MongoDB,无一例外地用空间换效率。通俗地讲,都是尽可能多地使用内存,把所有有用的东西(索引,数据等)尽量加载到内存以提高运行速度。所以,这绝对不是一个Bug,而是期望行为。反过来想,如果一个数据库为了节省内存而运行缓慢,这就违背一个数据库的基本宗旨了。搞清楚了这点,再来看你的问题。如果你这是在生产环境,那根本不用去回收内存,因为这只会让瞬间的效率变得很差。而且也起不到什么作用,因为稍后数据库又会重新从磁盘加载这些数据,造成高磁盘IO从而影响写入速度。所以最终,你只能得到暂时的空闲内存,查询速度和写入速度都会受到很大的影响。划不划算自己就能想明白了。如果这是开发环境,不用关心这些问题,那重启mongod就能简单解决问题了。另外因为可能想进一步清除缓存中的数据,那么可以使用Linux命令:echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
蛮大人123 2019-12-02 01:51:02 0 浏览量 回答数 0

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1.给filesystem cache 更多的内存es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache,你如果给 filesystem cache 更多的内存,尽量让内存可以容纳所有的 `idx segment file索引数据文件,那么你搜索的时候就基本都是走内存的,性能会非常高。2.热点数据提前缓存到filesystem cache 3.冷热分离,热数据和冷数据写到不同的索引库4.document 模型设计,减少复杂结构的join5.指定页查询,尤其是页越大越慢,受引擎底层设计影响,尽量避免指定页查询,而是一页一页查询
小志7980 2019-12-02 01:49:44 0 浏览量 回答数 0

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这个问题,我理解您是害怕数据太多占用服务器更多的内存。不知道您使用的什么数据库,不过一般数据库都有类似mysql 的limit x, x 的方法。您可以把这些商品做成分页展示的,这样就可以避免数据过大造成内存暴涨的问题。另外,根据数据的访问特点,可以在数据库中增加额外的索引,加速这个查询过程。
卓刀 2019-12-02 00:45:47 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

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索引索引是提高数据库表访问速度的方法。分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引:对正文内容按照一定规则排序的目录。非聚集索引:目录按照一定的顺序排列,正文按照另一种顺序排列,目录与正文之间保持一种映射关系。把数据库索引比作字典查询索引,聚集索引就是按照拼音查找,拼音栏中字的顺序就是查找得到的字的顺序。非聚集索引就像按照偏旁部首查找,同是单人旁查到的字所在的页码可能是杂乱的,没有顺序的。存储结构内存中存储的数据是有限的,当需要在磁盘中进行查找时就涉及到了磁盘的 I/O 操作。当磁盘驱动器执行读/写功能时。盘片装在一个主轴上,并绕主轴高速旋转,当磁道在读/写头(又叫磁头) 下通过时,就可以进行数据的读 / 写了。磁盘读取数据是以盘块(block)为基本单位的。位于同一盘块中的所有数据都能被一次性全部读取出来。而磁盘IO代价主要花费在查找时间Ts上。因此我们应该尽量将相关信息存放在同一盘块,同一磁道中。或者至少放在同一柱面或相邻柱面上,以求在读/写信息时尽量减少磁头来回移动的次数,避免过多的查找时间。索引查找时产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的时间复杂度。树高度越小,I/O次数越少。平衡树的高度过深进行多次磁盘IO,导致查询效率低下,而B树和B+树树中每个结点最多含有m个孩子,所以相对平衡树B树和B+树的高度比较低。B树每个节点都存储key和data,所有节点组成这棵树,并且叶子节点指针为null。B+树只有叶子节点存储data,叶子节点包含了这棵树的所有键值,叶子节点不存储指针。所有非终端节点看成是索引,节点中仅含有其子树根节点最大(或最小)的关键字,不包含查找的有效信息。B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起。总结:为什么使用B+树?1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上2.索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么使用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关,具体看下边分析)局部性原理与磁盘预读,预读的长度一般为页(page)的整倍数,(在许多操作系统中,页得大小通常为4k)数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样 每个节点只需要一次I/O 就可以完全载入,(由于节点中有两个数组,所以地址连续)。而红黑树这种结构, h 明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性。为什么B+树比B树更适合做索引?1.B+树磁盘读写代价更低B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,即内部节点不存储数据。因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。2.B+-tree的查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同,导致每一个数据的查询效率相当。在MySQL中,最常用的两个存储引擎是MyISAM和InnoDB,它们对索引的实现方式是不同的。MyISAM data存的是数据地址。索引是索引,数据是数据。InnoDB data存的是数据本身。索引也是数据。原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40180411/article/details/81431386
vamcily 2019-12-02 01:50:31 0 浏览量 回答数 0

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请先详细描述一下问题这些新闻的来源是什么?UGC?抓取?这些新闻有多大量?百万?千万?以抓取信息、新闻、千万量级为例,大概分为一下几部分:1.抓取到的新闻会有分类模块给每个条目打上标签后入库2.为了存取速度,在内存中维护一个标签-新闻唯一ID数组的数据结构,可以使用redis也可以单独写一个服务3.会有一张表维护用户和订阅话题4.当用户发送了获取消息请求时,去内存中根据请求的话题词去内存取得最新的几条新闻ID,根据ID去数据库取新闻返回,抗并发在数据库上加一层缓存如果是搜索引擎的话就是内存中维护着一张倒排索引表,每个新闻在入库之前都会清洗数据、切词存入该表中,之后用户查询关键词就会根据该表中的索引找到具体的若干条目返回
蛮大人123 2019-12-02 01:46:05 0 浏览量 回答数 0

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python 数据源 ,  主索引+增量索引 =你用在千万级数据上试过没。。, 而且搜索量非常大 是访问量的2-3倍 mongo做千万级应用准备最少上半个机柜大内存机吧 sphinx不能直接支持mongodb的。我们之前是用python来建立sphinx和mongodb之间的数据接口。sphinx索引完成之后,搜索动作时在sphinx自身的索引文件上完成的,不涉及的对数据库的搜索了。然后php再根据sphinx给出的id去读mongodb就可以了,怎么会出现断开什么的? 不过python去读mongodb的速度肯定要比sphinx自己直接读mysql要慢,有实力的话可以自己用c写个接口。 mongo做千万级应用准备最少上半个机柜大内存机吧 sphinx不能直接支持mongodb的。我们之前是用python来建立sphinx和mongodb之间的数据接口。sphinx索引完成之后,搜索动作时在sphinx自身的索引文件上完成的,不涉及的对数据库的搜索了。然后php再根据sphinx给出的id去读mongodb就可以了,怎么会出现断开什么的? 不过python去读mongodb的速度肯定要比sphinx自己直接读mysql要慢,有实力的话可以自己用c写个接口。 估计sphinx要分布式,mongodb性能影响应该会小一点。。。 sphinx做raid主要提升磁盘速度吧。 sphinx不能直接支持mongodb的。我们之前是用python来建立sphinx和mongodb之间的数据接口。sphinx索引完成之后,搜索动作时在sphinx自身的索引文件上完成的,不涉及的对数据库的搜索了。然后php再根据sphinx给出的id去读mongodb就可以了,怎么会出现断开什么的? 不过python去读mongodb的速度肯定要比sphinx自己直接读mysql要慢,有实力的话可以自己用c写个接口。 python+sphinx+mongodb以前也这样做过。。千万级!!没试过。 另外给sphinx做缓存。。还有有其它方法?? 把所有的查询结果放到memcache里面啊,如果不存在数据过期或者更新的话;还可以试试把sphinx的index文件放到/dev/shm里面,做好重启后重新索引的脚本就是了。 ######做二次缓存也可。。 应该大部分消耗在sphinx上吧。。 如果同时缓存mongodb中的文本数据的话,内存占用大了。所以只缓存sphinx的数据。######就是"你可以直接把所有的查询结果放到memcache里面" mongo做千万级应用准备最少上半个机柜大内存机吧
一枚小鲜肉帅哥 2020-06-20 19:33:10 0 浏览量 回答数 0

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选择合适的存储引擎: InnoDB保证从内存中读取数据。讲数据保存在内存中定期优化重建数据库降低磁盘写入操作提高磁盘读写速度充分使用索引分析查询日志和慢查询日志激进的方法。使用内存磁盘用 NOSQL 的方式使用 MYSQL
aoteman675 2019-12-02 01:55:27 0 浏览量 回答数 0

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仅供参考1.索引,正如楼上所说,你应该已经为数组加上了索引。但是值得注意的是,数组字段的索引比普通字段的索引体积要大很多(具体取决于数组的大小,数组越大,索引所占的空间越大)。这样就可能会导致一个问题:索引并不(完全)在内存里! 后果是,每次查询都需要涉及到额外的IO操作,性能会急剧下降。2.查询返回文档的大小。如果每次返回查询的文档数据量较大,而且客户端与mongodb并不处于同一机器上,那就会增加了网络传输所需的时间(不要小看这点时间),所以尽可能只返回所需要的字段。3.update-in-place. 由于schemaless的特性,mongodb会为每条文档记录预留一些空间给增加额外的字段或数据时使用,提高update的性能。但如果你文档的大小频繁地扩展(增加字段,增加数组长度等),那就会导致写的性能问题:mongodb需要把增长了的文档移动(move)到别的地方。(相当于从硬盘的一个位置移动另一个更空闲的位置)这时候的性能会大大下降。mongodb是一个内存型的数据库,如果你的热点数据都在内存上,它的性能会非常优异,而这很大程度取决与你的Schema设计。
落地花开啦 2019-12-02 01:54:13 0 浏览量 回答数 0

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session不妥,这个只能解决同一个用户的重复提交,但两个用户在不同浏览器上提交了重复数据,因为校验的查询和实际数据插入都有一个比较长的时间差,那就会出现业务上数据重复的问题如果该字段不能建唯一索引的话,一般只能考虑在一个公共访问的数据上控制唯一,内存数据库或者关系数据库都可以做到这点的,redis可以考虑cas锁,关系数据库可以做一个中间表,每次业务开始前就往该表插入一条数据(该表有一个唯一索引,如何设计你自己考虑),业务结束就删掉,考虑到意外情况还是设置一个过期时间,定时任务批量删除过期时间,基本保证不会数据重复
小旋风柴进 2019-12-02 02:05:07 0 浏览量 回答数 0

问题

2千万的索引库,完全匹配字段时用lucene直接读库还是将数据封装到map中查找较好?:报错

现有2千万条数据的索引库(可能更多),每条数据包含两个字段(word、count),现在要输入一个word查找count值,请问如何使用才是最佳方案? 目前有三种想法&...
kun坤 2020-06-06 15:43:19 0 浏览量 回答数 1

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mongostat是mongdb自带的状态检测工具,在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。它的输出有以下几列:inserts/s 每秒插入次数query/s 每秒查询次数update/s 每秒更新次数delete/s 每秒删除次数getmore/s 每秒执行getmore次数command/s 每秒的命令数,比以上插入、查找、更新、删除的综合还多,还统计了别的命令flushs/s 每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。mapped/s 所有的被mmap的数据量,单位是MB,vsize 虚拟内存使用量,单位MBres 物理内存使用量,单位MBfaults/s 每秒访问失败数(只有Linux有),数据被交换出物理内存,放到swap。不要超过100,否则就是机器内存太小,造成频繁swap写入。此时要升级内存或者扩展locked % 被锁的时间百分比,尽量控制在50%以下吧idx miss % 索引不命中所占百分比。如果太高的话就要考虑索引是不是少了q t|r|w 当Mongodb接收到太多的命令而数据库被锁住无法执行完成,它会将命令加入队列。这一栏显示了总共、读、写3个队列的长度,都为0的话表示mongo毫无压力。高并发时,一般队列值会升高。conn 当前连接数time 时间戳使用profiler类似于MySQL的slow log, MongoDB可以监控所有慢的以及不慢的查询。Profiler默认是关闭的,你可以选择全部开启,或者有慢查询的时候开启。查看Profile日志3个字段的意义ts:时间戳info:具体的操作millis:操作所花时间,毫秒注意,造成满查询可能是索引的问题,也可能是数据不在内存造成因此磁盘读入造成。
落地花开啦 2019-12-02 01:48:42 0 浏览量 回答数 0

问题

【RDS系列二】别总等数据库宕了才想起我

遇到过很多朋友跟技术团队,平时的精力都放在前端的业务开发上,不遇到问题是不太会关注数据库的。只有当数据库宕了才火急火燎的去找问题根源所在。其实RDS提供了实例诊断和性能优化的功能。 1.慢SQL统计和SQ...
belle.zhoux 2019-12-01 21:49:29 17195 浏览量 回答数 15

问题

云数据库 MongoDB 版的应用场景有哪些

读写分离MongoDB服务采用三节点副本集的高可用架构,三个数据节点位于不同的物理服务器上,自动同步数据。Primary和Secondary节点提供服务。两个节点分别提供独立域名,配合MongoDB...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:22:16 1019 浏览量 回答数 0

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嗯是的,Redis会受限于内存大小,而LevelDB却不会存在这个问题;其实这个问题标准确来说是 levelDB没有索引(官方文档有提到),但是Redis是有索引这个概念的,通过对一些关键字段建立索引,可以很快速的通过非key字段查询,我们的手游服务器使用的就是Redis数据库的,key就是玩家ID,然后里面存储一坨这个玩家的所有数据,要想使用其他字段去查询就得建立索引实现,索引的名称都是 _index_之类的。可能是levelDB和Redis的应用场景不太一样吧,Redis适用于数据量不会很大,但又要求高性能的情况;而LevelDB解决的是海量数据操作,还要进行排序的处理,如果有太多复杂操作反而会处理效率问题,不过这仅仅是本人的猜测而已Redis打破了我对关系型数据库的固有思想,昨晚看了LevelDB和HyperDex的介绍,顿时觉得技术宅称霸世界,不过平时仅仅接触过俩三万条的Redis,对这LevelDB和HyperDex没有具体的使用过,只能自己搭一个玩玩了
a123456678 2019-12-02 03:00:13 0 浏览量 回答数 0

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mysql的聚簇索引是指innodb引擎的特性,mysiam并没有,如果需要该索引,只要将索引指定为主键(primary key)就可以了。比如:create table blog_user( user_Name char(15) not null check(user_Name !=''), user_Password char(15) not null, user_emial varchar(20) not null unique, primary key(user_Name) )engine=innodb default charset=utf8 auto_increment=1;其中的 primary key(user_Name) 这个就是聚簇索引索引了;聚簇索引的叶节点就是数据节点,而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,并保留一个链接指向对应数据块。聚簇索引主键的插入速度要比非聚簇索引主键的插入速度慢很多。相比之下,聚簇索引适合排序,非聚簇索引(也叫二级索引)不适合用在排序的场合。因为聚簇索引本身已经是按照物理顺序放置的,排序很快。非聚簇索引则没有按序存放,需要额外消耗资源来排序。当你需要取出一定范围内的数据时,用聚簇索引也比用非聚簇索引好。另外,二级索引需要两次索引查找,而不是一次才能取到数据,因为存储引擎第一次需要通过二级索引找到索引的叶子节点,从而找到数据的主键,然后在聚簇索引中用主键再次查找索引,再找到数据。innodb索引分类:聚簇索引(clustered index)    1)  有主键时,根据主键创建聚簇索引    2)  没有主键时,会用一个唯一且不为空的索引列做为主键,成为此表的聚簇索引    3) 如果以上两个都不满足那innodb自己创建一个虚拟的聚集索引辅助索引(secondary index)   非聚簇索引都是辅助索引,像复合索引、前缀索引、唯一索引 myisam索引:因为myisam的索引和数据是分开存储存储的,myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中,当需要访问数据时(通过索引访问数据),在内存中直接搜索                         索引,然后通过索引找到磁盘相应数据,这也就是为什么索引不在key buffer命中时,速度慢的原因     innodb索引:innodb的数据和索引放在一起,当找到索引也就找到了数据 自适应哈希索引:innodb会监控表上的索引使用情况,如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升,那就建立哈希索引,自 适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来,                               因此建立的速度很快,不需要将整个表都建哈希索引,InnoDB 存储引擎会自动根据访问的频率和模式来为某些页建立哈希索引。自适应哈希索引不需要                               存储磁盘的,当停库内容会丢失,数据库起来会自己创建,慢慢维护索引。     聚簇索引:MySQL InnoDB一定会建立聚簇索引,把实际数据行和相关的键值保存在一块,这也决定了一个表只能有一个聚簇索引,即MySQL不会一次把数据行保存在二个地方。     1)  InnoDB通常根据主键值(primary key)进行聚簇     2) 如果没有创建主键,则会用一个唯一且不为空的索引列做为主键,成为此表的聚簇索引     3) 上面二个条件都不满足,InnoDB会自己创建一个虚拟的聚集索引 优点:聚簇索引的优点,就是提高数据访问性能。聚簇索引把索引和数据都保存到同一棵B+树数据结构中,并且同时将索引列与相关数据行保存在一起。这意味着,当你访问同一数据页不同行记录时,已经把页加载到了Buffer中,再次访问的时候,会在内存中完成访问,不必访问磁盘。不同于MyISAM引擎,它将索引和数据没有放在一块,放在不同的物理文件中,索引文件是缓存在key_buffer中,索引对应的是磁盘位置,不得不通过磁盘位置访问磁盘数据。  缺点:1) 维护索引很昂贵,特别是插入新行或者主键被更新导至要分页(page split)的时候。建议在大量插入新行后,选在负载较低的时间段,通过OPTIMIZE TABLE优化表,因为必须被移动的行数据可能造成碎片。使用独享表空间可以弱化碎片   2) 表因为使用UUId作为主键,使数据存储稀疏,这就会出现聚簇索引有可能有比全表扫面更慢,所以建议使用int的auto_increment作为主键 3) 如果主键比较大的话,那辅助索引将会变的更大,因为辅助索引的叶子存储的是主键值;过长的主键值,会导致非叶子节点占用占用更多的物理空间  辅助索引在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引,辅助索引访问数据总是需要二次查找。辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置,而是主键值。通过辅助索引首先找到的是主键值,再通过主键值找到数据行的数据叶,再通过数据叶中的Page Directory找到数据行。复合索引由多列创建的索引称为符合索引,在符合索引中的前导列必须出现在where条件中,索引才会被使用ALTER TABLE test.users ADD INDEX idx_users_id_name (name(10) ASC, id ASC) ; 前缀索引当索引的字符串列很大时,创建的索引也就变得很大,为了减小索引体积,提高索引的扫描速度,就用索引的前部分字串索引,这样索引占用的空间就会大大减少,并且索引的选择性也不会降低很多。而且是对BLOB和TEXT列进行索引,或者非常长的VARCHAR列,就必须使用前缀索引,因为MySQL不允许索引它们的全部长度。使用:列的前缀的长度选择很重要,又要节约索引空间,又要保证前缀索引的选择性要和索引全长度选择性接近。 唯一索引唯一索引比较好理解,就是索引值必须唯一,这样的索引选择性是最好的 主键索引主键索引就是唯一索引,不过主键索引是在创建表时就创建了,唯一索引可以随时创建。说明主键和唯一索引区别     1) 主键是主键约束+唯一索引     2) 主键一定包含一个唯一索引,但唯一索引不是主键     3) 唯一索引列允许空值,但主键列不允许空值     4) 一个表只能有一个主键,但可以有多个唯一索引 索引扫描方式:紧凑索引扫描(dense index):在最初,为了定位数据需要做权表扫描,为了提高扫描速度,把索引键值单独放在独立的数据的数据块里,并且每个键值都有个指向原数据块的指针,因为索引比较小,扫描索引的速度就比扫描全表快,这种需要扫描所有键值的方式就称为紧凑索引扫描 松散索引扫描(sparse index):为了提高紧凑索引扫描效率,通过把索引排序和查找算法(B+trre),发现只需要和每个数据块的第一行键值匹配,就可以判断下一个数据块的位置或方向,因此有效数据就是每个数据块的第一行数据,如果把每个数据块的第一行数据创建索引,这样在这个新创建的索引上折半查找,数据定位速度将更快。这种索引扫描方式就称为松散索引扫描。 覆盖索引扫描(covering index):包含所有满足查询需要的数据的索引称为覆盖索引,即利用索引返回select列表中的字段,而不必根据索引再次读取数据文件索引相关常用命令:1) 创建主键 CREATE TABLE pk_tab2 (  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  a1 varchar(45) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 2) 创建唯一索引create unique index indexname on tablename(columnname); alter table tablename add unique index indexname(columnname); 3) 创建单列一般索引create index indexname on tablename(columnname);alter table tablename add index indexname(columnname); 4) 创建单列前缀索引create index indexname on tablename(columnname(10));    //单列的前10个字符创建前缀索引alter table tablename add index indexname(columnname(10)); //单列的前10个字符创建前缀索引 5) 创建复合索引create index indexname on tablename(columnname1,columnname2);    //多列的复合索引create index indexname on tablename(columnname1,columnname2(10));    //多列的包含前缀的复合索引alter table tablename add index indexname(columnname1,columnname2); //多列的复合索引alter table tablename add index indexname(columnname1,columnname(10)); //多列的包含前缀的复合索引 6) 删除索引drop index indexname on tablename;;alter table tablename drop  index indexname; 7) 查看索引show index from tablename;show create table pk_tab2;作者:大树叶 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/bigtree_3721/article/details/51335479 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
孟志昂 2019-12-02 01:45:11 0 浏览量 回答数 0

问题

从2000万条开房数据优化谈检索:报错

看到以前一个帖子 2000万条开房数据,如何快速查询(数据库优化)。(按照规矩,先把福利贴上 http://kfxx.info)  一、引言 对...
kun坤 2020-06-08 11:03:28 21 浏览量 回答数 1

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看你怎么查询,是统计还是取得某个条件的数据,还是根据id找某个数据。可以采用的方式,索引,创建冗余的临时表和临时字段,存储过程另外,sql server 2014/2016数据库,支持内存表,只要你内存够大,放在内存中查询,效率暴增。很多时候查询消耗的是io不是cpu
吴孟桥 2019-12-02 02:48:44 0 浏览量 回答数 0

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1、Java编写的、基于HDFS之上的,面向列的数据库2、写入性能受到很多因素影响:磁盘、CPU、内存、网络带宽、3、还有:传输协议、缓存、批处理、压缩、Region 分割数量、索引、包括写入时候是否包含查询或者修改操作、是否影响索引重建4、如果是单纯写入,不考虑索引生成和修改操作。批处理写入速度应该比较快。32核心64G内存的测试数据。200 regions对象大小:9216bytes85000~90000左右/秒带宽1.5G。https://blog.csdn.net/zx8167107/article/details/78753634
徐雷frank 2019-12-02 01:44:11 0 浏览量 回答数 0

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不知道谁测过mongo的update性能 这种数据库级别的锁(基本上等同于文件锁) 写性能不知道如何 当然mongo有热数据缓存 经常变化的数据进内存也无所谓了;另外 不管什么数据库 经常变化的数据做索引都不太好。
蛮大人123 2019-12-02 01:47:28 0 浏览量 回答数 0

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个人认为题主提到的MongoDB数组查询和更新的性能问题,很可能是Schema设计上的问题。但题主并没有给出具体的设计,所以我就提出几个值得关注的点仅供参考:1.索引,正如楼上所说,你应该已经为数组加上了索引。但是值得注意的是,数组字段的索引比普通字段的索引体积要大很多(具体取决于数组的大小,数组越大,索引所占的空间越大)。这样就可能会导致一个问题:索引并不(完全)在内存里! 后果是,每次查询都需要涉及到额外的IO操作,性能会急剧下降。2.查询返回文档的大小。如果每次返回查询的文档数据量较大,而且客户端与mongodb并不处于同一机器上,那就会增加了网络传输所需的时间(不要小看这点时间),所以尽可能只返回所需要的字段。3.update-in-place. 由于schemaless的特性,mongodb会为每条文档记录预留一些空间给增加额外的字段或数据时使用,提高update的性能。但如果你文档的大小频繁地扩展(增加字段,增加数组长度等),那就会导致写的性能问题:mongodb需要把增长了的文档移动(move)到别的地方。(相当于从硬盘的一个位置移动另一个更空闲的位置)这时候的性能会大大下降。mongodb是一个内存型的数据库,如果你的热点数据都在内存上,它的性能会非常优异,而这很大程度取决与你的Schema设计。mongodb一直标榜的Schemaless优点误导了很多人,其实这个更多是想说明mongodb是动态的schema,而并不是不需要设计schema。
蛮大人123 2019-12-02 01:47:07 0 浏览量 回答数 0

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如果实时基于比分排序,1、实时性,性能必须高、快速2、能提供基于某个条件的排序功能3、如果实时查询的高并发,最好能支持高并发查询综合以上各个方面的特点,可行方案1、使用数据库,但是在比分或者其他字段上建立索引2、可以排序3、可以查询最好的选择是基于内存缓存的+排序能力的数据库。相对来说Redis>MongoDB>MySQL。Redis提供缓存、高并发、字段索引等机制,实时性相对较高。鉴于足球比赛比分相对来说数据规模不大,应该可行。另外对于Redis来说应该可以实现。根据实际数据规模,提示硬件配置。
徐雷frank 2019-12-02 01:44:14 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 应用场景 在对数据库有少量写请求,但有大量读请求的应用场景下,单个实例可能无法抵抗读取压力,甚至对主业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展,分担数据库压力,您可以在某个地域中创建一个或多个只读实例,利用只读实例满足大量的数据库读取需求,以此增加应用的吞吐量。 简介 创建只读实例相当于复制了一个主实例,数据与主实例一致,主实例的数据更新也会通过MySQL的原生复制功能自动同步到所有只读实例。网络类型不同的主实例和只读实例之间也可以进行数据同步。只读实例跟主实例在同一地域,但可以在不同的可用区。只读实例拓扑图如下图所示: 注意 目前,云数据库RDS的以下版本支持只读实例:MySQL 5.6、MySQL 5.7(不包括MySQL 5.7基础版)。 只读实例为单个物理节点的架构(没有备节点)。 计费标准 只读实例需要额外收费,其计费方式是按时付费,费用详情请参见云数据库RDS详细价格信息中的只读实例部分。 功能特点 规格可以与主实例不一致,并可以随时更改规格(没有时间限制),便于弹性升降级。 支持按时计费,使用更灵活,费用更便宜。 不需要维护账号与数据库,全部通过主实例同步。 具有独立的白名单配置。 提供近20个系统性能指标的监控视图,如磁盘容量、IOPS、连接数、CPU利用率、网络流量等。 提供多种优化建议,如存储引擎检查、主键检查、大表检查、索引偏多、缺失索引等,用户可以根据优化建议并结合自身的应用特点来对数据库进行优化。 功能限制 只读实例有如下功能限制: 如果主实例规格内存大于等于64G,则最多允许创建10个只读实例。 如果主实例规格内存小于64G,则最多允许创建5个只读实例。 备份设置:不支持备份设置以及临时备份。 实例恢复: 不支持通过备份文件或任意时间点创建临时实例,不支持通过备份集覆盖实例。 创建只读实例后,主实例将不支持通过备份集直接覆盖实例来恢复数据。 数据迁移:不支持将数据迁移至只读实例。 数据库管理:不支持创建和删除数据库。 账号管理:不支持创建和删除账号,不支持为账号授权以及修改账号密码功能。
2019-12-01 22:57:11 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 应用场景 在对数据库有少量写请求,但有大量读请求的应用场景下,单个实例可能无法抵抗读取压力,甚至对主业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展,分担数据库压力,您可以在某个地域中创建一个或多个只读实例,利用只读实例满足大量的数据库读取需求,以此增加应用的吞吐量。 简介 创建只读实例相当于复制了一个主实例,数据与主实例一致,主实例的数据更新也会通过MySQL的原生复制功能自动同步到所有只读实例。网络类型不同的主实例和只读实例之间也可以进行数据同步。只读实例跟主实例在同一地域,但可以在不同的可用区。只读实例拓扑图如下图所示: 注意 目前,云数据库RDS的以下版本支持只读实例:MySQL 5.6、MySQL 5.7(不包括MySQL 5.7基础版)。 只读实例为单个物理节点的架构(没有备节点)。 计费标准 只读实例需要额外收费,其计费方式是按时付费,费用详情请参见云数据库RDS详细价格信息中的只读实例部分。 功能特点 规格可以与主实例不一致,并可以随时更改规格(没有时间限制),便于弹性升降级。 支持按时计费,使用更灵活,费用更便宜。 不需要维护账号与数据库,全部通过主实例同步。 具有独立的白名单配置。 提供近20个系统性能指标的监控视图,如磁盘容量、IOPS、连接数、CPU利用率、网络流量等。 提供多种优化建议,如存储引擎检查、主键检查、大表检查、索引偏多、缺失索引等,用户可以根据优化建议并结合自身的应用特点来对数据库进行优化。 功能限制 只读实例有如下功能限制: 如果主实例规格内存大于等于64G,则最多允许创建10个只读实例。 如果主实例规格内存小于64G,则最多允许创建5个只读实例。 备份设置:不支持备份设置以及临时备份。 实例恢复: 不支持通过备份文件或任意时间点创建临时实例,不支持通过备份集覆盖实例。 创建只读实例后,主实例将不支持通过备份集直接覆盖实例来恢复数据。 数据迁移:不支持将数据迁移至只读实例。 数据库管理:不支持创建和删除数据库。 账号管理:不支持创建和删除账号,不支持为账号授权以及修改账号密码功能。
2019-12-01 22:57:11 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 应用场景 在对数据库有少量写请求,但有大量读请求的应用场景下,单个实例可能无法抵抗读取压力,甚至对主业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展,分担数据库压力,您可以在某个地域中创建一个或多个只读实例,利用只读实例满足大量的数据库读取需求,以此增加应用的吞吐量。 简介 创建只读实例相当于复制了一个主实例,数据与主实例一致,主实例的数据更新也会通过MySQL的原生复制功能自动同步到所有只读实例。网络类型不同的主实例和只读实例之间也可以进行数据同步。只读实例跟主实例在同一地域,但可以在不同的可用区。只读实例拓扑图如下图所示: 注意 目前,云数据库RDS的以下版本支持只读实例:MySQL 5.6、MySQL 5.7(不包括MySQL 5.7基础版)。 只读实例为单个物理节点的架构(没有备节点)。 计费标准 只读实例需要额外收费,其计费方式是按时付费,费用详情请参见云数据库RDS详细价格信息中的只读实例部分。 功能特点 规格可以与主实例不一致,并可以随时更改规格(没有时间限制),便于弹性升降级。 支持按时计费,使用更灵活,费用更便宜。 不需要维护账号与数据库,全部通过主实例同步。 具有独立的白名单配置。 提供近20个系统性能指标的监控视图,如磁盘容量、IOPS、连接数、CPU利用率、网络流量等。 提供多种优化建议,如存储引擎检查、主键检查、大表检查、索引偏多、缺失索引等,用户可以根据优化建议并结合自身的应用特点来对数据库进行优化。 功能限制 只读实例有如下功能限制: 如果主实例规格内存大于等于64G,则最多允许创建10个只读实例。 如果主实例规格内存小于64G,则最多允许创建5个只读实例。 备份设置:不支持备份设置以及临时备份。 实例恢复: 不支持通过备份文件或任意时间点创建临时实例,不支持通过备份集覆盖实例。 创建只读实例后,主实例将不支持通过备份集直接覆盖实例来恢复数据。 数据迁移:不支持将数据迁移至只读实例。 数据库管理:不支持创建和删除数据库。 账号管理:不支持创建和删除账号,不支持为账号授权以及修改账号密码功能。
2019-12-01 22:57:10 0 浏览量 回答数 0

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1.第一个问题通过数据版本,也就是所谓的乐观锁解决。 2.先写日志log,然后ack机制。其实很多这种方式被很多应用所用到比如mysql。 3.用户注册本身这个功能不属于高频调用,所以性能上不需要考虑太多,直接悲观锁实现即可。而且这种可能性非常低,就算失败,那么返回给用户一个能理解的失败信息即可。######回复 @sixliu:谢谢回复靠谱的回答真不多我再等等看...######回复 @花歌:第二个可能没太理解你的场景######谢谢咯~1和3可以,我看看还有什么别的方案,差不多也就这么做了,2的话再考虑考虑吧感觉还是有点不适用场景###### 三个问题,其实就是同一个并发的问题,###### 都是并发中会出现的问题。 1说的在内存里的情况,就是2。 1说的在数据库中的情况,就是3。 在数据库中,数据库自己会有锁来解决这个问题,遇到这种情况会修改失败,程序中捕获这种异常做处理返回给前台就可以了。 在内存中,单机单进程单线程,会有顺序,因此没有问题。多机或多进程或多线程操作同一数据,会出现此问题。一种实现方式是加锁,相当于仿照数据库那样的实现,内存正在被修改时,其他的修改会被阻塞或者异常终止。另一种方式是通过队列实现顺序操作,所有的修改都发送到一个程序修改。######让我想想,嗯差不多,回答比较靠谱,谢了先其实...我用的是nodejs全异步操作,前面的数据库操作没完成,后面的也可以进入函数,如果网络延迟,就会造成执行完成顺序和开始执行顺序不一致...等等想一会再问你哈###### 1.是设计上的问题 两个操作如果有先后顺序 就得先后执行  一个操作完了之后再下一个操作 不可能明知道有一前一后却还要非得一起 2.这个就是非常典型的数据库事务 就是保证多个不相关的操作的原子性 只要其中一个出问题就全部回滚 不存在有的成功有的失败 事务还是个挺复杂的东西 mongodb都还不支持事务 多服务器之间分布式的事务也是有些麻烦的  3.同时的操作数据库自己会进行锁的处理 对数据库来说还是一前一后  如果某个字段设置了唯一索引 那后面的那个必然会出错 代码里正常处理就可以了 所以用户名不唯一的处理有两个地方 一个是在插入之前 一个是在插入时抛出唯一索引异常   当然也可以在新建用户这一整个操作上加锁 全局同时只能有一个用户在新建 不过这样可能效率不高 ######问题1现实情况就是这样用户以为他的操作有顺序但基于连接池算是并发操作即时不用池那也是异步操作不能保证顺序所以只能考虑数据库锁时间戳问题2还没到数据库呢...只考虑多个内存中的对象操作问题3现在就是这样处理的###### 1.加锁 2.加事务控制 3.异常捕获与处理 工作不满一年吧######不好意思...工作6年多了开发经验10多年问题1暂时用乐观锁解决了问题2事务控制个毛线问题你可能是没读清内存中的几个对象而已和数据库无关就是事务也得自己实现这话谁都会说我想听的是备忘录模式这种...到底怎么做能优雅点还是我从需求设计上可能有问题问题3靠数据库唯一约束出错返回太暴力现在就是这么做的也可以数据库加锁怕影响性能###### 1,updateusersetstatus=2wherestatus=3andid=1; 2,用户名设置唯一索引。###### 可以用现在拷贝上操作,再合并的方法解决。1、按顺序合并。2、按状态合并。3、按索引合并。
优选2 2020-06-09 10:36:32 0 浏览量 回答数 0

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Re读写分离后的数据一致性问题 优化数据库。(废话了) 1、将数据库体积定时的清理保持苗条的身材。 2、表要尽量简单,关系不要太复杂,尽量不要太多索引。 提升配置。 提升配置治标不治本啊。 优化程序。 1、利用客户端缓存,减少对数据库的反复读取,当用户读取一次评论之后便将评论信息写入本地cookie,当用户在一段时间内不停刷新页面的时候,就不让他再读数据库了直接去cookie里面取数据。添加到数据库数据成功的同时也返回数据告诉客户端也添加到cookie里面去。这样用户就知道他自己成功评论了,而且不论他怎么刷都伤不到服务器。 2、利用缓存服务器的缓存,减少对数据库的反复读取,和cookie差不多,只不过是存在了服务器的内存里面。这样比读数据库快,但是需要注意这种情况下,如果用户玩命的刷,服务器还是很伤。就算是读内存还是得读服务器的东西。 3、没必要将所有的评论都放在数据库里,如果评论太多太久远的没有意义的就删了吧。或者干脆静态化了得了,减少数据库的体积。 4、关于同一时间并发的评论,直接先不写数据库,先全写到内存里去合并数量,然后按照数据库能接受的节奏,写进数据库。其实这个也是治标不治本,真正的洪流来了,怎么优化都没用。直接封IP吧。 最后的大招: 告诉用户他的数据已经提交,但是服务器更新需要一定的时间,请不要着急等30秒后刷新看看。这招最简单,根本就不用什么程序。
ayouny 2019-12-02 01:46:18 0 浏览量 回答数 0

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1.第一个问题通过数据版本,也就是所谓的乐观锁解决。 2.先写日志log,然后ack机制。其实很多这种方式被很多应用所用到比如mysql。 3.用户注册本身这个功能不属于高频调用,所以性能上不需要考虑太多,直接悲观锁实现即可。而且这种可能性非常低,就算失败,那么返回给用户一个能理解的失败信息即可。######回复 @sixliu : 谢谢回复 靠谱的回答真不多 我再等等看...######回复 @花歌 : 第二个 可能没太理解你的场景######谢谢咯~ 1和3可以,我看看还有什么别的方案,差不多也就这么做了,2的话 再考虑考虑吧 感觉还是有点不适用场景###### 三个问题,其实就是同一个并发的问题,###### 都是并发中会出现的问题。 1说的在内存里的情况,就是2。 1说的在数据库中的情况,就是3。 在数据库中,数据库自己会有锁来解决这个问题,遇到这种情况会修改失败,程序中捕获这种异常做处理返回给前台就可以了。 在内存中,单机单进程单线程,会有顺序,因此没有问题。多机或多进程或多线程操作同一数据,会出现此问题。一种实现方式是加锁,相当于仿照数据库那样的实现,内存正在被修改时,其他的修改会被阻塞或者异常终止。另一种方式是通过队列实现顺序操作,所有的修改都发送到一个程序修改。######让我想想,嗯 差不多,回答比较靠谱,谢了先 其实...我用的是nodejs 全异步操作,前面的数据库操作没完成,后面的也可以进入函数,如果网络延迟,就会造成执行完成顺序和开始执行顺序不一致... 等等想一会再问你哈###### 1. 是设计上的问题  两个操作如果有先后顺序  就得先后执行   一个操作完了之后再下一个操作   不可能明知道有一前一后 却还要非得一起 2. 这个就是非常典型的数据库事务   就是保证多个不相关的操作的原子性  只要其中一个出问题就全部回滚  不存在有的成功有的失败  事务还是个挺复杂的东西   mongodb都还不支持事务  多服务器之间分布式的事务也是有些麻烦的   3. 同时的操作 数据库自己会进行锁的处理  对数据库来说还是一前一后    如果某个字段设置了唯一索引  那后面的那个必然会出错  代码里正常处理就可以了   所以用户名不唯一的处理有两个地方  一个是在插入之前  一个是在插入时抛出唯一索引异常      当然也可以在新建用户这一整个操作上加锁   全局同时只能有一个用户在新建  不过这样可能效率不高  ######问题1 现实情况就是这样 用户以为他的操作有顺序 但基于连接池 算是并发操作 即时不用池 那也是异步操作 不能保证顺序 所以只能考虑数据库锁 时间戳 问题2 还没到数据库呢... 只考虑多个内存中的对象操作 问题3 现在就是这样处理的###### 1.加锁 2.加事务控制 3.异常捕获与处理 工作不满一年吧######不好意思... 工作6年多了 开发经验10多年 问题1 暂时用乐观锁解决了 问题2 事务控制个毛线 问题你可能是没读清 内存中的几个对象而已 和数据库无关 就是事务也得自己实现 这话谁都会说 我想听的是 备忘录模式 这种... 到底怎么做能优雅点 还是我从需求设计上可能有问题 问题3 靠数据库唯一约束出错返回太暴力 现在就是这么做的 也可以数据库加锁 怕影响性能###### 1,update user set status=2 where status=3 and id=1; 2,用户名设置唯一索引。###### 可以用现在拷贝上操作,再合并的方法解决。1、按顺序合并。2、按状态合并。3、按索引合并。
爱吃鱼的程序员 2020-05-29 20:15:24 0 浏览量 回答数 0

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Hbase 适用于数据业务较大,使用场景单一的业务,即能 通过 rowkey 容易的查询数据.当然现在也有很多二级索引的方案,基本都是基于协处理器实现的,会有一定的延迟.MongoDB 是 NoSql 中最像Mysql的数据库,本身支持集群扩展.还可以当内存缓存数据库使用. 已经回答
游客bgx5ifdnbokuq 2019-12-02 01:55:15 0 浏览量 回答数 0

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我回答这个问题之前,我们先假设SQL Server的规格都是一致的,比如版本一致,CPU数量一致,内存大小一致,SSD规格一致,网卡配置一致。这样才有可比性。有了这些前提以后,我个人觉得性能应该几乎没有差异的。RDS版的SQL Server优势在于:1.一整套的监控,报警方案,这个在ECS自建SQL Server数据库是不具备的2.RDS SQL Server 2008是双机热备,可以做到30秒内的主备切换,HA的这点特性是ECS自建SQL Server数据库达不到的高度3.RDS SQL Server支持任意时间点数据库还原功能,ECS自建SQL Server数据库只有自己花人力物力去完成这个功能。4.RDS SQL Server有经验老道,从业十年以上的技术专家为您保驾护航,这点ECS自建SQL Server数据库是很难做到的。5.RDS SQL Server有非常完备的性能分析方案,比如:慢查询,索引缺失,CPU,IO,内存综合分析方案,诊断报告,这些都是ECS自建SQL Server数据库所不具备的。这里就不一一列举了,总之选择RDS SQL Server,让你无后顾之忧。
风移 2019-12-01 23:16:40 0 浏览量 回答数 0

问题

SQL Server未使用,但分配了表空间

我有越来越大的ms sql数据库。经检查,我发现某些表中有一堆未使用的空间。我没有进行很多物理删除,因此我认为它只是删除的记录。DBCC SHRINK不会缩小文件。但是,如果我将表转储到新的空数据库...
心有灵_夕 2019-12-26 22:18:02 1 浏览量 回答数 1

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