文章 2017-11-16 来自:开发者社区

mongodb3.4.4安装副本集,wt引擎配置优化(二)

今天大概研究下wiredtiger引擎,mongo从3.0开始引入,主要为了解决吃内存多,占用大量磁盘空间的问题,其实即使用了wt引擎,在性能上还是比tokuft要差,但是tokuft 在功能上代码迭代的太慢,退而求其次大家还是用了mongo,首先3.0的时候默认还是mmapv1 引擎,所以需要重新指定wt引擎,从3.2版本后就是默认了wt了,我用的现在是3.4  主要是配置上的优化,看...

文章 2017-11-08 来自:开发者社区

MongoDB在Linux下常用优化设置

以下是一些MongoDB推荐的常用优化设置。在生产环境下选取合适的参数值,例如预读值和默认文件描述符数目等,会对系统性能有很大的影响。 ** 关闭数据库文件的 atime 禁止系统对文件的访问时间更新会有效提高文件读取的性能。这个可以通过在 /etc/fstab 文件中增加 noatime 参数来实现。例如: /dev/xvdb /data ext4 noatime 0 0 修改完文件后重新...

文章 2017-05-29 来自:开发者社区

MongoDB优化

MongoDB 3.4 学生党上周有幸参与某公司的MongoDB测试,算是一次实战吧,结合网上的内容和自己的体会总结了以下几点优化: 1. 开启profile,这个可以监控执行慢的语句,这样可以分析哪些语句执行较慢; 2. 善用mongo提供的工具,如mongostat、mongoCompass等 3. 对于执行慢的语句执行explain,更加具体的分析查询信息、查询统计、使用索引等。 ...

文章 2017-03-08 来自:开发者社区

MongoDB · 特性分析 · 网络性能优化

从 C10K 说起 对于高性能即时通讯技术(或者说互联网编程)比较关注的开发者,对C10K问题(即单机1万个并发连接问题)应该都有所了解。『C10K』概念最早由 Dan Kegel 发布于其个人站点,即出自其经典的《The C10K problem》一文[1]。 于是FreeBSD推出了kqueue,Linux推出了epoll,Windows推出了IOCP。这些操作系统提供的功能就是为了解决C.....

MongoDB · 特性分析 · 网络性能优化
文章 2016-11-17 来自:开发者社区

千金药方——MongoDB疑难杂症的分析和优化

Driver 使用问题 慎用local、admin: • local:存储节点自身配置信息,数据不会被同步,重要的数据不要存储在 local 数据库,避免数据丢失 • admin:存储⽤用户、⻆⾊等管理信息,写⼊时会加 DB 级别互斥写锁,业务数据不要存储在 admin 数据库,影响性能   合理配置连接数: thread per connection 网络服务模型,每个线程需要1MB ...

文章 2016-10-17 来自:开发者社区

【云栖干货】MongoDB疑难杂症分析及优化

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文章 2016-10-11 来自:开发者社区

MongoDB涉及的业务比较慢--慢查询优化分析案例--以及参数说明

描述:该优化案例是想表达要了解各个参数的含义,结合业务的分析以及逻辑实现、以及创建索引和列顺序是如何选择的等(这里不再叙述) 环境描述一下: MongoDB版本 3.0.9,副本集3节点,内存64G,cpu 16 core,磁盘2TB SSD,使用WT存储引擎。。。 该表数据量2.6亿多。 大致分析如下: 通过mloginfo统计查看日志中慢查询的分类(将生产系统日志scp到测试服务器做的)...

文章 2016-07-29 来自:开发者社区

MongoDB位置查询内存使用优化

生产环境实例频繁 OOM ,调查发现主要由一些$near查询导致,查询类似如下,其中 latlng 字段建立了2d index。 { "find" : "userData", "filter" : { "latlng" : { "$near" : [ 116.34642045073839, ...

问答 2016-06-15 来自:开发者社区

mongodb千万级写入怎么优化

从mysql数据库通过java程序导入单表1300w到mongodb,花了大概50分钟,前1000w条数据中每100w条大概要3分钟,之后的300多w条就差不多每100w条要5到6分钟,之后再从其他的mysql表里面导入数据就会越来越慢,请问可以从那些方面可以优化mongodb的写入操作?这是我记录的花费时间可以确定的是如果只在mysql里面遍历读取这1300w条数据,花费时间是10分钟左右。

问答 2016-06-14 来自:开发者社区

mongodb 的find()耗时太长,应该怎样优化?

目的: 在超过10万条数据 随机 选取一条数据。我的方法: data=db[item].find().skip(random_num).limit()遇到问题: 耗费时间很长才能随机找到数据。根据profile测试,是因为find().怎么优化?

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