mysql海量数据的优化
下面是一部分比较重要的建议：1、选择正确的存储引擎以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量 ...
原文：mongodb海量数据CRUD优化
. 批量保存优化 避免一条一条查询，采用bulkWrite, 基于ReplaceOneModel，启用upsert: . 分页优化 经常用于查询的字段，需要确保建立了索引。 对于包含多个键的查询，可以创建符合索引。 . 避免不必要的count 查询时，走索引，速度并不慢，但是如果返回分页Page lt gt ，需要查询totalcount，当单表数据过大时，count会比较耗时，但是设想意向，你 ...
2019-05-28 19:47 0 1034 推荐指数：
相关推荐
MongoDB 海量数据高效读写
mysql -- 操作硬盘 -- i/o --- 高并发时 拒绝访问 主从，主主结构 --- 高可用 redis --- 纯内存数据库 八大数据结构... 数据淘汰算法 10w/Qps --- 数据统计汇总操作不便 mongodb --- 内存（热数据库 20%） --- 硬盘 （冷数据 80 ...
SQL：海量数据的处理及优化
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，海量数据是指数据量过大，数据格式复杂，数据中的随机情况多，不便于分类和处理的数据。对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务，原因有以下几个方面： 1. 数据量过大。数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处 理 ...
Mongodb对集合(表)和数据的CRUD操作
一、集合（对应数据库的表） 1、查看当前库里的所有集合 2、新建集合 显式创建 隐式创建 3、删除集合 二、文档（对应数据库中的行） 1、新增（insert、save、insertOne/insertMany ...
mysql 优化海量数据插入和查询性能
对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。 修改mysql数据库配置： 0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件（版本和平 ...
海量数据、高并发的优化方案
从总体上来看，对于大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发，需要合理的加大服务器和带宽的投入，并且需要 ...
浅析MongoDB数据库的海量数据存储应用
【摘要】当今已进入大数据时代，特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展，传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求。随着NoSQL数据库的不断发展和成熟，可以较好地解决海量存储和海量计算方面的应用需求。本文重点描述作为NoSQL之一MongoDB数据库在海量 ...