mongodbtemplate分页 mongodb分页查询太慢

本文目录一览:

  • 1、如何提高mongodb查询速度
  • 2、MongoDB如何优化查询性能?
  • 3、用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?
  • 4、Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能
  • 5、mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办
如何提高mongodb查询速度对于速度比较慢的查询来说 , 它是最重要的性能分析工具之一 。通过查看一个查询的explain()输出信息,可以知道查询使用了哪个索引,以及是如何使用的 。
使用专业的数据对比工具:市场上有一些专业的中间件工具,如 NineData,提供了一种高效且易于使用的 MongoDB 数据对比功能 。
在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合,用存储主键的方式进行关联查询 。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章,再从文章中获取评论id,最后用获得的完整的文章及其评论 。
排除方式七:查看mongodb数据文件,看是否已经很大?经查看,总大小才64M,这比32位文件上限的2G来讲 , 可以基本忽略;排除方式八:连接字符串 。
MongoDB如何优化查询性能?1、通过查看一个查询的explain()输出信息,可以知道查询使用了哪个索引,以及是如何使用的 。对于任意查询,都可以在最后添加一个explain()调用(与调用sort()或者limit()一样,不过explain()必须放在最后) 。
2、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合,用存储主键的方式进行关联查询 。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章,再从文章中获取评论id,最后用获得的完整的文章及其评论 。
3、排除方式七:查看mongodb数据文件,看是否已经很大?经查看 , 总大小才64M,这比32位文件上限的2G来讲,可以基本忽略;排除方式八:连接字符串 。
4、建立好合适索引,尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起,不需要返回的字段要屏蔽 , 增大机器内存,使用固态硬盘,海量数据使用集群部署 。
5、set,这个会影响写入速度的,三个replica set,速度会降低到三分之一 。大概主要影响速度的就是这几点吧 , 如果你需求不是非常复杂,我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的 。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?1、这个原因很多,可以从查询优化和硬件优化入手 , 比如建立索引,合理的数据结构,增加机器内存,使用SSD硬盘等都可以提高查询效率 。
2、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的,也就是我们所说的范式化设计 。在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合,用存储主键的方式进行关联查询 。
3、如果与服务器(这里指数据库)请求建立连接的时间超过ConnectionTimeOut,就会抛 ConnectionTimeOutException,即服务器连接超时,没有在规定的时间内建立连接 。如果与服务器连接成功,就开始数据传输了 。
Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能1、reduce 。相反,它将不得不把所有文章写入一个临时收集的磁盘,然后按顺序读取并reduce 。
2、基本上没有机会在RAM中进行reduce,相反,它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘,然后按顺序读取并进行reduce 。使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程 。
3、我们需要做的是把输入分成几块 , 通过各个块来加速一个MR作业 。
【mongodbtemplate分页 mongodb分页查询太慢】4、MongoDB能够使用BSON,并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中 。当Client端要将写入文档 , 使用查询等等操作时,需要将文档编码为BSON格式,然后再发送给Server端 。同样,Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的 。
mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办范式化与反范式化 在项目设计阶段,明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步 。
对于速度比较慢的查询来说,它是最重要的性能分析工具之一 。通过查看一个查询的explain()输出信息,可以知道查询使用了哪个索引,以及是如何使用的 。
我们下降到192秒,已经提升了6倍 。reduce的数量基本相同,但现在它们在写入磁盘前,可以在RAM内完成 。使用多线程MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程 。
使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程 。但通过多核CPU,在单个服务器使用Hadoop风格来并行作业非常有优势 。我们需要做的是把输入分成几块,通过各个块来加速一个MR作业 。
如果对比“完全安全”的同步写入你需要多一点性能,同时还想要一定程度的安全,那么你可以使用getLastError with‘j’让MongoDB只到一份日志提交后再发出错误报告通知 。那么日志将以100毫秒一次的速度输出到磁盘 , 而不是60秒 。

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