MongoDB的存储结构及对空间使用率的影响 使用MongoDB一段时间的同学肯定会发现,MongoDB往往会占用比实际数据大小多不少空间的问题.如果利用db.stats()命令去查看,会发现MongoDB会报告几种不同的空间大小信息,如dataSize, storageSize以及fileSize.这些大小到底指的是什么意思呢?让我们来通过了解MongoDB的存储机制来解析这几个数值的含义. 数据库文件类型 MongoDB的数据库文件主要有3种: journal 日志文件 namespace

从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比. 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈. 总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb. 2.操作的便利性 memcache 数据结构单一.(key-value) redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 list,set, hash 等数据结构的存储. mongodb 支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库

from:http://yang.u85.us/memcache_redis_mongodb.pdf 从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比.1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈.总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb.2.操作的便利性memcache 数据结构单一.(key-value)redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 list,set,h

from:http://yang.u85.us/memcache_redis_mongodb.pdf 从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比.1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈.总体来讲,TPS(系统吞吐量) 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb.2.操作的便利性memcache 数据结构单一.(key-value)redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 lis

从以下几个维度,对redis.memcache.mongoDB 做了对比,欢迎拍砖 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈 总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb 2.操作的便利性 memcache数据结构单一 redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数 mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富 3.内存空间的大小和数据量的大小 redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突

从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比.1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈.总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb.2.操作的便利性memcache 数据结构单一.(key-value)redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 list,set,hash 等数据结构的存储.mongodb 支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言

张家江,网易乐得高级工程师. 贵金属(注:贵金属为笔者部门业务)的行情系统提供的接口通过Redis获取数据,目前使用Redis最多只存储了大概8000条左右的分钟k的行情数据,考虑到将来可能会有更大数据量的查询需求,需要查询几月甚至几年的行情数据,要求数据库在提供功能的同时又能保证性能和稳定性.Redis通常只用做较小数据量的内存数据库,而传统关系数据库又有一定的查询性能瓶颈,所以考虑调研一下其它的NoSQL数据库. 一.为什么调研MongoDB? 图1-1是DB-Engines2017年11月

从以下几个维度,对 Redis.memcache.MongoDB 做了对比.1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈.总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb.2.操作的便利性memcache 是内存型数据库,数据结构比较单一,只支持key-value,通常在memcache里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去这大大增加了网络io的次数和数据体积redis 是内存型数据库,丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,通常和

连接:mysql: mysql -h localhost -u username -pmongodb:con = pymongo.Connection(‘localhost’,27017)显示数据库mysql:show databases;mongodb:con.database_names()使用某个数据库mysql:use database;mongodb:db = con[‘database’] or con.database 没有将会创建显示所有的表mysql:show tables;m

打开视频文件或摄像头视频需要使用Opencv中的VideoCapture类,保存视频或摄像头视频到本地磁盘,需要使用Opencv中的VideoWriter类,使用都很简单,这篇文章就记录一下VideoWriter类的用法,主要关注一下VideoWriter在不同编码方式下保存视频文件大小的区别. VideoWriter类的一个常用构造方式如下: VideoWriter(const string& filename, int fourcc, double fps,Size frameSize, b

一.Redis: redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop(推进/弹出).add/remove(添加/删除)及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在

1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb 2.操作的便利性memcache数据结构单一redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富mysql是持久化存储,存放在磁盘里面,检索的话,会涉及到一定的IO瓶颈.推理到redis+mysql,它是内存+磁盘关系的一个映射,mysql放在磁盘,redis放在内存,这样

本篇内容大部分不是原创,转载的会贴有链接. 准备学习下数据库,想对目前的主流数据库做一个简单的了解分析,就搜集了资料整理到了一块. 当下主流的要数NoSql数据库了,拥有强大的高并发能力. mongodb: 它是一个内存数据库,数据都是放在内存里面的. 对数据的操作大部分都在内存中,但mongodb并不是单纯的内存数据库. 持久化方式: mongodb的所有数据实际上是存放在硬盘的,所有要操作的数据通过mmap的方式映射到内存某个区域内. 然后,mongodb就在这块区域里面进行数据修改,避免了

NoSQL 的全称是 Not Only SQL,也可以理解非关系型的数据库,是一种新型的革命式的数据库设计方式,不过它不是为了取代传统的关系型数据库而被设计的,它们分别代表了不同的数据库设计思路. MongoDB:它是一个内存数据库,数据都是放在内存里面的.对数据的操作大部分都在内存中,但 MongoDB 并不是单纯的内存数据库.MongoDB 是由 C++ 语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为 WE

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

NoSQL 的全称是 Not Only SQL,也可以理解非关系型的数据库,是一种新型的革命式的数据库设计方式,不过它不是为了取代传统的关系型数据库而被设计的,它们分别代表了不同的数据库设计思路. MongoDB:它是一个内存数据库,数据都是放在内存里面的.对数据的操作大部分都在内存中,但 MongoDB 并不是单纯的内存数据库.MongoDB 是由 C++ 语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能.MongoDB 旨在为 WEB

前言 一般我们都会将数据爬取下来保存在临时文件或者控制台直接输出,但对于超大规模数据的快速读写,高并发场景的访问,用数据库管理无疑是不二之选.首先简单描述一下MySQL和MongoDB的区别:MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点.我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言. 一.关系型数据库 关系模型就是指二维

1.Mongo与Mysql简单对比 关系型数据库-MySQL 1.在不同的引擎上有不同的存储方式. 2.查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 3.开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 4.缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. 非关系型数据库-MongoDB 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.这些数据具备自述性,呈现分层的树状数据结构.数据结构由键

汇总: 1. [MongoDB]安装MongoDB2. [MongoDB]Mongo基本使用:3. [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较4. [MongoDB]MongoDB与JAVA结合使用CRUD 参考:http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2011/06/01/2066119.html 介绍: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. 特点:高性能.易部

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起

Mongodb1. 安装2. CRUD3. 索引4. 副本及(replica sets)5. 分片(sharding) nosql 简单数据模型 元数据和应用数据分离 弱一致性 优势: 避免不必要的复杂性 高吞吐量 高水平扩展能力和低端硬件集群 不实用对象 - 关系映射 劣势 不支持ACID 功能简单 面向collection的数据库 数据库: 数据库无须创建 表:行 <----> 集合 :文档 集合无须事先定义: [root@localhost data]# wget https://fas