在mongodb 集群中,if  存在orphaned documents 和chunk migration, count查询可能会导致一个不正确的查询结果,例如我就是踩的这个坑,先不说话,看结果: skip 只能获取到54631,而count查出来了77396条数据,这就是坑,一样的查询条件,不一样的结果,为了避免这种结果,可以使用聚合查询, 如上图所示,着里又是一个坑. mongodb 的count详细文档见官网:https://docs.mongodb.com/manual/referen

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 在实际开发过程中,统计一个表的数据量是经常遇到的需求,用来统计数据库表的行数都会使用COUNT(*),COUNT(1)或者COUNT(字段),但是表中的记录越来越多,使用COUNT(*)也会变得越来越慢,今天我们就来分析一下COUNT(*)的性能到底如何. 1.COUNT(1).COUNT(*)与COUNT(字段)哪个更快? 执行效果: COU

表有主键列,count(1)的效率会稍微高于count(*),count(主键列)效率会高于count(1).表没有主键列,count(1)效率会高于count(*) count(1).count(*).count(id),在有主键的情况下效率是一样的,因为都会走主键索引,在没有主键的情况也是一样的,因为都会全表扫描.

在对大数据量进行检索或者分页的时候需要计算命中记录数大小,一般情况下我们可以直接COUNT得到结果,但是当结果集很大的时候(比如1万以上)具体结果值已经不重要了.没有人真的翻阅1万条记录,比如百度,你有多少次翻阅100页以上??? 所以,当遇到这种情况的时候我们可以模糊处理,比如:每页10条记录,当命中记录数超过100页时可以显示"更多……". 既然这样我们计算COUNT时需要个大概数据即可,这时TOP就粉墨登场了. 比如SQL语句: SELECT count(*) FROM tb1

对于count(主键id)来说,innodb引擎会遍历整张表,把每一行的id值都取出来,返回给server层,server层判断id值不为空,就按行累加 对于count(1)来说,innodb引擎遍历整张表,但不取值,返回给server层,server对于返回的每一行,放一个数字1进去,判断是不可能为空的,就按行累加 对于count(字段)来说, 如果这个字段定义为not null,一行行的从记录里面读出这个字段,判断不为空,则累加值 如果这个字段定义允许为null,那么执行的时候,判断到有可能

大家好,我是小林. 当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1).count(*).count(字段) 等. 到底哪种效率是最好的呢?是不是 count(*) 效率最差? 我曾经以为 count(*) 是效率最差的,因为认知上 selete * from t 会读取所有表中的字段,所以凡事带有 * 字符的就觉得会读取表中所有的字段,当时网上有很多博客也这么说. 但是,当我深入 count 函数的原

简介Percona监视和管理(PMM)是一个用于管理和监视MySQL和MongoDB性能的开源平台.它是由Percona与托管数据库服务.支持和咨询领域的专家合作开发的. PMM是一个免费的开源解决方案,您可以在自己的环境中运行,以获得最大的安全性和可靠性.它为MySQL和MongoDB服务器提供了彻底的基于时间的分析,以确保您的数据尽可能高效地工作. PMM是CS价格,由两部分组成PMM Client和PMM Server PMM客户机安装在要监视的每个数据库主机上.它收集服务器指标.一般系统

十年河东,十年河西,莫欺少年穷. EF就如同那个少年,ADO.NET则是一位壮年.毕竟ADO.NET出生在EF之前,而EF所走的路属于应用ADO.NET. 也就是说:你所写的LINQ查询,最后还是要转化为ADO.NET的SQL语句,转化过程中无形降低了EF的执行效率. 但是,使用EF的一个好处就是系统便于维护,减少了系统开发时间,降低了生成成本. OK,上述只是做个简单的对比,那么在实际编码过程中,我们应当怎样提升EF的性能呢? 工欲善其事,必先利其器. 我们使用EF和在很大程度提高了开发速度,

mysql的SQL_CALC_FOUND_ROWS 使用 类似count(*) 使用性能更高 在很多分页的程序中都这样写: SELECT COUNT(*) from `table` WHERE ......; 查出符合条件的记录总数 SELECT * FROM `table` WHERE ...... limit M,N; 查询当页要显示的数据 这样的语句可以改成: SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM `table` WHERE ...... limit M, N

需求:要想在一个调度中,从mongo中查出大于一个时间戳的所有的数据总和. 这个需求很简单,一个是scheduler,还有另一个就是查出来大于某个时间戳的总和,比如大于每天0点时间点的和. 需要注意的是:mongo中的date类型以UTC(Coordinated Universal Time)存储,就等于GMT(格林尼治标准时)时间,我们是+8时区,也就是时差相差8,所以+8小时就是系统当前时间. 举个栗子: %% 获取当天的0点时间戳 %% GMT时间(格林尼治时间)比北京时间少8小时 get

一:Count(*) 的实现方式? - 要明确的是,在不同的 MySQL 引擎中,count(*) 有不同的实现方式. - MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数,效率很高(前提是不加where条件). - 而 InnoDB 引擎就麻烦了,它执行 count(*) 的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累积计数. 二: 为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样,也把数字存起来呢? - 因为即使是在同一个时刻的多个查询,

mysql的SQL_CALC_FOUND_ROWS 和 count(*) 在很多分页的程序中都这样写: SELECT COUNT(*) from `table` WHERE ......;  查出符合条件的记录总数SELECT * FROM `table` WHERE ...... limit M,N; 查询当页要显示的数据 这样的语句可以改成: SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM `table` WHERE ......  limit M, N;SELECT F

回到目录 当我们从MongoDB网站下载安装包之后,它会伴随有一系列的工具,服务器程序mongod是我们耳熟能详的了,客户端mongo和性能检测mongostat我们可能就没有用过了,今天主要是介绍一下mongo这个客户端命令行工具的使用. 测试环境:服务端:linux版的mongod 2.6.9 客户端:window版的mongo 2.6.9 下面介绍一些常用的命令 1 建立一个新的链接 var x=new Mongo("192.168.2.4:27017") 2 显示所有数据库 s

回到目录 关于官方驱动集成IQueryable之后的一些事,有好事也有坏事,好事就是它会将你的linq语句非常友好的翻译成MongoDB语句,而坏事就是有一些linq语句不会被翻译,不会被翻译的代价就是将整个结果集装到内存,然后进行linq to object的查询,效率自然是非常低的,呵呵. 好事 最新官方驱动中,添加了对IQueryable扩展方法的支持 public static IMongoQueryable<TDocument> AsQueryable<TDocument>

注意:以下内容如果没有特别申明,默认使用的EF6.0版本,code first模式. 推荐MiniProfiler插件 工欲善其事,必先利其器. 我们使用EF和在很大程度提高了开发速度,不过随之带来的是很多性能低下的写法和生成不太高效的sql. 虽然我们可以使用SQL Server Profiler来监控执行的sql,不过个人觉得实属麻烦,每次需要打开.过滤.清除.关闭. 在这里强烈推荐一个插件MiniProfiler.实时监控页面请求对应执行的sql语句.执行时间.简单.方便.针对性强. 如图

之前一直用到的项目是Spring MVC+maven+mysql的,最近有些数据需要用到mongoDB数据库,现在做一些总结. 第一步:加载jar.maven配置 <!-- mongodb开始 --> <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.3.0</versio

转自:http://www.cnblogs.com/zhaopei/p/5721789.html [推荐]初级.NET程序员,你必须知道的EF知识和经验   阅读目录   [本文已下咒.先顶后看,会涨工资的哦 :)] 注意:以下内容如果没有特别申明,默认使用的EF6.0版本,code first模式. 推荐MiniProfiler插件 工欲善其事,必先利其器. 我们使用EF和在很大程度提高了开发速度,不过随之带来的是很多性能低下的写法和生成不太高效的sql. 虽然我们可以使用SQL Server

mongodb的C#封装,驱动是samus/mongodb-csharp 1.连接类 using MongoDB; using MongoDB.Linq; namespace DBModel { public class ConnString { public static string m_connStr = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["mongodb_ip"];// "Server=127.

4 管理 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 4 管理 4.1

一.十亿数据,轻松秒出 实时监控领域有两个显著的特点,一是数据来源很多而且数据量大,有来自监控摄像头.GPS.智能设备等:二是需要实时处理.我们的客户在做实时处理时,就遇到这样的问题.客户的某个数据表中有10亿条记录,希望统计类查询的响应时间在30s以内,而使用单台MySQL的响应时间在300s以上.OneProxy特有的并行查询功能,让响应时间降到10s以内.如有疑问,请联系onesoft007(微信) 二.并行查询前提之分库分表 大家都说MySQL不具备并行查询能力,OneProxy做到了!

在用spring-data-mongodb框架开发的过程中,需要实现分页查询,就百度了下,没找到满意的又google了下,找到了思路. 在spring-data-mongodb 官方文档中,建议你使用PagingAndSortingRepository  来实现分页,但是我是真的不喜欢这个设计啊!! 用方法名来映射查询语句,框架会自动生成执行代码,还为此定义了一套语法,举个例子: public interface UserRepository extends MongoRepository<Us