目的:使的在IDEA中编辑代码,令代码实现mongodb运算,且转换较为便捷 由实验2可知,运算环境的搭建亦需要对数据进行存储和计算,故需要实现类型转换,所以在实验2的基础上搭建环境. 由菜鸟教程可得到mongodb命令的具体格式等,如:新建集合 ==>可以新建: case class CreateCollection(name:String,options:Options[Any]=None) //其他的mongodb命令也是照着这样建立的 由org.mongodb.scala.model.F

一.explain(),语句分析工具 MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论.3.0+的explain有三种模式,分别是:queryPlanner.executionStats.allPlansExecution.现实开发中,常用的是executionStats模式,主要分析这种模式. 给这个person集合创建age键的索引:db

前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot

这个系列文章会分为两篇来写: 第一篇:入门篇,学习使用MongoDB数据库索引 第二篇:进阶篇,研究数据库索引原理--B/B+树的基本原理 1. 准备工作 在学习使用MongoDB数据库索引之前,有一些准备工作要做,之后的探索都是基于这些准备工作. 首先需要建立一个数据库和一些集合,这里我就选用一个国内手机号归属地的库,大约32W条记录,数据量不大,不过做一些基本的分析是够了. 首先我们建立一个数据库,叫做db_phone,然后导入测试数据.测试数据就是一些手机号归属地的信息.单个文档长这个样子

一.引言     好久没有写东西了,MongoDB系列的文章也丢下好长时间了.今天终于有时间了,就写了一篇有关索引的文章.一说到"索引",用过关系型数据库的人都应该知道它是一个什么东西.当我们要访问的数据量大了的时候,可以通过建立索引来提高查询速度.关系型数据库有"索引"的概念,我们的MongoDB数据库也有索引的概念,今天我就来抛砖引玉,简单的说一说MongoDB文档数据库中的"索引"的概念.二.简介     索引通常能够极大的提高查询的效率,

首先我们来了解索引,如果有基础的可以直接看最后面的操作. 可参照 DoNotStop 的CSDN 博客 ,全文地址请点击: https://blog.csdn.net/u013725455/article/details/52037897 创建索引: mongodb使用createIndex()和ensureIndex()方法来创建索引,前者用于3.0及以上版本,后者用于3.0以下版本.语法:db.COLLECTION_NAME.ensureIndex(keys[,options])keys:要

1.为普通字段添加索引,并且为索引命名 db.集合名.createIndex( {"字段名": 1 },{"name":'idx_字段名'}) 说明: (1)索引命名规范:idx_<构成索引的字段名>.如果字段名字过长,可采用字段缩写.          (2)字段值后面的 1 代表升序:如是 -1 代表 降序. 2.为内嵌字段添加索引 db.集合名.createIndex({"字段名.内嵌字段名":1},{"name&qu

1:ensureIndex() 方法 MongoDB使用 ensureIndex() 方法来创建索引. 语法 ensureIndex()方法基本语法格式如下所示: }) 语法中 Key 值为你要创建的索引字段,1为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为-1即可.   对title列创建索引: db.col.ensureIndex({"title":}) 创建联合索引: db.col.ensureIndex({"title":,"descript

查看语句执行计划: explain() 在mongodb3+版本后输出格式发生改变: 详情参见:https://docs.mongodb.com/v3.0/reference/method/cursor.explain/ 查看执行耗时:db.collection名称.find().explain('executionStats') 一,索引介绍 mongodb具有两类索引,分别为单键索引和复合索引. 1.单键索引是最简单的一种索引,创建单键索引的开销要比复合索引小很多.单键索引主要用于针对单值查

1 mongoDB索引的管理 本节介绍mongoDB中的索引,熟悉mysql/sqlserver等关系型数据库的小伙伴应该都知道索引对优化数据查询的重要性.我们先简单了解一下索引:索引的本质就是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据(数据row或者document)的物理地址,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不再扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址(多数为B-tree查找),然后通过地址来访问相应的数据. 索引可以加快数据检

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

我们在学sqlserver的时候,大多教科书和前辈们都说状态少的字段不要建索引,由此带来的开销还不如不建索引,但是这句话有多少人真的知道, 或者说有多少人真的对此有比较深刻的理解,而不是听别人道听途说...这样记得快,忘记的也不慢...这篇我来分析一下这句话到底有几个意思. 一:现象 首先我们还是用测试数据来发现问题,我先建立一个Person,有5个字段,建表sql如下: DROP TABLE dbo.Person ),Age ),isMan INT ) -- 在isMan字段创建非聚集索引(0

MongoDB的索引: 1. _id索引 该索引是大多数集合默认创建的索引,也就是说用户每插入一个数据,MongoDB会自动生成一条唯一的_id字段. 2. 单键索引 单键索引是最普通的索引,它不会自动创建,需要手动创建. 例如:dm.bochao_collection.ensureIndex({name:"zhangsan"}) 创建了一个name=zhangsan的索引 > db.bochao_collection.ensureIndex({x:11}) { "cr

oracle中建索引可能大家都会,但是建索引是有几个选项参数却很少有人关注,在某些特殊环境下,可能会非常有用,下面一一说明: 1.NOSORT,记录排序可选项. 默认情况下,在表中创建索引的时候,会对表中的记录进行排序,排序成功后再创建索引.但是当记录比较多的是,这个排序作业会占用比较多的时间. 特殊情况下,我们就可以使用该参数加快建索引的速度. 例如: create index idx_scm_salaud_bill_hdr_relid on SCM_SALAUD_BILL_HDR (audr

MongoDB 覆盖索引查询 官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果. 因为索引存在于RAM中,从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多. 为了测试盖索引查询,使用以下 mycol 集合: { "_id" : 1, "name" : "tom&q

首先看官方文档上的解释: Managing External Tables Oracle Database allows you read-only access to data in external tables. External tables are definedas tables that do not reside in the database, and can be in any format forwhich an access driver is provided. By

1,建索引非常easy.一行代码 g:/service/coreseek/bin/indexer -c g:/service/coreseek/etc/csft_mysql.conf   person 前面是你bin文件夹下的indexer程序 后面-c指后面会跟配置文件 然后是配置文件地址 最好都用绝对地址 在后面是索引 也能够用--all 即对配置文件的全部部分都做索引 然后写成一个批处理文件.这样比較方便. 2.如今就能够在命令行下做測试了. 測试英文:g:\service\coresee

建索引时.我们为了建索引快.会加上并行,加上并行之后.此列索引就会是并行了. 訪问有并行度的索引时,CBO可能可能会考虑并行运行.这可能会引发一些问题,如在server资源紧张的时候用并行会引起更加严重的争用.当使用并行后,须要把并行度改回来. SQL> drop table test purge; SQL> create table test as select * from dba_objects; SQL> create index ind_t_object_id on test(

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析 概述 创建索引可以加快索引相关的查询,但是会增加磁盘空间的消耗,降低写入性能.这时,就需要评判当前索引的构建情况是否合理.有4种方法可以使用 1.mongostat工具 2.profile集合介绍 3.日志 4.explain分析 mongostat mongostat是mongodb自带的状态检测工具,在命令行下使用.它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出.如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,首先就要考虑采用

场景一,数据表规模不大,就几千行,即使不建索引,查询语句的返回时间也不长,这时建索引的意义就不大.当然,若就几千行,索引所占的空间也不多,所以这种情况下,顶多属于"性价比"不高. 场景二,某个商品表里有几百万条商品信息,同时每天会在一个时间点,往其中更新大概十万条左右的商品信息,现在用where语句查询特定商品时(比如where name = 'XXX')速度很慢.为了提升查询效率可以建索引,但当每天更新数据时,又会重建索引,这是要耗费时间的. 这时就需要综合考虑,甚至可以在更新前删除

源码讲解 node+mongodb 建站攻略(一期)第二节 上一节,我们完成了模拟数据,这次我们来玩儿真正的数据库,mongodb. 代码http://www.imlwj.com/download/nodejs/demo1.rar 首先给大家看看目录结构. 大家可以比对一下,跟第一节我们加了那些内容. 1,我们新建文件夹schemas,新建文件movie.js,主要提供对数据模型,实例化,对数据的增删改查方法. var mongoose=require('mongoose'); var Movi