我们开始构建一个可能会看到大量流量的web应用程序。我们没有很多钱，所以我们想降低硬件成本。或多或少，我认为这意味着我们将尝试尽可能地无状态(正如Wicket方式所暗示的-具有可Collection的URL等)另一个问题是，我们将雇用承包商(想想oDesk或elance)来完成大量工作-因此存在寻找人才的问题。我看过Tapestry并看到很多API不稳定性(参见:WhydidyoustopusingTapestry?)，这让我不愿意使用它。Seam和Wicket是高度有状态的-不是我关心的。Grails看起来很有趣。我知道与纯Java相比，性能会受到影响，但这可能是值得的。Stripe
我需要能够在内存HSQL数据库中以每5秒至少8000个对象的一致速率插入/更新对象。我在Spring/Hibernate/JPA和纯JDBC之间做了一些比较性能测试。我发现使用HSQL的性能存在显着差异。使用Spring/Hib/JPA，我可以在5秒内插入3000-4000个1.5KB对象(具有一对多和多对多关系)，而直接JDBC调用我可以插入10,000-12,000个相同的对象。我无法弄清楚为什么会有如此巨大的差异。我已经调整了Spring/Hib/JPA设置很多，试图在没有运气的情况下接近性能。我想将Spring/Hib/JPA用于future用途、可扩展性，并且因为外键关系(一
我正在考虑将Kotlin用于模拟框架，并注意到编译器会在每个可以从java访问的方法之后交织静态checkParameterIsNotNull调用。这通过每次运行此方法时访问(和转储？)调用堆栈来检查方法参数是否不为空。现在，在典型的模拟框架中，运行次数可能达到数百万，我想知道这种功能对性能的影响。如果有关闭它的选项？ 最佳答案 首先，每次运行方法时都不会访问和转储调用堆栈。在正常执行期间，只执行一次空检查，这没有任何明显的开销。只有当参数为空且需要抛出异常时才访问调用堆栈。不会为私有(private)方法生成断言(因为它们不能从J
我在Heroku(免费层)和MongoHQ上使用Meteor。我的应用程序现在非常简单，它从一个集合中加载3-4个条目，但是当我将它部署到Heroku时，我看到了荒谬的加载时间(1-2分钟)。HTML会立即呈现。当我部署到Meteor.com的免费服务器时，加载时间要短得多，但对于4条小数据仍然需要15秒左右。当我在本地部署时，我没有看到任何这种情况，应用程序会立即从数据库中提取数据。值得注意的是，我认为这不是Heroku的“闲置”问题。即使我已经有一个刚刚打开应用程序的浏览器窗口，如果我使用其他浏览器并重试，我仍然会得到1-2分钟的加载时间。但是，一旦加载了数据，性能又恢复了良好，我
我正在使用NodeJs构建一个实时统计应用程序。对于原型(prototype)，我在RackSpace服务器中使用四核AMDOpteron来测试使用ClusterNodeJs(http://learnboost.github.com/cluster/)的nodejs服务器和使用nativenodejs驱动程序的MongoDb。基本上，我在我的公司项目中插入了一个JS代码，该代码为一堆客户的网站提供内容。此代码每10秒“ping”一次我的服务器，调用图像并传递我在服务器端获取并在MongoDb集合中插入(或更新)的参数。在一天中的“慢”时间里，我每次获得大约3000个连接(我使用终端上的
是否可以暂停MongoDB中的索引维护以提高插入速度并在之后打开(或重建)索引？根据文档，在ensureIndex()之后，该索引在所有后续插入和更新期间都得到维护。 最佳答案 索引与插入/更新同步更新。所以没有办法“暂停”这个。如果您预期大批量插入，您可以删除索引，执行插入，然后重建索引。当然，这有一些含义:在您插入数据时，您的查询会因缺少索引而受到影响。索引重建在消耗CPU和无效缓存方面可能过于昂贵(如果您有大量数据) 关于performance-如何在MongoDB中关闭(临时)索
我希望MongoDB将查询结果保存在RAM中更长时间(如果内存可用，则说30分钟)。可能吗？或者有什么方法可以确保在后续查询之前将数据预加载到RAM中。事实上，我想知道MongoDB的简单查询结果性能。我有一个10GBRAM的专用服务器，我的db.stats()如下；db.stats();{"db":"test","collections":16,"objects":625690,"avgObjSize":68.90,"dataSize":43061996,"storageSize":1121402888,"numExtents":74,"indexes":25,"indexSize"
我是mongodb的新手，想在拥有数百万条记录的项目中实现mongodb。想知道我应该更喜欢update-bulk.find.update()与update.collection与multi=true的性能. 最佳答案 据我所知，Bulk提供的最大yield是:批量操作对于批量中的所有请求仅向MongoDB发送一个请求。其他人发送每个文档的请求或仅发送来自insert、update、updateOne、upsert之一的一种操作类型>带有update操作和remove.Bulk可以在代码页的不同行处理许多不同的情况。批量操作可以异步
我需要通过两个字段(唯一索引)对集合进行索引，例如field1和field2。在性能方面有什么更好的方法:创建一个常规的两列索引-或-将这两个字段合并到一个文档字段{field1:value,field2:value2}并索引该字段？注意:我将始终同时通过这两个字段进行查询。 最佳答案 您可以将列分开并创建一个索引，以提高同时查询两个字段时的性能。db.things.ensureIndex({field1:1,field2:1});http://www.mongodb.org/display/DOCS/Indexes#Indexes
我正在为一项服务托管一个mongodb数据库，该服务支持对包含680万条记录的集合进行全文搜索。它的文本索引包括十个不同权重的字段。大多数搜索不到一秒钟。有些搜索需要两到三秒钟。但是，有些搜索需要15-60秒!我的申请无法接受15-60秒的搜索案例。我需要找到一种方法来加快这些速度。当在搜索查询中使用索引中非常常见的词时，搜索需要15-60秒。我好像文本搜索功能不支持惰性参数。我的第一个想法是在我的文本索引中缓存50个最常见单词的列表，然后让mongodb评估那些最后(惰性)并在不太常见的参数返回的过滤结果之上。希望人们还在我身边。例如，假设我有一个查询“产品巧克力”，其中产品是常见的
