我正在编写一个使用MongoRepository实现查询的方法，我在Java/Spring项目中使用聚合，但在我测试时它给出了超出的内存限制。我试过newAggregationOptions().cursorBatchSize(pageable.getPageSize()).allowDiskUse(true).build()但没用我的方法:...varmatchCriteria=match(criteria);varunwindVariations=unwind("variations",false);varsort=sort(Sort.Direction.ASC,"variatio

昨天我从托管服务提供商那里收到一封电子邮件，说我的Node.js(Express)应用程序和MongoDB(都使用Forever运行)消耗了太多内存-大约300MB(我的托管限制是256MB)。那个Node应用程序只是一个由express.js生成的简单演示，我是我网站的唯一访问者。这怎么可能？我已经将我的托管计划升级到512MB，但我不确定它是否足以运行Node应用程序。我不希望有数百万的访问者，但是每天需要多少内存才能为2000-5000名独立访问者运行node.js应用程序？谢谢你，-M 最佳答案 看这里http://comm

我在linux的mongo2.4.1中看到如下错误错误似乎是随机的，我仍然无法将其跟踪到特定查询。我确实检查了大的跳过值，但没有https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-10136一个示例错误是它在同一查询后并不总是失败FriOct1115:16:52.780[conn3429148]endconnection10.11.32.100:39274(82connectionsnowopen)FriOct1115:16:52.781[initandlisten]connectionacceptedfrom10.11.32.100:39276#342915

我正在使用mongo-ruby-driver，我想获取统计/查询图表以显示Mongo。但是不知道如何通过mongo-ruby-driver获取Mongostats/Graphs。非常感谢任何帮助。 最佳答案 您可以setupMMS而不是自己的权利并改用它。但是，如果您确实想直接提取数据，您也可以这样做——任何可以从shell运行的东西都可以从驱动程序运行。因此，例如，运行stats()命令，该命令在命令行上转换为:db.runCommand({dbstats:1})因此，只需遵循rubydriverFAQ顶部的指南即可-第一个包括如

我试图了解Mongodb中的嵌入，但找不到足够好的文档。不建议链接，因为写入不是跨文档的原子操作，而且还有两次查找。有人知道如何解决这个问题吗？或者你会建议我去像neo4j这样的图形数据库。我正在尝试构建一个需要多对多关系的应用程序。为了解释，我将以图书馆为例。它可以根据用户friend正在阅读的书籍和邻居(志趣相投的)用户正在阅读的书籍向用户推荐书籍。有用户和书籍。用户借书并有其他用户的friend给定一个用户，我需要他正在阅读的所有书籍以及相互阅读的书籍数量本书的friend给定一本书，我需要所有阅读它的人。可能会被给予一个用户A，这将返回peoplereadingbook的交集和

我正在使用meteor。我使用meteorbuild构建我的应用程序。然后我尝试用pm2运行它MONGO_URL=mongodb://localhost:27017/btctestdbPORT=3000ROOT_URL=http://myurlMETEOR_SETTINGS=$(cat/home/app/settings.json)pm2startmain.js&我得到这个错误FATALERROR:CALL_AND_RETRY_LASTAllocationfailed-JavaScriptheapoutofmemory1:node::Abort()[node/home/app/unbu

我有以下mongo版本dbversionv2.4.1MongoDBshellversion:2.4.1,和dbversionv2.2.1-rc1,pdfileversion4.5,MongoDBshellversion:2.2.1-rc1安装在64位windows7机器上。我有一个包含10001000(1000万+)条记录的集合，当我使用V2.4.1进行聚合时，它失败并显示以下内容错误:FatalerrorinCALL_AND_RETRY_2Allocationfailed-processoutofmemory但是，当我使用V2.2.1-rc1聚合相同的集合时，它工作正常并在大约1分钟

论文链接Motivation：在推荐系统中，图神经网络在建模图结构数据上已经变成一个强有力的工具。但是现实生活的推荐语义通常涉及异质关系（像用户的社交关系，物品知识关系的依赖），这些都包含丰富的语义信息去提升表征能力的学习。同时，对比自监督学习在推荐系统中也取得了巨大进步。鉴于此，本文提出异质图对比学习[HeterogeneousGraphContrastiveLearning(HGCL)],它利用在不同角度的对比学习知识迁移把异质关系融合到用户-物品的交互建模中。由于用户和物品的异质关系对用户-物品交互的影响是不同的，所以在HGCL中关于自适应对比增强设计了元网络来做个性化知识转换。本文所面

我正在评估一个nosql解决方案，用于实现类似结构的文件系统，包含数百万个项目，其中的关键特性必须是:快速查找按n个项目属性过滤的项目的“父项”或“直接子项”或“子树子项”，页面结果按项目属性排序。有了这个要求，我将问题分为2个任务:为搜索子项/子树子项的递归项结构建模为项目结构建模以搜索项目属性现在nosqlschemafree的强大功能是为每个文件存储不同属性的一个很好的特性，这对第2点很有用。相反，我对第1点有一些疑问，即使用具有单个项目集合和物化路径设计模式的文档数据库(示例mongodb)或使用具有2个集合的图形数据库(示例arangodb)的优缺点:items用于数据(文档

本文分享自华为云社区《DWS临时内存不可用报错:memorytemporarilyunavailable》，作者：漫天。1、定位报错的DN/CN当出现memorytemporarilyunavailable报错时，首先根据报错信息确认具体是哪个cn/dn报的，如果报错信息没有类似dnxxxx_xxxx这样的信息，就是cn报的，需要去每个cn的日志里排查是哪个cn。2、DWS813以前的版本内存报错定位通过free-g或者top命令查看操作系统内存使用情况，确认是操作系统内存耗尽导致，还是cn/dn的内存使用达到限制，导致内存可不用报错。如果没有现场，需要查看操作系统的内存监控。如果是cn/dn