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MongoDB : multiple specific collections or one "store-it-all" collection for performance/indexing

我正在记录用户在我们网站上进行的不同操作。每个Action都可以是不同的类型:评论、搜索查询、页面View、投票等……这些类型中的每一个都有自己的模式和公共(public)信息。例如:comment:{"_id":(mongoId),"type":"comment","date":4/7/2012,"user":"Franck","text":"Thisisasamplecomment"}search:{"_id":(mongoId),"type":"search","date":4/6/2012,"user":"Franck","query":"mongodb"}etc...基本上,

performance - MongoDB动态排名

我使用MongoDB并有一个包含大约100000个条目的集合。条目包含这样的数据:{"page":"page1","user_count":1400}{"page":"page2","user_count":1100}{"page":"page3","user_count":900}...我想根据user_count输出条目的排名,例如:#1-page1#2-page2#3-page3......到目前为止一切顺利。如果我只输出一个排序列表,我可以简单地使用循环计数器。但我还必须支持各种搜索查询。因此,例如我得到20个结果,并想显示结果的排名。喜欢:#432-page1232#32-p

performance - Mongo 性能

我们的测试工具创建n个线程并在每个线程内执行m次迭代。我们计算最小、平均和最大操作时间。所以我们不时看到mongo执行请求非常慢-最多几秒钟。而且每次第一次操作都是最慢的,我们甚至有意将其排除在统计之外而且avg和max之间的差异仍然很大。正常吗?我可以消除那些缓慢的操作吗?为什么mongo执行某些请求如此缓慢?当我们同时运行插入/获取/删除/更新测试时,单一操作模式和混合模式的结果如下。在混合模式下thread=1意味着我们为每种类型的测试创建了4个线程我们使用默认值-每个主机100个连接来源publicvoidstoreMt(MyTestObjectmyTestObject){mo

python - MongoDB Update-Upsert Performance Barrier(性能跌落悬崖)

作为某些性能评估的一部分,我正在执行重复更新操作以将文档添加到我的MongoDB中。根据我正在执行的更新(w/upserts)的数量,我发现执行时间存在巨大的非线性:在Python中使用以下命令循环...collection.update({'timestamp':x},{'$set':{'value1':y,v1:y/2,v2:y/4}},upsert=True)给我这些结果...500documentupserts2seconds.1000documentupserts3seconds.2000documentupserts3seconds.4000documentupserts6

读高性能MySQL(第4版)笔记20_Performance Schema和其他

1. 线程1.1. MySQL服务端是多线程软件。它的每个组件都使用线程1.2. 每个线程至少有两个唯一标识符1.2.1. 操作系统线程ID1.2.2. MySQL内部线程ID2. 对象类型2.1. OBJECT_TYPE列2.2. EVENT2.3. FUNCTION2.4. PROCEDURE2.5. TABLE2.6. TRIGGER3. PerformanceSchema3.1. 一个经常受到批评的特性3.1.1. 早期版本的MySQL对其的实现不够理想,导致资源消耗较高3.2. 提供了有关MySQL服务器内部运行的操作上的底层指标3.3. 应该启用PerformanceSchema,

论文阅读:《Waymo Public Road Safety Performance Data》

文章目录1背景2方法2.1数据来源2.2碰撞数据3碰撞事件分析4讨论1背景  这篇文章是讲waymo道路安全性能数据分析的,主要想表达的是waymo自动驾驶系统在安全上面的出色表现,以向政府、大众提高自己产品的公信力。  这篇文章分析的数据是自从2019年到2020年累积的,610万英里的自动驾驶里程,其中还包含65000英里的全无人驾驶里程。在这些里程下,waymo实际发生了18次道路真实碰撞事件,以及29起接管后仿真复现的29起碰撞事件,合计47次碰撞。那本文也是拿这47次碰撞去分析的waymo自动驾驶安全的。  接下来详细介绍一下各部分的内容。2方法2.1数据来源  数据来源如背景部分提

MySql Performance : INSERT. ..ON DUPLICATE KEY UPDATE 或 UPDATE & ROW_COUNT

我查询大部分时间都会更新现有记录。但是,我需要检查此记录是否存在,如果不存在,我应该创建它。通常我会使用INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDAT,但由于只需要插入几个查询,我正在考虑执行UPDATE并稍后检查如果返回的ROW_COUNT()为零,并且在这种情况下执行INSERT。什么会给我最好的表现? 最佳答案 MySQL有一个REPLACEINTO语法,这可能就是您正在寻找的。如果这对您不起作用,使用UPDATE并检查ROW_COUNT()应该可行,您可能希望将整个事情包装在存储过程中,这样您就可以节省返回服务器的

c# - linq 到实体 : linq query performance optimization

我正在使用EF4.4.20627.0和MySQL5.6,MySQL.net连接器版本6.6.4我有一个这样的方法,它生成的sql非常非常慢(需要超过1分钟)privateListGetPagedNews(intpagenum,intpagesize,AdvSearcherArgsadvcArgs,stringkeyword){vardataSrc=_dbRawDataContext.TNews.Where(x=>x.Id>0);if(!string.IsNullOrWhiteSpace(advcArgs.PMAC)){dataSrc=dataSrc.Where(m=>m.Pmac==a

mysql - 离线同步(Performance UUID为主键)

我正在做一个项目,其中一些客户有互联网连接问题。当互联网连接不起作用时,我们将信息存储在位于客户端PC的数据库中。当我们再次建立连接时,我们将本地数据库与中央数据库同步。为避免两个数据库之间的记录ID发生冲突,我们将使用UUID[char(36)]而不是自动增量。数据库是带有InnoDB引擎的Mysql。我的问题是这会对选择、连接等的性能产生影响吗?我们应该使用varbinary(16)而不是char(36)来提高性能吗?注意:我们已经有一个包含4个Go数据的现有数据库我们也欢迎其他建议来解决此离线/在线问题。谢谢 最佳答案 由于您

php - MySQL优化: Perform Maths operation inside or outside of a query?

我有一种强烈的感觉,所有对查询本身不必要的数学运算都应该在查询之外执行。例如:$result=mysql_query(SELECTa,a*b/casscoreFROMtable)while($row=mysql_fetch_assoc($result)){echo$row['a'].'score:'.$row['score'].;}对比:$result=mysql_query(SELECTa,b,cFROMtable)while($row=mysql_fetch_assoc($result)){echo$row['a'].'score:'.$row['a']*$row['b']/$ro