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performance - LREM 一个 "big"字符串或 SET/GET + LREM 一个 "small"字符串

我希望这不会成为一个开放式问题。我正在使用RPOPLPUSH实现reliablequeue我正在尝试评估直接在列表中具有(可能很大的)字符串值(例如JSON)或在列表中只有一个“键”并使用SET存储/检索值之间的权衡/GET(即2个额外调用),在本例中为LREM仍然是O(N),但是字符串越小,性能应该越好。我没有考虑到什么? 最佳答案 你应该自己测试一下。也就是说,内存分配/解除分配比网络更快,因此大字符串的性能可能会更好。 关于performance-LREM一个"big"字符串或SE

Qlik Sense Enterprise 忘记PostgreSQL密码

在Windows上安装QlikSenseEnterprise期间会提供密码。如果您忘记了该密码,则无法找回;但是,可以按照以下步骤重置密码。如何在Qlik中重置忘记的PostgreSQL密码...-QlikCommunity-1712725如果该过程完成后记录了密码错误的错误,请参阅 更改数据库服务用户密码后事件日志中的Qliksenserepository密码错误... 了解更多信息。停止所有QlikSense服务验证 QlikSense存储库数据库 服务(或 postgresql-x64-xx 如果数据库不是捆绑安装和/或使用QPI安装)则停止。  下一步需要修改 pg_hba.conf 

performance - MongoDB 多键索引写入性能下降

在MongoDB中,我有一个包含文档的集合,该集合包含一个包含子文档的数组,我想在其上建立索引:{_id:ObjectId(),members:[{ref:ObjectId().str,...},{ref:ObjectId().str,...},...]}索引位于ref字段上,这样我就可以快速找到其成员中具有特定“ref”的所有文档:db.test.ensureIndex({"members.ref":1});我注意到,当数组长度超过几千时,将附加子文档推送到数组的性能会迅速下降。如果我改为对字符串数组使用索引,性能不会降低。以下代码演示了该行为:var_id=ObjectId("52

node.js - NodeJS 加密 : re-use cipher object to improve performance

我想要nodejs和加密的MongoDB数据库。我担心性能。考虑以下用例:我有一个加密数据库,我从中检索加密字符串列表(例如名称)[_encrypted_name_1,_encrypted_name_2,...]我想解密该列表中的所有元素因为我很关心性能,所以我做了一些测试来解决这个问题。我观察到,与加密/解密非常大的字符串相比,加密/解密大量小字符串的速度非常慢。考虑以下示例:varcrypto=require('crypto'),_=require('lodash'),encryptedStringArray=[],decryptedStringArray=[],encrypted

performance - MongoDB 3.0 上的 db.serverStatus() 中的 IndexCounter 在哪里

我看到idx在mongostat中错过了%但是当我运行时db.serverStatus().indexCounters没有回应。我在哪里可以找到这个?还有一个问题,我应该关注的适当页面错误值是多少? 最佳答案 indexCounters信息特定于MMAP存储,并不完全准确(有关某些示例,请参阅:SERVER-9296、SERVER-9284和SERVER-14583)。indexCounters部分在MongoDB3.0之前的开发周期中被删除,同时删除了一些其他以前的指标,如recordStats和workingSet。请参阅:SE

Spring JPA PostgreSQL + MongoDB

从Spring示例使用REST访问MongoDB数据(https://spring.io/guides/gs/accessing-mongodb-data-rest/)开始,我想集成一个PostgreSQL数据源并将其链接到MongoDB存储库。通过从MongoRepository到JpaRepository并相应地更改application.properties文件我已经能够从MongoDB传递到PostgreSQL,反之亦然,但基本上一次只有一个事件数据源。使用MongoDB时的application.propertiesspring.data.mongodb.port=27017

java - 如何使用来自 Mongodb 和 PostgreSQL 的数据作为内存中查找表?

它是这个问题的延续:Portingamulti-threadedcomputeintensivejobtospark我按照建议使用forEachPartitionhere遍历10000个ID的列表,然后我执行repartition(20)因为每个分区都会创建数据库连接,如果我创建100个分区,作业就会因为100个打开的postgres连接而终止,并且蒙戈。我使用postgres连接不仅用于存储数据,还用于从另一个表中查找一些数据。我可以摆脱直接从我的任务将数据存储到postgres,并将其作为序列文件的后处理来完成。但理想情况下,我需要大规模并行化我的Spark作业,以便任务在给定时间

performance - MongoDB 索引 : object keys vs array of strings

我是MongoDB的新手,一直在研究模式设计和索引。我知道您可以索引一个属性,而不管它的值(ID、数组、子文档等),但我不知道索引字符串数组或嵌套对象的键是否有性能优势。这是我正在考虑的两种情况的示例(在Mongoose中)://schemamongoose.Schema({visibility:{usa:Boolean,europe:Boolean,other:Boolean}});//queryModel.find({"visibility.usa":true});或//schemamongoose.Schema({visibility:[String]//stringscould

performance - 按值查询更快

我想查询MongoDB以查找在results顶级文档中,有多少嵌套文档具有值0。例如,在这个集合中:{name:"mary",results:{"foo":0,"bar":8}}{name:"bob",results:{"baz":9,"qux":0}}{name:"leia",results:{"foo":9,"norf":5}}我的查询应该返回2,因为其中两个文档有0作为results的嵌套文档的值。这是我的尝试db.collection.find({$where:function(){for(varkeyinthis.results){if(this.results[key]==

performance - mongodb 许多插入\更新性能

我正在使用mongodb来存储用户的事件,每个用户都有一个文档,其中包含一系列事件。系统每分钟处理数千个事件,并将每个事件插入到mongo。问题是我的更新操作性能不佳,使用分析器,我注意到WriteResult.getError是导致性能影响的那个。这是有道理的,更新是异步的,但是如果要检索操作结果,他需要等到操作完成。我的问题是,有没有办法保持更新异步,但只有在发生错误时才会出现异常(99.999次没有错误,所以系统什么都不等待)。我知道这意味着异常将在流程中更靠后的某个地方引发,但我可以接受。还有什么建议吗?该应用程序是用Java编写的,因此我们使用的是Java驱动程序,但我不确定