我的MongoDB中有一系列索引，我认为我以如此高的CPU运行系统的原因之一是更新索引会阻塞。(AWS微型实例在正常操作期间以50%以上的CPU运行，在繁重的写入操作期间以99.9%的速度运行)。我已经准备好一些用于快速查询的索引，现在我认为我可以通过将索引构建转移到后台操作来展示一些进一步的改进。我不想完全删除索引(至少我不这么认为)相反，如果只是“future操作”在后台运行，我会很高兴。我查看了mongo索引构建文档http://www.mongodb.org/display/DOCS/Indexes并查看用于打开后台操作的标志(见下文)，但我没有看到有关如何修改现有索引的任何内

我有一个包含超过400,000个文档的地点集合。我正在尝试进行地理空间查询，但它们似乎总是超时。我从MongoLab界面进行搜索:{"location":{"$near":[38,-122]}}然后页面就超时了。还通过我的控制台运行了这个命令:db.runCommand({geoNear:"places",near:[50,50],num:10})它确实成功了，但大约需要5分钟才能完成。我确实有一个位置上的地理空间索引。location{"location":"2d"}是否不可能对如此大的集合进行地理空间查询(毕竟对于MongoDB集合来说相当小)？编辑:MongoLab就此问题亲自联

我在我的应用程序中使用MongoDB和PostgreSQL。使用MongoDB的需要是我们可能会插入任意数量的新字段，我们将为其存储数据在MongoDB中。我们将固定字段值存储在PostgreSQL中，将自定义字段值存储在MongoDB中。E.g.**EmployeeTable(RDBMS):**idNameSalary1Krish40000**EmployeeCollection(MongoDB):**{instanceId:1(TheidofSQL:MANUALLYASSIGNED),employeeCode:A001}我们从SQL中获取记录，根据它们的id，我们从MongoDB中

根据this后复合索引在维度上更大(我找不到关于文档的太多信息，所以如果你能指出我那里，我将不胜感激)。假设我必须通过像这样的地址集合来搜索整个地址(我们可以假设我将始终拥有集合和查询中的所有可用字段){name:String,street:String,postcode:String,City:String,Country:String}我的问题是:复合索引应该有多大？如果复合索引比单个字段大，那么将所有值连接到所有对象的散列添加到所有对象，将单个索引添加到散列字段并通过它进行搜索(虽然听起来不像好的做法)？ 最佳答案 Ifaco

wiki.js+windows+PostgreSQL搭建知识库，并实现中文全文搜索1.相关网址2.安装postgresqlpostgresql下载。安装postgresql安装StackBuilder3.scws和zhparser下载、编译下载scws下载zhparser编译scws编译zhparser（1）右键点击libscws（2）右键点击libscws生成（3）右键zhparser（4）插件加入PostgreSQL4.安装wiki.js创建文件夹解压修改配置文件创建wiki数据库添加中文分词选项运行访问5.wiki.js的设置基本设置设置中文简体设置搜索引擎1.相关网址官网：https:

我将创建一个5节点的mongodb集群。它将比写入更繁重，并且有一个问题是哪种设计会带来更好的性能。这些节点将专用于mongodb。举个例子，假设每个节点都有64GB的内存。从mongodb文档中它指出:MongoDBautomaticallyusesallfreememoryonthemachineasitscache这是否意味着只要我的数据小于可用的ram，它就会像拥有内存数据库一样？我还读到可以完全在内存中实现mongodbhttp://edgystuff.tumblr.com/post/49304254688/how-to-use-mongodb-as-a-pure-in-me

文章目录一、PostgreSQL作为数据来源（source），由flink读取1.postgre安装与配置2.flink安装与配置3.flinkcdcpostgre配置3.1postgre配置（forflinkcdc）3.2flinkcdcpostgres的jar包下载4.flinkcdcpostgre测试二、Tidb作为数据去向（sink），由flink写入1.tidb安装与配置2.flinkcdctidb的jar包下载3.flinkcdctidb测试三、用FlinkSQLClient同步PostgreSQL到Tidb操作系统：ubuntu-22.04，运行于wsl2【注意，请务必使用wsl

我有一个基于MongoDB的数据库，里面有大约10万到50万个文本文档，而且这个集合还在不断增长。系统应支持按文档的不同字段进行查询，例如标题、类别、重要性等该系统是一个近乎实时的系统，每5-10分钟获取一次新文档。为了提高查询的性能，为文档的每个经常查询的字段(字段类型:小文本、数字、日期)定义一个单独的索引是否是个好主意？或者还有其他提高MongoDB查询性能的最佳实践？ 最佳答案 您应该根据您试图查找的结果使用/制作索引。为您在不同时间尝试查找的不同字段设置不同的索引是个好主意。但请记住，索引会占用您的RAM。你做索引越多，它

我有一个MongoDB查询，运行时间过长，但它:仅扫描6个对象点击索引持续花费约1500毫秒(没有分页或其他占用)mongostat中的索引miss%为0它出现在分析器中(没有explain())，我不明白为什么这么慢。有什么想法吗？gimmebar:PRIMARY>db.assets.find({owner:"123",avatar:false,private:false}).sort({date:-1}).explain(){"cursor":"BtreeCursorowner_1_avatar_1_date_-1","nscanned":6,"nscannedObjects":6

📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️文章目录前言📣1.PG升级介绍📣2.安装PG14.9✨1.1创建用户✨1.2创建目录✨1.3安装依赖✨1.4编译📣3.9.6.24升级到14.9✨3.1设置权限✨3.2新版