我在EC2实例(7GBRAM)上安装了mongodb(版本:2.0.8)，数据大小仍然小于1GB。我正在使用配置的100IOPS磁盘来提高磁盘性能。问题是，我收到了一些随机的慢查询，如下所示(来自mongo日志)db.UserInfoSharedquery:{_id:"999081873179"}ntoreturn:1idhack:1reslen:1081919ms几乎2秒!这只是对一个集合的_id查找，该集合包含大约100,000个条目，每个条目的大小都小于500字节。该实例中仅运行了mongo，通常此类查找不到0.01秒。这可能是什么原因造成的？我应该如何解决它？非常感谢任何帮助.
在我的Meteor应用程序中，我有一个函数可以对文档执行一些操作。它首先获取数据，进行一些服务器端调整，然后再次更新文档属性。有时我需要在许多文档(数千个，最多250k)上运行它。1000个文档正常速度在2s以内(一个一个的fetchdocuments，经过一些本地数据处理后，一个一个的更新；没有批量更新，所以跑的还算快)。但是，如果网络服务器已经运行了一段时间，并且用户已登录，则运行此功能需要很长时间(例如，1000个文档需要160秒)。我必须注销所有用户(db.users.update({},{$set:{"services.resume.loginTokens":[]}},{mu
目录切换到Homebrew路径替换homebrew-core.git:替换homebrew-bottles:二进制文件替换homebrew-cask.git:cask表示GUI应用的源,阿里云没有提供cask源,故使用USTC源运行brewinstall会先去升级brew，但是用的是国外的repo，所以很慢，要切换到国内的源切换到Homebrew路径cd"$(brew--repo)"查看远程仓库：gitremote-v#默认的使用的github。删除远程：gitremotermorigin添加阿里源：gitremoteaddoriginhttps://mirrors.aliyun.com/ho
在db['TF']中，我有大约6000万条记录。我需要获取记录的数量。如果我运行db['TF'].count()，它会立即返回。如果我运行db['TF'].count_documents({})，我需要很长时间才能得到结果。但是，count方法将被弃用。那么，如何在使用count_documents时快速获取数量呢？有没有我遗漏的参数？我已经阅读了文档和代码，但没有找到。非常感谢! 最佳答案 这不是关于PyMongo，而是关于Mongo本身。count是原生的Mongo函数。它并没有真正计算所有文件。每当您在Mongo中插入或删除一
我正在使用mongoose来计算与特定查询匹配的文档数量。我对该查询的索引是:{createdAt:-1,status:-1,oId:-1}Mongo版本为3.2，馆藏文档量约175万。如果我这样做:model.find({createdAt:{'$gte':threeMonths,'$lt':today},status:{'$in':model.STATUS_SET}}).select({_id:0,status:1}).count().then((c)=>result[alias]=c)这需要超过2分钟。但如果我这样做:model.find({createdAt:{'$gte':t
我有一个MongoDB集合，其中包含大约1亿个文档。文档基本上是这样的:_id:ObjectId("asd1234567890")_reference_1_id:ObjectId("fgh4567890123")_reference_2_id:ObjectId("jkl7890123456")name:"Test1"id:"4815162342"created_time:Date(1331882436000)_contexts:["context1","context2"]...设置了一些索引，这是db.mycoll.getIndexes();的输出[{"v":1,"key":{"_i
我的Mongoid查询遇到了一些性能问题，特别是在生产环境中。我最初的想法是它与托管有关(在最小的Linode实例上)，但是当我迁移到更大的实例时，查询速度略有提高。为了进行比较，产品页面在生产环境中加载大约需要800毫秒-1000毫秒(在开发环境中为60毫秒)，但在托管迁移之后，它在生产环境中徘徊在300毫秒-800毫秒左右。这使我相信缓慢是由低效查询以及可能的n+1副作用引起的。这是我点击我的产品API时发生的情况的快照:MOPED:173.255.252.208:27017QUERYdatabase=*collection=ordersselector={"$query"=>{"
我将Sinatra(1.3.2)与Mongoid(2.4.10)结合使用。我注意到将大约350个mongo文档转换为JSON需要很长时间。我添加了一些基准包装器只是为了看看什么花费的时间最多:get'/games'docontent_type:textobj=nilt1=Benchmark.measure{@games=filtered_games.entries}t2=Benchmark.measure{obj=@games.as_json}t3=Benchmark.measure{obj.to_json}"Query:#{t1}\nToObject:#{t2}\nJSON:#{t3
我使用flaks构建了一个用于监控MongoDB用户数据的管理网站。我的查询有效，但速度很慢。加载HTML大约需要3~5秒。我测试了插入查询，它的工作时间不到0.5秒。我不认为这是服务器问题。Flask代码A(使用pymongo连接MongoDB)@app.route('/admin/dashboard/phonebook')defadmin_phonebook():collection=db.phonebookcnt=collection.find().count()result=collection.find()foriinrange(cnt):flash(result[i]['n
在数字化时代，快速的互联网连接对于工作和娱乐都至关重要。然而，有时候我们可能会遇到电脑网速慢的问题，这会影响我们的效率和体验。可是电脑网速慢怎么解决呢？本文将介绍解决电脑网速慢的3个方法，帮助你提升网络连接的质量。方法1：检查硬件设备在生活中，我们常常会遇到电脑网速慢的问题，这时相信很多人会头疼，电脑网速慢怎么解决？前提条件是我们的硬件设备可以正常使用，通过尝试更新驱动程序来进行解决，具体步骤如下：第一步：在设备管理器中检查并找到网络适配器的驱动程序，右键点击并选择“更新驱动程序”来更新网络驱动程序。第二步：如有使用有线连接，确保网线连接良好，如需更换则及时进行更换。方法2：清理系统垃圾除了通
