我直接在Mongo(Robomongo、CLI等)中运行查询以选择field1=x、field2=y和field3=z的所有项目，并且在多个项目上花费的时间不到一秒十万项:db.items.find({$and:[{CreatingOrgId:1},{LocationId:941},{StatusId:1}]})然后我尝试从C#驱动程序运行完全相同的东西，但它滞后了(只有“聚合过滤器”代码是相关的，其他一切都是为了上下文):FilterDefinitionlocationsFilter;=Builders.Filter.Eq("LocationId",941);FilterDefini
软件下载软件：CAXA3D实体设计版本：2023语言：简体中文大小：2.98G安装环境：Win11/Win10/Win8/Win7硬件要求：CPU@2.0GHz内存@4G(或更高）下载通道①百度网盘丨下载链接：https://pan.baidu.com/s/187c7oBy0A4ki6L_nDod9gw?pwd=6789提取码：6789软件介绍CAXA3D实体设计是一款专门进行工业设计建模的三维设计软件，是唯一集创新设计、工程设计、协同设计于一体的新一代3DCAD系统解决方案。易学易用、快速设计和兼容协同是其最大的特点。它包含三维建模、协同工作和分析仿真等各种功能，其无可匹敌的易操作性和设计速
有很多方法可以从mongodb集合中选择随机文档(如讨论的inthisanswer)。评论指出，使用mongodb版本>=3.2然后使用$sample在聚合框架中是首选。但是，在包含许多小文档的集合上，这似乎非常慢。以下代码使用mongoengine模拟问题并将其与“跳过随机”方法进行比较:importtimeitfromrandomimportrandintimportmongoengineasmdbmdb.connect("test-agg")classACollection(mdb.Document):name=mdb.StringField(unique=True)meta={
考虑下面的Mongo索引策略和查询，索引:db.collec.ensureIndex({a:1,b:1,c:1});查询:db.collec.find({"a":"valueA"},{"_id":0,"a":1,"c":1}).sort({"c":-1}).limit(150)上述查询的解释返回:/*0*/{"cursor":"BtreeCursora_1_b_1_c_1","isMultiKey":false,"n":150,"nscannedObjects":178,"nscanned":178,"nscannedObjectsAllPlans":279,"nscannedAllP
Mongodb3.2，安装在centos6上，有足够的RAM和磁盘。我有一个包含以下结构的10K文档的集合:{"id":5752034,"score":7.6,"name":"ASUSX55115.6-inchLaptop","categoryId":"803","positiveAspects":[{"id":30030525,"name":"price","score":9.8,"frequency":139,"rank":100098},{"id":30028399,"name":"use","score":9.9,"frequency":99,"rank":100099}..]
我有一个具有以下索引设置的设备集合:{"v":1,"key":{"sdk.id":1,"sdk.createdAt":1,"sdk.updatedAt":1,"deviceInfo.isTablet":1},"name":"sdk.id_1_sdk.createdAt_1_sdk.updatedAt_1_deviceInfo.isTablet_1","ns":"company.Device"}我的文档是这样的:{_id:ObjectId("something"),property:'abcd',sdk:[{id:'ab',createdAt:newDate(),updatedAt:ne
我目前正在开发一个基于MongoDB的系统，该系统将存储至少10亿个文档。这将每月增加约5000万。主集合的id格式为YYYYMM_SOURCEID_DOCTYPE_UUID，用作分片索引。每条记录产生大约1kb的索引。99%的操作将发生在最近三个月的数据上。我们希望支持文档的关键字搜索，在最近三个月的数据中具有非常好的性能，并且至少在旧的东西上具有半不错的性能。只要我可以将索引的事件端保留在内存中，MongoDB听起来是否是一个合理的解决方案？ 最佳答案 我建议您更改您的分片键，因为当前的分片键似乎您可能会为一切击中最后一个分片，
我在偶尔的更新查询中得到非常高的“nscanned”数字，而“nscannedObjects”相对较低。我从mongodb日志中获取这些数字，作为慢速查询自动记录的一部分(这些更新需要100毫秒到500毫秒之间的任何时间)。更新后的集合有198K个项目，大小刚刚超过100MB。它有许多不同的字段(超过30个)，以及这些字段及其组合的31个索引。这是来自MongoDB.log的完整条目-包括查询和结果:2014-09-22T11:55:22.507+0000[conn45755]updatemydatabase.mycollectionquery:{_id:ObjectId('53d13
我有一个超过2500万行的15GB文件，它是这种json格式(mongodb接受导入:[{"_id":1,"value":"\u041c\..."}{"_id":2,"value":"\u041d\..."}...]当我尝试使用以下命令将其导入mongodb时，我得到的速度仅为每秒50行，这对我来说真的很慢。mongoimport--dbwordbase--collectionsentences--typejson--fileC:\Users\Aleksandar\PycharmProjects\NLPSeminarska\my_file.json-jsonArray当我尝试使用pyt
我们正在将一台新服务器同步到我们的MMAPv1副本集，并且由于该服务器使用wiredTiger存储引擎，我们必须进行初始同步。目前，该过程每小时仅插入数千个文档。有没有办法调试瓶颈是什么？CPU和IO似乎都不是问题，这是一个示例iostat:avg-cpu:%user%nice%system%iowait%steal%idle1.990.050.524.011.0092.43新服务器正在从具有相似指标的辅助服务器同步。 最佳答案 我们在配置文件中设置了fastsync=true。使用此设置，服务器仅复制新数据，而不复制现有数据。
