首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

MongoDB:如何更改_id_索引的引擎类型(从B树到LSM树)?

在MongoDB中,可以通过以下步骤将_id索引的引擎类型从B树更改为LSM树:

  1. 确保MongoDB版本为4.0及以上,因为在4.0版本中引入了LSM树引擎。
  2. 连接到MongoDB数据库,可以使用mongo shell或者任何MongoDB客户端工具。
  3. 切换到目标数据库,使用以下命令:
  4. 切换到目标数据库,使用以下命令:
  5. 创建一个新的集合,并将引擎类型设置为LSM树,可以使用以下命令:
  6. 创建一个新的集合,并将引擎类型设置为LSM树,可以使用以下命令:
  7. 这里使用了WiredTiger存储引擎,并设置了block_compressor为snappy,你可以根据需要进行调整。
  8. 将原始集合中的数据导入到新的集合中,可以使用以下命令:
  9. 将原始集合中的数据导入到新的集合中,可以使用以下命令:
  10. 这里假设原始集合名为your_collection_name,新集合名为new_collection_name,你可以根据实际情况进行修改。
  11. 删除原始集合,可以使用以下命令:
  12. 删除原始集合,可以使用以下命令:
  13. 重命名新集合为原始集合的名称,可以使用以下命令:
  14. 重命名新集合为原始集合的名称,可以使用以下命令:

通过以上步骤,你就成功将_id索引的引擎类型从B树更改为LSM树。LSM树引擎在某些场景下可以提供更好的性能和吞吐量,特别是在写入密集型工作负载下。对于MongoDB的更多信息和其他功能,请参考腾讯云MongoDB产品文档:腾讯云MongoDB产品文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NoSQL到底怎么用?

但之后仍有问题待解决: 比如朋友圈关系的数据量达到千亿,即使分成1024个库表,单表数据量也达到亿级,且关系数据量还在极速增加,即使你分成再多库表,数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题,因为扩展性很弱。这时,就可以利用NoSQL,天生分布式,能提供优秀的读写性能,补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢? NoSQL,不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称,不使用SQL作为查询语言,提供优秀的横向扩展能力和读写性能,非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储,相比于传统DB,有极高读写性能,对性能有比较高的要求的场景都会使用。

01

翻译:The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表;同时,事务系统生成$日志记录,用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序,该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是,基于磁盘的标准索引结构(如B树)将有效地使事务的输入/输出成本翻倍,以实时维护此类索引,从而使系统总成本增加50%。显然,需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树(LSM树)是一种基于磁盘的数据结构,旨在为长时间内经历高记录插入(和删除)率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法,以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中,所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索(除了非常短的锁定期)。与传统访问方法(如B-树)相比,该算法大大减少了磁盘臂的移动,并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而,在某些情况下,需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率,因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如,这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。

05

深入理解什么是LSM-Tree

十多年前,谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文,分别是GFS(2003年),MapReduce(2004年),BigTable(2006年),为开源界在大数据领域带来了无数的灵感,其中在 “BigTable” 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式,这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree。在面对亿级别之上的海量数据的存储和检索的场景下,我们选择的数据库通常都是各种强力的NoSQL,比如Hbase,Cassandra,Leveldb,RocksDB等等,这其中前两者是Apache下面的顶级开源项目数据库,后两者分别是Google和Facebook开源的数据库存储引擎。而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性,就是其底层使用的数据结构,都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的,也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。

022
领券