Java HotSpot VM中-XX:的可配置参数列表进行描述;这些参数可以被松散的聚合成三类: 行为参数(Behavioral Options):用于改变jvm的一些基础行为; 性能调优(Performance...Tuning):用于jvm的性能调优; 调试参数(Debugging Options):一般用于打开跟踪、打印、输出等jvm参数,用于显示jvm更加详细的信息; 行为参数: 参数及其默认值 描述 -...UseSerialGC 启用串行GC;jvm的默认GC方式,一般适用于小型应用和单处理器,算法比较简单,GC效率也较高,但可能会给应用带来停顿; -XX:+UseThreadPriorities 启用本地线程优先级 性能调优
适当的地方增加索引,不合理的地方删除次优索引,能优化性能较差的应用。...1 可通过启动的时候加参数:-profiler=1 2 执行命令:db.setProfilingLevel(1) 查询记录:db.system.profiler.find() 性能优化概述...性能优化原则:一次修改一个参数 影响性能的参数:操作系统、网络、硬件、应用服务器、应用程序、数据库、查询语句 常用优化方案 创建缩索引:写少读多的时候 限定返回条数:limit 查询只用到的字段 采用Capped...Colletion 采用存储过程 强制使用索引 使用Profiler 二、 性能监控 Mongosniff工具 Mongostat工具 使用db.serverStatus() 使用db.stats(
20230111_性能测试-mongostat监控mongoDB性能并生成图表 MongoDB Database Tools安装 MongoDB4.4之后不再自带mongostat命令,需要手动安装下载...MongoDB Database Tools 然而网络上好多过时的资料不会给你强调这一点 安装 ... # 登录至mongo所在服务器 cd $存放路径 wget https://fastdl.mongodb.org...参照:Manage Users and Roles — MongoDB Manual 如何在mongostat中填写认证信息?...set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Mongo flushes监控图", subtitle="此曲线图反映了Mongo缓存数据的频率, 长期为1则可能存在性能问题...title_opts=opts.TitleOpts(title="Mongo读写队列监控图", subtitle="此曲线图反映了Mongo执行读写操作和等待读写操作的客户端数量, 一直在累计增大则可能存在性能问题
下面针对 Mongodb3.2 和 Mongodb3.4 在 kw 级文档记录下,不同并发时 读写性能的表现进行评测: 测试条件: ts90 机型,256g 内存,12*800G SSD,2 个 12...true wiredTiger:engineConfig:cacheSizeGB: 35 测试方法: 1、用 100-200-500-1000 并发,分别导入 1000000w 文档,测试不同并发下写入性能差异...20%读取情况下,系统吞吐(ops/sec)对比 三、混合读写情况相爱,系统读取平均响应耗时对比 结论: 在当前测试的 4 种并发场景下,100 并发时, mongdodb3.4 和 3.2 的表现性能最优...; 写入性能上,mongodb3.4 和 3.2 提升有限,约 2%; 混合场景中,mongodb3.4 吞吐高于 3.2,约 7%; 虽然 mongodb3.4 相较于 3.2 在读写性能上提升有限,...但 WT 引擎一直在不断优化,且如文初描述 3.4 新版本在同步性能、Aggregation 操作、视图、分片规范和安全性上还是有很多改动,对同步压力大、嵌套 query 较多等业务场景依然建议予以升级尝试
mongoDB性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录。(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成。...for(var i=0;i<2000000;i++){ db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i});}图片 mongoDB 3.0之后,explain...的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对mongoDB 3.0+的explain进行讨论。...queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey],这主要是直接定位到mongodb的
此命令迅速返回,并不会影响MongoDB性能。...就拒绝新的连接请求,避免连接太多而影响性能。...但如果某种操作时间运行,其他请求和操作将不得不等待这个锁,导致系统性能降低。为了验证是否由于锁降低了性能,可以坚持serverStatus输出的globalLock部分的数据。...正式由于内存映射机制将内存的管理交给操作系统来完成,简化了MongoDB的内存管理,提高了数据库系统的性能,但是由于不能确定数据集的大小,需要多少内存也是个未知数。...4.3 连接数 有时候,客户端的连接数超过了MongoDB数据库服务器处理请求的能力,这也会降低系统的性能。可以通过serverStatus输出的关于连接数方面的参数进一步分析。
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第三篇。...FTS提供了更高的性能和更大的灵活性来对数据进行过滤、排名及排序,为用户快速找出最相关的结果。 使用部分索引 通过只包含那些会通过索引访问的文档来减少索引的大小和性能开销。...使用MongoDB Compass和Atlas数据浏览器进行索引覆盖情况的可视化 作为MongoDB的免费GUI,Compass提供了许多特性来帮助优化查询性能,包括数据模式浏览和查询计划可视化——本系列之前的文章介绍过这两方面内容...MongoDB Atlas和Ops Manager通过Performance Advisor减少了这方面的工作,它监控执行时间超过100ms的查询,并自动对新的索引提出建议来提高性能。...接下来的内容 这就是本期的性能最佳实践系列。MongoDB University提供免费的、基于web的MongoDB性能培训课程。这是了解更多关于索引功能的非常好的途径。
\[{{S}_{\text{m}}}=\frac{1}{2}\left( {{S}_{\max }}+{{S}_{\min }} \right)\]
我们先了解一点MongoDB的知识,然后,学习构建一个用于测试的脚本。 对大多数应用环境来说,数据库是一个关键要素。如何存储数据以及在哪里存储数据,对整个系统的性能会产生巨大影响。...对数据库进行性能测试有助于你达成此项决定,这也是你在开发过程中的一项重要工作。 这篇文章会教你使用Apache JMeter™进行开源MongoDB数据库测试。...进行性能测试 如果你对应用程序出现性能问题,既可能是低效的数据库查询问题,也可能是不充足的数据库服务器。...配置的性能。...正如我们刚刚看到了,使用JMeter样例操作MongoDB是很容易的。但记住,计划你的测试环境和测试数据是一个获取有用的的MongoDB配置性能分析非常重要的步骤,这一步无可替代。
mongoDB性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录。(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成。...mongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对mongoDB 3.0+的explain进行讨论...queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey],这主要是直接定位到mongodb的
如其文档中所定义的,MongoDB是一个开源,跨平台,面向文档的数据库,可提供高性能,高可用性和易扩展性。 MongoDB使用集合的概念,您可以将其与MySQL和Oracle等RDBMS中的表关联。...现在,通过写入数据库表的新设计,性能仅为每分钟4-5k条消息。这在性能上是一个很大的折衷,我们承受不起。...这将性能提高到每分钟10k条消息。至此,我们对Oracle数据库和及此系统功能的优化进入一条死胡同。...现在,为了在不损失大部分性能的情况下实时查看订单,我们开始关注开源生态系统,并着手开始使用MongoDB。 它适合我们的用例。我们的需求是一个数据库,可以在多个进程并行记录事件的情况下进行高性能写入。...我们根据以前的经验快速建立了文档的模型,并能够迅速推出使用MongoDB后端的自定义记录器。性能大幅提升至每分钟约70k条消息。
Web控制台 Mongodb自带了Web控制台,默认和数据服务一同开启。...他的端口在Mongodb数据库服务器端口的基础上加1000,如果是默认的Mongodb数据服务端口(Which is 27017),则相应的Web端口为28017 这个页面可以看到 · 当前Mongodb...最大处理到2000个连接就不行了(要根据你的机器性能和业务来设定),所以设大了没意义。...如果你发现一个操作太长,把数据库卡死的话,可以用这个命令杀死他 > db.killOp("shard3:466404288") MongoDB Monitoring Service MongoDB Monitoring...Service(MMS)是Mongodb厂商提供的监控服务,可以在网页和Android客户端上监控你的MongoDB状况。
后期对MONGODB 的依赖程度会逐步提高,将MONGODB作为主要的数据库类型进行利用和使用。以后这会是一个系列,包含MONGODB 的优化以及调优等等。...3 维护与性能,MONGODB 的使用和维护相对于传统数据库要简单的多,性能的调整的方式也相较传统数据库简单,但性价比高,可以解决传统数据库遇到的不好解决的问题,cost 优先的思考方式,自然也不会在解决方案中不考虑这样的方法...针对MONGODB 的性能问题,可以从哪里开始入手。提高硬件的性能是一个入手的方式,有人可能说从慢查询入手,还有人说可以从业务的角度入手从设计方面入手。...,虽然索引的种类很多,但很多情况下,一个设计很烂的 schema 才是性能的问题点,不是简简单单加个索引就能完事OK 的,要从schema 设计的角度来进行优化,最后才是语句的优化。...所以最近打算开一个MONGODB 性能优化的系列,一个是自我提升,一个是shard knowledge.
最近云上用户用户遇到一个 sharding 集群性能问题的疑惑,比较有代表性,简单分享一下。...导入数据时,一次 insert 一条数据,和一次 insert 100 条数据,性能差距是很大的;首先减少了client、server 端之间的网络交互;同时 server 可以将 batch insert
最近忙着把一个项目从MySQL迁移到MongoDB,在导入旧数据的过程中,遇到了些许波折,犯了不少错误,但同时也学到了不少知识,遂记录下来。...公司为这个项目专门配备了几台高性能务器,清一色的双路四核超线程CPU,外加32G内存,运维人员安装好MongoDB后,就交我手里了,我习惯于在使用新服务器前先看看相关日志,了解一下基本情况,当我浏览MongoDB...MongoDB本身有一个mongoimport工具可供使用,不过它只接受json、csv等格式的源文件,不适合我的需求,所以我没用,而是用PHP写了一个脚本,平稳运行了一段时间后,我发现数据导入的速度下降了...注:从MongoDB1.9.2开始:MongoDB会在启动时自动设置zone_reclaim_mode。...对于MongoDB这种需要大内存的服务来说就可能造成内存不足,NUMA的详细介绍,可以参考老外的文章。 理论上,MySQL、Redis、Memcached等等都可能会受到NUMA的影响,需要留意。
刀具切削参数表一 飞刀,开粗,45号钢 刀具切削参数表二 进口白钢平刀,开粗,铝合金、45号钢 刀具切削参数表三 白钢球刀,光刀 ,铝合金、45号钢 刀具切削参数表四 钨钢球刀,光面,45号钢、不锈钢...刀具切削参数表五 钨钢平刀,光刀,45号钢、不锈钢 刀具切削参数表六 白钢平刀,光刀,铝合金、45号钢
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Cloud Serving Benchmark (YCSB) 是一个Java语言实现的用于云端或者服务器端的数据库性能测试工具,其内部涵盖了常见的NoSQL数据库产品,如Cassandra、MongoDB...xvfz ycsb-mongodb-binding-0.17.0.tar.gzchown -R mongod:mongod ycsb-mongodb-binding-0.17.0默认的6种测试场景如下...可见,开100并发时,集群基本达到了最佳性能。...100-150并发时,集群的整体性能表现稳定,并没有下降,说明此时即使不使用分片,集群也能承受这个压力。...但是可以预见,一旦并发数大到一定程度,肯定会导致明显的性能下降,此时就需启用3个shard分片,可充分利用集群3个节点的io及cpu能力,把压力均衡到各个节点。
根据时间范围以及productTags字段必须存在作为条件.目前每天大约5000万数据量,数据保留6个月满足条件数据不多.但在没有索引的情况下,前端导出是卡死的.本次只讨论count性能问题,分页导数同样需要优化...如果能实现,这样查询每天的数据大约在10万次,此时如果FETCH+FILTER只有10万,相比之前5000万次,减少了99.8%次数.如果能实现查询覆盖,count效率会更高.MongoDB中确实有这样功能...接下来我们围绕这个来分析下. 4、部分索引与查询覆盖 1、在文章开头提到遇到的案例中查询条件是exists:true作为查询条件,经过优化后创建过滤条件为exists:true的部分索引,解决count性能问题...,但如果过滤的记录增加N个数量级,还是会存在性能问题.导致性能问题是完全满足查询覆盖,但优化器却没有使用.而是回表进行过滤,相比在索引是过滤效率高(查询覆盖),如果是需要回表返回完整记录,那么不存在效率问题..."addr" : "shanghai" }, "endKeyInclusive" : true } } }, "rejectedPlans" : [ ] } ] 总结: 1、本次通过部分索引来进行性能优化
【背景】 在使用ORACLE、MYSQL以及MongoDB数据库时,其中查询时经常遇到NULL的性能问题,例如Oracle的索引中不记录全是NULL的记录,MongoDB中默认索引中会记录全是...null的文档,MongoDB查询等于null时,表示索引字段对应值是null同时还包括字段不存在的文档.因为MongoDB是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录1中包括包括字段A等于1,记录2...主要性能在于回表过滤,理论上都满足覆盖查询条件,经过检索mongodb jira发现,这个是由于老的索引格式造成.从4.9版本开始,重新设计索引格式,只要索引是非multikey, 查询等于null可以使用覆盖查询....对于multikey索引,至少6.0还是不行. 2、 升级到5.0版本验证下能否实现覆盖查询 备注:升级5.0后使用覆盖查询,性能明细提升,响应时间从900ms下降到384ms.性能明显提升.第一个性能问题通过升级完美解决....这个例子中5300万耗时是38s.这个相对简单些,需要MongoDB 4.2版本才支持索引覆盖查询.
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