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MongoDB

Comment utiliser les index TTL pour l'expiration automatique des données dans MongoDB

L'indice TTL peut supprimer automatiquement les documents expirés, ce qui convient aux journaux, sessions et autres données longues; Il doit être créé en fonction du champ Date, et ExpireftersonDonds est défini pour implémenter le nettoyage chronométré, et la tache d'arrière-plan est vérifiée toutes les 60 secondes pour s'assurer que les données sont automatiquement effacées.

Sep 16, 2025 am 01:28 AM

mongodb Index TTL

Optimisation des performances de la requête MongoDB avec Explique Plan Analysis

Utilisez Explication ("ExecutionStats") pour localiser avec précision les goulots d'étranglement des performances de la requête MongoDB. Le noyau est de voir que TotalDocsexamined est beaucoup plus grand que le TotalDoc-RetTtryd. 2. CollScan signifie une analyse complète de la table et un index doit être créé; 3. Lorsqu'il y a trop de documents à numériser ou très peu de documents à retourner, les index composites doivent être utilisés à la place, tels que {Status: 1, CreateDat: -1}; 4. L'exécutiontimemillis dépasse 50 à 100 ms, les index doivent être optimisés ou les ensembles de résultats sont limités; 5. Assurez-vous que la requête est écrasée par Indexonly: vrai pour améliorer

Sep 16, 2025 am 12:11 AM

Comment utiliser les flux de changements dans MongoDB pour réagir aux changements de données

ChangeStreamsinmongoDBenablereal-timemonitoringofdatachangesacrosscollections, bases de données, ordres, nécessitant un exigencesateplicasetorShardedClustertoaccesstheoplog; usethewatch () methodinnode.jstolistenforevents lisinent

Sep 15, 2025 am 03:23 AM

Comment concevoir une architecture multi-locataire à MongoDB

Réponse: Le choix du bon modèle de données multi-locataires est la clé. Les collections partagées conviennent aux petites et moyennes applications. Les bases de données indépendantes conviennent aux exigences d'isolement élevées. L'isolement des locataires doit être forcé à la couche d'application, l'indexation est optimisée pour améliorer l'efficacité de la requête et gérer les différences entre les locataires par la vérification du modèle pour assurer un équilibre entre la sécurité et les performances.

Sep 15, 2025 am 03:20 AM

Comment optimiser l'utilisation de la mémoire dans MongoDB

Réponse: L'optimisation de l'utilisation de la mémoire MongoDB nécessite une configuration raisonnable du cache Wiredtiger, une indexation rationalisée et une surveillance continue. Plus précisément, il comprend la définition de WiredTigerCacheSizeGB pour équilibrer l'attribution de la mémoire, d'éviter la faim de cache pour les fichiers du système d'exploitation, de supprimer les index redondants pour réduire la pression de la mémoire et de surveiller l'utilisation de la mémoire via des outils tels que le mongostat et le haut pour garantir que le système est stable et efficace.

Sep 14, 2025 am 04:20 AM

mongodb Optimisation de la mémoire

Comment utiliser le connecteur MongoDB pour Spark

ThemongodbconnectorforsParkintegratesmongodbwithapachepSarkforlarge-ScaleanalyticyticAnSAltl.2.SetUptheConnectorViamavenor - packagesinpyspark.3

Sep 13, 2025 am 06:29 AM

mongodb spark

Utilisation de MongoDB Gridfs pour stocker et récupérer des fichiers volumineux

GRIDFS est une solution intégrée pour MongoDB pour stocker plus de 16 Mo de fichiers volumineux. Il divise le fichier en blocs de 255 Ko et le stocke en deux ensembles de fichiers Fs.filés (métadonnées) et Fs.Chunks (blocs de données). Il prend en charge le téléchargement et le téléchargement de streaming, la lecture partielle et les métadonnées supplémentaires, et convient aux scénarios qui doivent être étroitement intégrés à la base de données. 1. à l'aide de GRIDFS, vous devez créer un GRIDFSBucket via le pilote MongoDB et appeler OpenUploadStream pour télécharger des fichiers; 2. Lors du téléchargement, utilisez OpenDownloadStreambyName pour diffuser et lire par nom; 3. Tous les fichiers peuvent être répertoriés en interrogeant la collection uploads.Files.

Sep 13, 2025 am 06:02 AM

Comment modéliser les données d'un réseau social à MongoDB

ModelsOcialNetworkDatainMongodbByPriorizationQueryPatterNsoverNormalisation.2.Embedfrement accessible, fortedDatalikEcomments inférieur

Sep 12, 2025 am 12:31 AM

Comment utiliser MongoDB pour des analyses en temps réel

MongoDBSupportsReal-TimeanalyticsThroughChangereams a été modifié par rapport à la netteté, permettant de réactiver le nombre de bilans debout.

Sep 12, 2025 am 12:15 AM

mongodb

Comment optimiser MongoDB pour les charges de travail en lecture

OptimizEmongodbForread-HEAVYWorkloadsByImplementingTargetEdIndexes, assurant la manière efficace, et la distribution de dataefficativement.

Sep 11, 2025 pm 03:05 PM

optimisation mongodb

Comment appliquer un schéma dans les collections MongoDB

Le documentValidation de MongoDB peut appliquer la cohérence des données dans la collecte, définir les types de champs, les gammes et autres règles via le validateur, et de support des opérateurs tels que $ et, $ type, $ regex, etc., pour vérifier lors de l'insertion ou de la mise à jour. Vous pouvez définir la ValidationAction sur avertir ou l'erreur. ValidationLevel contr?le le niveau de vérification et les règles peuvent être modifiées ou supprimées par Collmod.

Sep 11, 2025 pm 12:28 PM

Utilisation de MongoDB comme base de données vectorielle pour les applications AI et ML

MongoDBCanStorevectorMeddingsUsingArrayfields, permettent à impliquer laentegrationofai / mlworkflowsintoexistingApplications.2

Sep 10, 2025 am 05:26 AM

Ma?triser les requêtes à MongoDB

UseFind () toretroueMultipleDocumentsAndFindOne () togetTheFirstmatch, éventuellement, usingProjectionTolimitFields.2.ApplyComparisono-Operateraterars Like $ gt, $ lt, $ inandlogicaloperators ling

Sep 10, 2025 am 03:25 AM

mongodb Requête

Digne de performance pour les écritures à haut débit dans MongoDB

Utilisez des écritures de lot non ordonnées (BulkWriteWithOrded: False) pour améliorer l'efficacité de l'écriture; 2. Si le risque de perte de données est acceptable, désactivez les journaux (J: False ou Global Shutdown Journal) pour réduire les frais généraux d'E / S; 3. Assurez le moteur de stockage Wiredtiger pour augmenter le cache, activer la compression et la pré-tranche pour éviter les points chauds; 4. Simplifier la stratégie d'indexation, créer uniquement les index nécessaires pour éviter les index excessifs pour ralentir les écritures; 5. Réalisez la mise à l'échelle horizontale par le biais du fragment de hachage et distribuez la charge d'écriture pour prendre en charge le débit élevé. Le c?ur de l'optimisation réside dans le traitement par lots, réduisant les exigences de persistance, configurant rationnellement le stockage, contr?lant le nombre d'index et fragment en temps opportun, maximisant ainsi les performances d'écriture de MongoDB et finalement réalisant un W.

Sep 09, 2025 am 03:01 AM

mongodb Optimisation des performances