曾经在收集数据的项目中,用过mongodb的数据存储,但是当数据很大的时候,还是比较的吃力。很可能当时的应用水平不高,也可以是当时的服务器不是很强。 所以这次能力比以前高点了,然后服务器比以前也高端了很多,好嘞 ~再测试下。 (更多的是单机测试,没有用复制分
Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目: (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目: (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是
原文地址:http://www.cnblogs.com/lovecindywang/archive/2011/03/02/1969324.html 进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目: (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线
注:本案例来自MongoDB官方教程PPT,也是一个非常典型的CASE,故此翻译,并结合当前MongoDB版本做了一些内容上的更新。 本案例非常适合与IoT场景的数据采集,结合MongoDB的Sharding能力,文档数据结构等优点,可以非常好的解决物联网使
从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试,相同的测试环境,1K的数据量,使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试: 1) Set操作 2) Get操作 3) Del操作 每一套测试分别使用三个配置进行测试: 1
从上篇的图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试,相同的测试环境,1K的数据量,使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试: 1) Set操作 2) Get操作 3) Del操作 每一套测试分别使用三个配置进行测试: 1) 绿色线条的
多方位拓展之路:监控平台MongoDB实践 在“监控平台MongoDB实践”上,千寻位置的技术专家肖应军发表了一场关于MongoDB实践演讲,他的演讲内容主要分为四个方面: 1. 使用MongoDB的原因及 MongoDB的现状2.MongoDB的使用场景有哪
# 问题场景 * 假如需保存CPU、进程数量、内存值、测点值,2秒保存一次,信号数量约50W * 实际存储按信号变化存储,既测点值变化才存储 * 估算存储数据约50W条,每一秒需保存一次记录,以便做报表分析 # 部分数据格式如下 | 信
# 问题场景 * 目前MySQL数据库历史数据按天分表,每天约4千万条数据,目前报表只能查询一天数据,且耗时较长 # 问题描述 * 如何将MySQL历史数据迁移到MongoDB * MongoDB存储表内容应当遵循什么规则和标准 * 迁移
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