MongoDB高平均刷新时间-写重
我使用的MongoDB有大约400万个文档和大约5-6GB的数据库大小。这台机器有10GB的RAM，仅免费报告使用了大约3.7GB。该数据库用于视频游戏相关的阶梯（排名）网站，按地区分开 这是一个写操作量相当大的操作，但仍然会得到大量的读取。我们使用一个更新程序，每一两个小时查询一次外部源。然后，此更新程序处理记录并更新数据库上的文档。更新程序一次只处理一个区域（参见上一段），因此大约33%的数据库被更新 当更新程序运行时，在其运行期间，平均刷新时间峰值高达35-40秒左右，并且我们在其他查询中会遇到一般性的缓慢。更新程序在一台单独的机器上运行，当从第三方检索并处理完所有数据后，只在最后查询MongoDB 一些人建议放慢更新的速度，或者只更新已经更换的玩家，但问题在于排名。由于我们支持玩家之间的联系，我们需要预先计算排名-因此，如果只有少数用户实际更改了排名，我们仍然需要相应地更新其余用户的排名。至少，MySQL就是这种情况——我不确定MongoDB是否有一个好的解决方案，可以在支持关系的同时对~800K->120万个文档进行排名 我的问题是：我们如何才能改善我们正在经历的冲水和减速？为什么这么高？禁用日志记录（以减轻i/o的负担）是否会有所帮助，因为数据丢失并不是我担心的事情，因为数据库会频繁更新MongoDB高平均刷新时间-写重,mongodb,Mongodb,我使用的MongoDB有大约400万个文档和大约5-6GB的数据库大小。这台机器有10GB的RAM，仅免费报告使用了大约3.7GB。该数据库用于视频游戏相关的阶梯（排名）网站，按地区分开 这是一个写操作量相当大的操作，但仍然会得到大量的读取。我们使用一个更新程序，每一两个小时查询一次外部源。然后，此更新程序处理记录并更新数据库上的文档。更新程序一次只处理一个区域（参见上一段），因此大约33%的数据库被更新 当更新程序运行时，在其运行期间，平均刷新时间峰值高达35-40秒左右，并且我们在其他查询中
服务器状态：在没有看到任何磁盘统计数据的情况下，我认为您的磁盘已饱和 这可以通过
iostat-xmt2%util假设这台机器是一台服务器，您可以设置一个复制集并将读取查询发送到那里。这应该会对您有所帮助，但没有磁盘那么多。在没有看到任何磁盘统计数据的情况下，我认为您的磁盘已饱和 这可以通过
iostat-xmt2%util假设这台机器是一台服务器，您可以设置一个复制集并将读取查询发送到那里。这应该对您有一定的帮助，但没有磁盘那么大。您使用的工具不正确。MongoDB不是为实时排列大型阶梯而设计的，至少不是快速排列 使用像Redis这样的东西，Redis有一种叫做“排序列表”的东西，专门为这个任务设计，有了它，你可以有1亿个条目，并且仍然以亚毫秒的速度获取5000000到5001000个条目 从官方网站（）： 排序集 使用排序集，您可以非常快速地添加、删除或更新元素（时间与元素数量的对数成正比）。由于元素是按顺序排列的，而不是按顺序排列的，所以您还可以通过分数或排名（位置）以非常快的方式获得范围<强>访问排序集的中间也是非常快的< /强>，因此您可以使用排序的集合作为非重复元素的智能列表，您可以快速地访问所需的所有元素：顺序元素、快速存在测试、快速访问中间元素；p> 简言之，使用排序集，您可以以优异的性能完成许多任务，而这些任务在其他类型的数据库中很难建模 使用排序集，您可以： 在一个大型在线游戏中设置一个排行榜，每次提交一个新分数时，你都会使用ZADD更新它。您可以使用ZRANGE轻松获取顶级用户，也可以在给定用户名的情况下，使用ZRANK返回其在列表中的排名。同时使用ZRANK和ZRANGE，可以向用户显示与给定用户相似的分数。一切都很快。 排序集通常用于索引存储在Redis中的数据。例如，如果有许多表示用户的散列，则可以使用排序集，其中的元素以用户的年龄作为分数，以用户的ID作为值。因此，使用ZRANGEBYSCORE检索具有给定年龄间隔的所有用户既简单又快速 排序集可能是最高级的Redis数据类型，因此请花一些时间检查排序集命令的完整列表，以了解您可以使用Redis做什么
你用错了工具做这项工作。MongoDB不是为实时排列大型阶梯而设计的，至少不是快速排列 使用像Redis这样的东西，Redis有一种叫做“排序列表”的东西，专门为这个任务设计，有了它，你可以有1亿个条目，并且仍然以亚毫秒的速度获取5000000到5001000个条目 从办公室