mongoDB 数量量大时候，插入很慢

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本文探讨了MongoDB在含有30万条记录的情况下，新增数据时出现的性能下降现象。作者尚未找到具体原因。

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mongoDB 数量量大时候，插入很慢


我大概测试了以下，当mongoDB数据库表中有30万数据的时候，再向表里面插入数据就会很慢。。。至于为什么，我还不清楚。。。

〖Python 数据库开发实战 - MongoDB篇⑮〗- MongoDB的索引机制
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
04-22 2万+
前面几章节我们掌握了 MongoDB 的 "增"、"删"、"改"、"查" 操作，该章节我们来了解一下 MongoDB 的索引机制。
MongoDB数据库的性能评估指标
最新发布
2502_91592937的博客
06-22 1011
MongoDB作为领先的NoSQL数据库，在互联网和企业应用中广泛使用。随着数据量和并发请求的增长，性能问题成为系统设计和运维的关键考量。理解MongoDB性能评估的完整指标体系掌握性能监控和优化的实用方法识别和解决常见的性能瓶颈本文涵盖MongoDB单机和集群部署的性能评估，适用于MongoDB 4.0及以上版本。背景介绍：概述MongoDB性能评估的背景和目的核心概念与联系：介绍MongoDB性能评估的关键指标及其相互关系核心指标详解：深入分析每个性能指标的定义、测量方法和影响因素。
MongoDB 分片集群均衡器导致的性能下降
www_xue_xi的博客
10-31 914
近期，有人反馈其mongodb分片集群，在加载处理大批量数据时，程序处理十分缓慢并且应用还会报错：version mismatch detected for 。
mongodb导入数据变得很慢，解决办法
qq_40724463的博客
06-16 1万+
我是mongodb小白，学习过程中遇到了一个棘手的问题，向mongos中导入大约1G的数据，变得越来越慢，甚至进度条一直不走了(之前也插入过1G数据，没遇到这种情况)。自己摸索了好久，终于解决。解决方法，与大家分享 开始我以为是不是数据处理的时候出了问题，然后我又将需要导入的数据重新预处理，之后操作，还是不行，也是上述情况。 之后我又以为是mongodb集群崩了，重新搭建复制集+分片，再导入数据...
mongodb数据插入慢
sanyecao2314的专栏
06-24 2755
Spring.xml配置文件中 将 write-fsync=" true"/> 修改为 write-fsync="false"/> 即可. 测试发现.true时,插入需要45毫秒左右.改为false.只需3,4毫秒.差距还是比较大的....
python读mongodb很慢_为何我的mongoDB写入数据这么慢？
weixin_39883260的博客
12-04 523
我用mongoDB管理股票行情数据，目前已保存行情数据约120GB，在一个Quote集合中包含ticks(448903576条记录)和bids(622612318条记录)两个数据表，两个数据表都建立有日期和代码索引。使用的是mongoDB 3.0.7版64位版本。最近发现写入数据时会非常慢，经常有时写入一条记录要10多秒，正常时写入一条记录是100ms左右。朋友用的服务器远不如我的服务器配置，而且...
单实例，当MongoDB单表数据文件太大导致写入速度变慢
weixin_30556161的博客
07-09 1392
单实例，当MongoDB单表数据文件太大导致写入速度变慢 解决办法（待测试）： 文件拆分成小文件。主要参数有 Storage options: --storageEngine arg what storage engine to use - defaults to wired...
MongoDB中如何优雅地删除大量数据
被基金支配的打工人
10-25 2747
删除大量数据，无论是在哪种数据库中，都是一个普遍性的需求。除了正常的业务需求，我们需要通过这种方式来为数据库“瘦身”。 为什么要“瘦身”呢？ 表的数据量到达一定量级后，数据量越大，表的查询性能会越差。 毕竟数据量越大，B+树的层级会越高，需要的IO也会越多。 表的数据有冷热之分，将很多无用或很少用到的数据存储在数据库中会消耗数据库的资源。 譬如会占用缓存；会增加备份集的大小，进而影响备份的恢复时间等。 所以，对于那些无用的数据，我们会定期删除。 对于那些很少用到的数据，则会定
MongoDB数据库的常见问题及解决方案
AI天才研究院
06-05 614
本文聚焦MongoDB在生产环境中最常遇到的性能、高可用、数据一致性三大类问题，覆盖开发（慢查询、索引设计）、运维（分片优化、副本集同步）、事务（回滚处理）等核心场景。通过“问题现象-根因分析-解决方案”的三段式结构，帮助开发者快速定位问题并掌握调优技巧。本文先通过“超市进货”的故事引出MongoDB核心概念，再拆解六大常见问题（慢查询、索引失效、分片不均匀、事务回滚、副本集同步延迟、数据一致性），每个问题包含现象描述、根因分析、解决方案及代码示例，最后结合电商订单系统实战演示全流程优化。BSON。
mongo mysql 写入速度_单实例，当MongoDB单表数据文件太大导致写入速度变慢
weixin_39816027的博客
02-26 286
单实例，当MongoDB单表数据文件太大导致写入速度变慢解决办法(待测试)：文件拆分成小文件。主要参数有Storage options:--storageEngine arg what storage engine to use - defaultsto wiredTiger if no data files present--directoryperdb ea...
python读mongodb很慢_python - 为何我的mongoDB写入数据这么慢？
weixin_39702649的博客
12-04 405
我用mongoDB管理股票行情数据，目前已保存行情数据约120GB，在一个Quote集合中包含ticks(448903576条记录)和bids(622612318条记录)两个数据表，两个数据表都建立有日期和代码索引。使用的是mongoDB 3.0.7版64位版本。最近发现写入数据时会非常慢，经常有时写入一条记录要10多秒，正常时写入一条记录是100ms左右。朋友用的服务器远不如我的服务器配置，而且...
mongodb每秒写入量_Mongodb读取数据缓慢问题-Spark&Mongodb
weixin_39743824的博客
12-21 2275
问题在我现在工作的集群环境上，读取基础表(30.6MB，47106条数据)，耗时10秒，在另一个组(叫B组)吧，我的叫A组吧，的集群环境上耗时1毫秒。从mongodb的操作来看，其操作数超过了14000次/s。问题分析从后台的IO上来看，两个环境的sdb磁盘使用率都达到了100%。更仔细的话，发现两个环境中的资源写入量不同，我的组写入量在10MB/s~30MB/s，而B组环境写入量在500KB/s...
MongoDB——写入耗时
R_Nelson的专栏
06-14 888
mongodb写入10万条数据的耗时差不多是1s。
MongoClient和MongoTemplate插入数据时速度问题分析
FLY的博客
12-08 9589
使用mongoTemplate.save方法插入大量数据，效率太慢。改用MongoDBCollection对象的insertMany方法后，可以批量插入一个集合的数据，效率大大提升。本文是我解决此问题的核心代码。 经过几天开发之后，对此问题有了新的解决方法，并记录。
python提高导入数据库速度_提高从MongoDB导入数据速度
weixin_39732534的博客
11-29 434
Python编写爬虫，用的是Scrapy框架，将数据存储到了本机的MongoDB数据库上。导数据的时候发现数据的转化，速度有点慢。from pymongo import MongoClient#建立MongoDB数据库连接client = MongoClient('localhost',27017)#连接所需数据库,test为数据库名db=client.TrimPage#连接所用集合，也就是我们通...
mongoTemplate插入数据
monica1_1的博客
09-07 3311
AppMsgUser appMsgUser = new AppMsgUser(); appMsgUser.setTenantId(1L); appMsgUser.setProductId(1L); appMsgUser.setLoanUserId(1L); appMsgUser.setTitle("我要添加updat...
mongo大并发下慢
owner736的博客
02-01 790
现象：单机mongo，200个并发下，查询特别慢，每次查询10秒的时延 分析： 1、抓取mongo慢查询，发现没有慢的语句，最慢的在10毫秒 2、通过jprofile定位，定位到是mongo查询慢 3、通过打印日志，定位到也是mongo查询慢 4、手工分析数据，多次查询到几千条记录 解决办法： 从业务逻辑分析，将一条查询语句分成两个，一次查询总数，一次查询最新的一条记录，最终解决。 思考： 查...
插入大量数据至MongoDB数据库的速度问题分析
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huangshulang1234的博客
01-12 1万+
插入大量数据至MongoDB数据库的速度问题分析 需求背景：某定时任务产生千条或更多JSON数据，本次数据还未完全写入数据库中，下一次定时任务的数据已经产生，由此而产生的数据拥堵怎么解决？ 最初使用SpringBoot对MongoDB数据库做数据插入操作时，使用的是MongoTemplate中的save方法完成数据存储操作。 具体代码实现如下： JS
上述的情况，为什么mysql不能根据数据的插入自动创建分区
03-21
<think>好的，我现在需要回答用户的问题：“为什么MySQL不能根据数据的插入自动创建分区？”用户之前遇到了插入数据时报错“table has no partition for value from column_list”，现在想了解为什么MySQL不能自动处理分区的创建。 首先，我要回顾一下之前给出的解决方案。之前的问题是因为用户插入的数据不在现有分区的范围内，导致错误。解决方法包括手动添加分区、调整数据或重新定义分区结构。现在用户的问题是，为什么MySQL不能自动创建所需的分区，而不是需要手动干预。 我需要从MySQL的设计机制入手。分区功能在MySQL中是用户显式定义的，这意味着分区的创建、修改和删除都需要通过SQL语句来完成。自动创建分区听起来很方便，但可能存在一些技术和设计上的原因导致MySQL不这样做。 接下来，我需要考虑几个方面： 1. **明确的分区管理**：MySQL的分区表需要用户预先定义分区规则，这属于数据库架构设计的一部分。自动创建分区可能导致不可预测的表结构变化，影响稳定性和可维护性。 2. **性能考虑**：自动创建分区需要数据库在每次插入数据时检查分区是否存在，并在需要时动态创建。这可能增加插入操作的开销，尤其是在高并发环境下，影响性能。 3. **分区策略的复杂性**：分区的策略多种多样，如按范围、列表、哈希等。自动创建需要数据库猜测用户的意图，比如新分区的范围或列表值，这在技术实现上非常困难，容易导致错误或不合理的分区划分。 4. **数据安全和一致性**：动态创建分区可能引发意外行为，例如分区键的数据类型或范围变化时，自动分区的逻辑可能不符合用户预期，导致数据分布不均或查询性能下降。 5. **事务和锁定问题**：自动创建分区可能涉及元数据更改，这可能需要锁定表，影响其他正在进行的操作，尤其是在事务性系统中，这可能引发锁竞争或死锁。 此外，用户可能期望类似其他数据库系统的行为，比如MongoDB的自动分片，但关系型数据库的分区机制通常更为严格，需要显式管理。 我需要验证这些观点是否正确。例如，MySQL的官方文档是否提到分区需要手动管理，或者是否有技术限制。查阅资料后确认，MySQL确实要求用户显式定义每个分区，没有自动扩展分区的功能。这与设计哲学有关，强调用户对架构的控制，而不是隐式行为。 另外，用户可能想知道是否有变通方法，比如使用事件或存储过程定期创建新分区。虽然可行，但这属于应用层逻辑，需要用户自己实现，而不是MySQL内置功能。 总结起来，MySQL不自动创建分区的原因主要包括设计上的显式控制需求、性能考量、分区策略的复杂性以及数据一致性保障。这些因素共同导致需要用户手动管理分区结构。</think>MySQL 不会根据数据插入自动创建分区，主要原因涉及 **设计理念、性能优化及数据可控性** 等方面。以下是具体解释： --- ### 一、设计理念：分区需显式定义 1. **用户控制原则** MySQL 的分区功能要求**预先明确定义分区规则**（如范围、列表、哈希等），这是为了避免因隐式行为导致不可预测的表结构变化。 - **示例**：若按日期范围分区，用户需提前规划分区的起止时间（如每月一个分区）。MySQL 不会自动推断未来分区的边界。 2. **防止意外行为** 自动创建分区可能导致： - 分区名称或规则与用户预期不符（如按日期自动生成的分区名格式混乱）。 - 分区数量失控（如高频插入数据导致大量分区产生，影响管理效率）。 --- ### 二、性能与稳定性考量 1. **插入性能损耗** 若每次插入数据都检查分区是否存在并动态创建，会显著增加插入操作的延迟： - 创建分区涉及**元数据修改**（如更新系统表、文件系统操作），可能触发表级锁。 - 高并发场景下，频繁的分区创建会导致性能瓶颈。 2. **事务一致性风险** 动态分区可能在事务中引发问题： - 若事务插入数据时自动创建分区，但事务最终回滚，如何处理已创建的分区？ - 需要复杂的回滚机制保障分区元数据与事务一致性，实现难度高。 --- ### 三、分区策略的复杂性 1. **无法推断用户意图** 分区的规则高度依赖业务场景，MySQL 无法自动判断如何扩展： - **按范围分区**：无法确定下一个分区的范围（如日期分区的间隔是月、周还是年）。 - **按列表分区**：无法预知用户未来可能新增的列表值。 - **按哈希分区**：哈希分区数量通常固定，自动扩展会破坏哈希分布规则。 2. **边界条件模糊性** 假设表中最后一个分区定义为 `VALUES LESS THAN (2023-10-01)`，插入 `2023-10-05` 时： - 应创建覆盖到 `2023-11-01` 的分区，还是 `2023-10-31`？ - 若用户期望按月分区，但自动扩展为按周或按年，则与需求不符。 --- ### 四、替代解决方案 虽然 MySQL 不支持自动创建分区，但可通过以下方式模拟“半自动化”管理： #### 1. **定期手动维护分区** 通过脚本或事件调度器，提前创建未来时间段的分区： ```sql -- 每月初创建下个月的分区 DELIMITER $$ CREATE EVENT add_partitions_monthly ON SCHEDULE EVERY 1 MONTH STARTS '2023-11-01 00:00:00' DO BEGIN SET @next_month = DATE_FORMAT(NOW() + INTERVAL 1 MONTH, '%Y-%m-01'); SET @sql = CONCAT( 'ALTER TABLE your_table ADD PARTITION (', 'PARTITION p', DATE_FORMAT(@next_month, '%Y%m'), ' VALUES LESS THAN (TO_DAYS("', @next_month, '"))', ')' ); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt; END$$ DELIMITER ; ``` #### 2. **使用存储过程动态扩展** 在插入数据前检查分区是否存在，若不存在则创建： ```sql DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE safe_insert(p_date DATE) BEGIN DECLARE partition_exists INT; -- 检查是否已有对应分区 SELECT COUNT(*) INTO partition_exists FROM information_schema.PARTITIONS WHERE TABLE_NAME = 'your_table' AND PARTITION_DESCRIPTION >= TO_DAYS(p_date); IF partition_exists = 0 THEN -- 动态添加分区（需根据业务规则计算边界） SET @next_partition = DATE_FORMAT(p_date, '%Y-%m-01'); SET @sql = CONCAT( 'ALTER TABLE your_table ADD PARTITION (', 'PARTITION p', DATE_FORMAT(@next_partition, '%Y%m'), ' VALUES LESS THAN (TO_DAYS("', @next_partition, '"))', ')' ); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt; END IF; -- 插入数据 INSERT INTO your_table (date_column) VALUES (p_date); END$$ DELIMITER ; -- 调用示例 CALL safe_insert('2023-10-05'); ``` #### 3. **使用中间件或ORM框架** 在应用层监控分区状态，自动触发分区维护操作。 --- ### 五、对比其他数据库 部分数据库（如 **PostgreSQL 的分区表** 或 **Oracle 的间隔分区**）支持类似“自动扩展”功能，但实现方式有限： - **PostgreSQL**：需显式创建分区，但可通过触发器或规则模拟自动分区。 - **Oracle 间隔分区**：允许按固定间隔（如每天）自动生成新分区，但仅限于范围分区且需预先定义间隔。 MySQL 的设计更倾向于**简单可控**，而非引入复杂的自动分区逻辑。 --- ### 总结 MySQL 不自动创建分区是为了： 1. **保障性能**：避免插入操作因元数据修改而变慢。 2. **明确控制**：由用户完全掌握分区规则，防止意外结构变化。 3. **简化实现**：降低分区功能的复杂度，提升稳定性。 若需要“自动分区”，需通过应用层逻辑或定期维护间接实现。
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