MongoDB性能調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)

定　價：￥89.00

作　者：	[澳]蓋伊·哈里森，[澳]邁克爾·哈里森
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787111716167	出版時間：	2022-11-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書分為以下幾個主要部分：第 1-3 章介紹方法和技術。在這些章節(jié)中，我們描述了一種性能調(diào)優(yōu)方法。還提供了一些關于 MongoDB 架構和 MongoDB 提供的用于調(diào)查、監(jiān)控和診斷 MongoDB 性能的工具的背景知識。第 4 章和第 5 章介紹應用程序和數(shù)據(jù)庫設計。第 6-10 章介紹應用程序代碼的優(yōu)化。第 11-14 章討論MongoDB 服務器及其運行硬件的優(yōu)化。

作者簡介

　　劉強，擁有十多年大數(shù)據(jù)與推薦系統(tǒng)相關實戰(zhàn)經(jīng)驗。目前是電視貓大數(shù)據(jù)與人工智能團隊負責人。入職公司后一手組建了大數(shù)據(jù)與人工智能團隊，從零開始搭建公司的大數(shù)據(jù)平臺，將數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、推薦系統(tǒng)、搜索等大數(shù)據(jù)及AI能力應用于公司業(yè)務中。目前，公司近30%的流量來源于推薦和搜索。創(chuàng)建了“數(shù)據(jù)與智能”社區(qū)（包括同名的微信公眾號、視頻號、知乎、B站等自媒體平臺號），聚焦于數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、推薦系統(tǒng)、機器學習、人工智能等領域。

圖書目錄

譯者序
前言
致謝
審校者簡介
第一部分　方法和工具
第1章性能調(diào)優(yōu)方法　2
1.1　警示故事　2
1.2　對癥性能調(diào)優(yōu)　3
1.3　系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)　3
1.3.1　數(shù)據(jù)庫請求剖析　3
1.3.2　MongoDB數(shù)據(jù)庫的層次　4
1.4　小化應用程序工作負載　5
1.5　減少物理IO　6
1.6　優(yōu)化磁盤IO　6
1.7　集群調(diào)優(yōu)　7
1.8　小結　7
第2章MongoDB架構與概念　8
2.1　MongoDB文檔模型　8
2.1.1　JSON　9
2.1.2　二進制JSON　9
2.1.3　集合　9
2.1.4　MongoDB schema　9
2.2　MongoDB協(xié)議　12
2.2.1　有線協(xié)議　12
2.2.2　MongoDB驅(qū)動程序　12
2.3　MongoDB命令　13
2.3.1　查找命令　13
2.3.2　聚合命令　14
2.3.3　數(shù)據(jù)操作命令　15
2.4　一致性機制　15
2.4.1　讀取策略與寫入策略　15
2.4.2　事務　16
2.5　查詢優(yōu)化　16
2.6　MongoDB架構　17
2.6.1　mongod　17
2.6.2　存儲引擎　17
2.6.3　副本集　18
2.6.4　分片　19
2.6.5　分片機制　19
2.6.6　集群平衡　20
2.7　小結　20
第3章行業(yè)工具　21
3.1　explain()　21
3.1.1　開始使用explain()　22
3.1.2　替代計劃　24
3.1.3　執(zhí)行統(tǒng)計信息　25
3.1.4　使用explain()來調(diào)優(yōu)查詢　26
3.1.5　可視化解釋函數(shù)的使用方法　28
3.2　查詢剖析器　29
3.2.1　system.prof?ile集合　30
3.2.2　分析剖析數(shù)據(jù)　31
3.3　使用MongoDB日志進行調(diào)優(yōu)　33
3.4　服務器統(tǒng)計信息　35
3.5　檢查當前操作　38
3.6　操作系統(tǒng)監(jiān)控　41
3.7　MongoDB Compass　42
3.8　小結　43
第二部分　應用程序與數(shù)據(jù)庫設計
第4章schema建?！?6
4.1　指導原則　46
4.2　鏈接與嵌入　47
4.2.1　案例研究　47
4.2.2　獲取客戶的所有數(shù)據(jù)　50
4.2.3　獲取所有未結訂單　51
4.2.4　熱門產(chǎn)品　52
4.2.5　插入新訂單　53
4.2.6　更新產(chǎn)品　54
4.2.7　刪除客戶　54
4.2.8　案例研究總結　55
4.3　高級模式　56
4.3.1　子集化　56
4.3.2　垂直分區(qū)　58
4.3.3　屬性模式　58
4.4　小結　60
第5章索引　61
5.1　B樹索引　61
5.1.1　索引選擇性　62
5.1.2　唯一索引　63
5.1.3　索引掃描　63
5.1.4　不區(qū)分大小寫的搜索　64
5.2　復合索引　65
5.2.1　復合索引性能　66
5.2.2　復合索引鍵順序　66
5.2.3　復合索引指南　67
5.2.4　覆蓋索引　67
5.3　索引合并　68
5.4　局部索引和稀疏索引　68
5.4.1　局部索引　69
5.4.2　稀疏索引　69
5.5　使用索引進行排序和連接　70
5.5.1　排序　70
5.5.2　連接　70
5.6　索引開銷　70
5.7　文本索引　73
5.8　地理空間索引　78
5.8.1　地理空間索引性能　81
5.8.2　地理空間索引限制　81
5.9　小結　82
第三部分　MongoDB代碼調(diào)優(yōu)
第6章查詢調(diào)優(yōu)　84
6.1　緩存結果　84
6.2　優(yōu)化網(wǎng)絡往返　86
6.2.1　投影　86
6.2.2　批處理　87
6.2.3　在代碼中避免過多的
　網(wǎng)絡往返　88
6.2.4　批量插入　90
6.2.5　應用程序架構　90
6.3　選擇索引與選擇掃描　90
6.4　優(yōu)化排序操作　93
6.5　選擇或創(chuàng)建正確的索引　95
6.6　過濾策略　97
6.6.1　不等條件　97
6.6.2　范圍查詢　99
6.6.3　$OR或$IN操作　100
6.6.4　數(shù)組查詢　101
6.6.5　正則表達式　102
6.6.6　$exists查詢　103
6.7　優(yōu)化集合掃描　105
6.8　小結　105
第7章調(diào)優(yōu)和利用聚合管道　106
7.1　調(diào)優(yōu)聚合管道　106
7.1.1　優(yōu)化聚合排序　109
7.1.2　自動管道優(yōu)化　111
7.2　優(yōu)化多集合連接　113
7.2.1　連接順序　115
7.2.2　優(yōu)化圖查找　116
7.3　聚合內(nèi)存利用　118
7.4　在聚合管道中排序　119
7.4.1　索引聚合排序　119
7.4.2　磁盤排序　121
7.5　優(yōu)化視圖　122
7.6　小結　126
第8章插入、更新和刪除　127
8.1　基礎知識　127
8.1.1　過濾器優(yōu)化　127
8.1.2　解釋數(shù)據(jù)操作語句　128
8.1.3　索引開銷　128
8.1.4　找到未使用的索引　129
8.1.5　寫入策略　130
8.2　插入　130
8.2.1　批處理　130
8.2.2　克隆數(shù)據(jù)　132
8.2.3　從文件加載　134
8.3　更新　134
8.3.1　動態(tài)值批量更新　134
8.3.2　multi:true標志　135
8.3.3　upsert　136
8.3.4　使用$merge的批量upsert　137
8.4　刪除　138
8.5　小結　138
第9章事務　139
9.1　事務理論　139
9.2　MongoDB事務　140
9.2.1　事務限制　141
9.2.2　TransientTransactionError　141
9.2.3　MongoDB驅(qū)動程序中的事務　143
9.2.4TransientTransactionError對
性能的影響　145
9.3　事務優(yōu)化　146
9.3.1　避免事務　146
9.3.2　操作順序　148
9.3.3　對熱文檔分區(qū)　149
9.4　小結　150
第10章服務器監(jiān)控　152
10.1　主機級監(jiān)控　152
10.1.1　網(wǎng)絡　153
10.1.2　CPU　155
10.1.3　內(nèi)存　156
10.1.4　磁盤IO　156
10.2　MongoDB服務器監(jiān)控　156
10.2.1　Compass　156
10.2.2　Free Monitoring服務　157
10.2.3　Ops Manager　158
10.2.4　MongoDB Atlas　158
10.2.5　第三方監(jiān)控工具　160
10.3　小結　160
第四部分　服務器調(diào)優(yōu)
第11章內(nèi)存調(diào)優(yōu)　162
11.1　MongoDB內(nèi)存架構　162
11.1.1　主機內(nèi)