# 问题描述在使用文档数据库 MongoDB 的时发现 CPU使用率很高,从业务角度来看,发现数据读写处理缓慢,我该如何排查此类问题?# 问题分析通常来说,导致 MongoDB CPU 使用率高有如下几点原因:* 查询语句不够优化,没有合理的索引。* 请求并发量大,当前业务负载和实例类型不匹配,即超出当前服务能力。* 有过重的计算任务。# 解决方案### 1. 查看当前正在运行的语句与 MySQL 中 `show full processlist` 语句功能类似,在 Mon...
### **大数据研发治理套件** **DataLeap**- **【新增通道任务功能】** - 数据集成任务新增 PostgreSQL 数据源,支持从 LAS to PostgreSQL 的集成同步。 - 新增 MongoDB 数据源,支持 Mongo to EMR hive 通道作业。 - 扩充 PG 数据同步能力,支持 PostgreSQL to EMR hive 通道作业。- **【优化** **数仓** **开发建表规范】** - 控制台智能市场优化,增加代码规范预检查页面,接入并支持数据地图组件...
### **大数据研发治理套件** **DataLeap**- **【新增通道任务功能】** - 数据集成任务新增 PostgreSQL 数据源,支持从 LAS to PostgreSQL 的集成同步。 - 新增 MongoDB 数据源,支持 Mongo to EMR hive 通道作业。 - 扩充 PG 数据同步能力,支持 PostgreSQL to EMR hive 通道作业。- **【优化** **数仓** **开发建表规范】** - 控制台智能市场优化,增加代码规范预检查页面,接入并支持数据地图组件...
Oracle 和 MongoDB;消息队列,例如 Kafka、RocketMQ;大数据生态系统的各种组件,例如 HDFS、Hive 和 ClickHouse。在字节跳动内部,数据集成系统服务了几乎所有的业务线,包括抖音、今日头条等大家耳熟能详的应用。**整个系统主要分成 3 种模式——批式集成、流式集成和增量集成。*** 批式集成模式基于 **Flink Batch** 模式打造,将数据以批的形式在不同系统中传输,目前支持了 20 多种不同数据源类型。* 流式集成模式主要是...
Oracle 和 MongoDB;消息队列,例如 Kafka、RocketMQ;大数据生态系统的各种组件,例如 HDFS、Hive 和 ClickHouse。在字节跳动内部,数据集成系统服务了几乎所有的业务线,包括抖音、今日头条等大家耳熟能详的应用。**整个系统主要分成 3 种模式——批式集成、流式集成和增量集成。*** 批式集成模式基于 **Flink Batch** 模式打造,将数据以批的形式在不同系统中传输,目前支持了 20 多种不同数据源类型。* 流式集成模式主要是...
### **大数据研发治理套件** **DataLeap**- **【新增通道任务功能】** - 数据集成任务新增 PostgreSQL 数据源,支持从 LAS to PostgreSQL 的集成同步。 - 新增 MongoDB 数据源,支持 Mongo to EMR hive 通道作业。 - 扩充 PG 数据同步能力,支持 PostgreSQL to EMR hive 通道作业。- **【优化** **数仓** **开发建表规范】** - 控制台智能市场优化,增加代码规范预检查页面,接入并支持数据地图组件...
其最大的特点是**支持事务,遵循 ACID,保证数据强一致性**。业界常见的关系型数据库又分商业数据库与开源数据库,其中主流的商业关系型数据库代表有 Oracle、SQL Server、DB2 等;主流的开源关系型数据库代表有 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等。**NoSQL**,Not Only SQL,"不仅仅是 SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以**细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代...
TiKV 内存数据库 亚毫秒级延迟,每秒百万级操作,支持多种编程语言,可配合各种数据库使用。 缓存、会话管理、游戏排行榜、地理位置信息,实时分析 Redis、Memcached 文档数据库 结构灵活,半结构数据,层次化,快速查询,强大的索引能力。 内容管理、客户画像、用户配置文件、个性化、移动应用 MongoDB、Couchbase 宽列 结构灵活,高扩展性,单行数据较大。 用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序、实时数据分析 Cassandr...
主要用在大数据、OLAP场景。其特点是可以提供海量的存储容量,PB级别数据量可以轻松存储,并且成本较低。时序型NoSQL数据库主要应用在一些与时间强相关的数据模型,例如IoT、监控数据等场景。对于时间序列相关的数据,时序型NoSQL数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的,时序型NoSQL数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图NoSQL数据库主要用于处...
达到数千套库和数万个数据库实例,原有产品体系已难以解决用户需求,因此我们引入了类似 MongoDB 等开源方案。**此外,我们也从 2019 年开始研发云原生分布式数据库产品 veDB 。** 我们还更新了运维体系,由原来半自动... 又解决了传统通过 Binlog 跨多数据中心异步复制带来的 RPO 无法等于 0 的问题;- **高性能:** 数据库团队做了大量优化工作,使 veDB 在高并发集群模式下的吞吐量 QPS 远超传统单机数据库;- **成本低:** 按需独...
达到数千套库和数万个数据库实例,原有产品体系已难以解决用户需求,因此我们引入了类似 MongoDB 等开源方案。此外,我们也从 2019 年开始研发 **云原生分布式数据库产品 veDB** 。我们还更新了运维体系,由原来半自动... 又解决了传统通过 Binlog 跨多数据中心异步复制带来的 RPO 无法等于 0 的问题;* **高性能**:数据库团队做了大量优化工作,使 veDB 在高并发集群模式下的吞吐量 QPS 远超传统单机数据库;* **成本低**:按需独立扩...
主要用在大数据、OLAP 场景。其特点是可以提供海量的存储容量,PB 级别数据量可以轻松存储,并且成本较低。时序型 NoSQL 数据库主要应用在一些与时间强相关的数据模型,例如 IoT、监控数据等场景。对于时间序列相关的数据,时序型 NoSQL 数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的,时序型 NoSQL 数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图 NoSQL 数据...
数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域... 传统行业数据量迅速提升,需要同时满足低成本、线性扩容及能够处理交易类事务的新型数据库,大数据的存储刚需不可避免。NewSQL的挑战在于,它是基于 Google Spanner/F1 论文,未开源它的代码及技术细节,是基础软件最前...