索引
以提升查询速度 测试:插入十万条数据到数据库中 for(i=0;i<100000;i++){db.t255.insert({name:‘test‘+i,age:i})} db.t1.find({name:‘test100000‘}) db.t1.find({name:‘test100000‘}).explain(‘executionStats‘) 可以查看查询的时间 建立索引之后对比: 语法:db.集合.ensureIndex({属性:1}),1表示升序,-1表示降序 具体操作: db.集合.ensureIndex({name:1}) db.t1.find({name:‘test100000‘}.explain(‘executionStats‘)) 在默认情况下索引字段的值可以相同 创建唯一索引(索引的值是唯一的): db.t1.ensureIndex({"name":1},{"unique":true}) 建立联合索引(什么时候需要联合索引) db.t1.ensureIndex({name:1,age:1}) 查看当前集合的所有索引: db.t1.getIndexes() 删除索引: db.t1.dropIndex(‘索引名称‘)
mongodb mysql redis的区别和使用场景
mysql是关系型数据库,支持事务 mongodb,redis非关系型数据库,不支持事务 mysql mongodb redis的使用根据如何方便进行选择 希望速度快的时候,选择mongodb或者是redis 数据量过大的时候,选择频繁使用的数据存入redis,其他的存入mongodb mongodb不用提前建表建数据库,使用方便,字段数量不确定的时候使用mongodb 后续需要用到数据之间的关系,此时考虑mysql
爬虫数据去重 实现增量式爬虫
使用数据库建立关键字段(一个或多个)建立索引进行去重
根据url地址进行去重
使用场景
url地址对应的数据不会变的情况下,url地址能够唯一判别一个条数据的情况
思路
url存在redis中
拿到url地址,判断ur1在redis的url的集合中是否存在
存在:说明ur1已经被请求过,不再请求
不存在:ur地址没有被请求过,请求,把该ur1存入redis的集合中
布隆过滤器
使用多个加密算法加密ur1地址,得到多个值 往对应值的位置把结果设置为1 新来一个url地址,一样通过加密算法生成多个值 如果对应位置的值全为1,说明这个ur地址已经抓过 否则没有抓过,就把对应位置的值设置为1
根据数据本身进行去重
选择特定的字段,使用加密算法(md5,sha1)将字段进行加密,生成字符串,存入redis的集合中
后续新来一条数据,同样的方法进行加密,如果得到的字符串在redis中存在,说明数据存在,对数据进行更新,否则说明数据不存在,直接插入
原文地址:https://www.cnblogs.com/596014054-yangdongsheng/p/10399743.html
时间: 2024-10-08 16:46:47