pangkalan data
MongoDB
Bolehkah anda menerangkan tujuan dan menggunakan kes untuk indeks TTL (masa-ke-hidup)?
Bolehkah anda menerangkan tujuan dan menggunakan kes untuk indeks TTL (masa-ke-hidup)?
Indeks TTL secara automatik memadam data ketinggalan zaman selepas masa yang ditetapkan. Mereka bekerja pada medan tarikh, menggunakan proses latar belakang untuk menghapuskan dokumen yang telah tamat tempoh, sesuai untuk sesi, log, dan cache. Untuk menetapkan satu, buat indeks pada medan timestamp dengan ExpleAfterSeconds. Batasan termasuk masa penghapusan yang tidak tepat, tiada sokongan untuk indeks kompaun, dan pergantungan pada nilai tarikh yang sah. Sentiasa pastikan cap waktu adalah konsisten dan betul.
Indeks TTL dalam pangkalan data seperti MongoDB digunakan untuk menghapuskan data ketinggalan zaman secara automatik selepas masa tertentu. Mereka sangat berguna apabila anda ingin menyimpan data yang segar tanpa membersihkannya secara manual.
Apa sebenarnya indeks TTL?
Indeks TTL dibina di atas medan yang mengandungi cap waktu. Pangkalan data menyemak indeks ini secara berkala dan memadam dokumen sebaik sahaja masa yang ditetapkan telah berlalu. Tingkah laku ini adalah automatik, yang menjadikannya sesuai untuk menguruskan data sementara.
Sebagai contoh, jika anda mempunyai sistem sesi atau sistem cache, menggunakan indeks TTL pada medan createdAt atau lastAccessed memastikan sesi lama dibersihkan tanpa memerlukan skrip pembersihan yang dijadualkan.
- Anda menentukan berapa lama data perlu disimpan (misalnya, 24 jam)
- Proses latar belakang mengendalikan penghapusan
- Ia hanya berfungsi dengan medan jenis tarikh
Kes penggunaan biasa untuk indeks TTL
Indeks TTL bersinar dalam senario di mana data mempunyai jangka hayat terhad. Berikut adalah beberapa situasi biasa:
Data Sesi Pengguna:
Aplikasi web sering menyimpan token sesi atau negeri log masuk sementara. Indeks TTL dapat memastikan ini luput secara automatik selepas tempoh tidak aktif yang ditetapkan.
Pembalakan dan Pemantauan:
Log dan metrik sering hanya perlu dikekalkan selama beberapa hari atau minggu. Menggunakan TTL mengelakkan pemangkasan manual koleksi log.
Caching:
Respons API cache atau nilai yang dikira boleh disimpan dengan TTL supaya mereka menyegarkan semula secara automatik selepas tamat tempoh.
Setiap kes ini mendapat manfaat daripada pembersihan automatik tanpa kod tambahan atau pekerjaan cron.
Cara Menyiapkan Indeks TTL
Menetapkan satu ke atas biasanya mudah. Di MongoDB, misalnya, anda membuat indeks pada medan tarikh dan tentukan TTL dalam beberapa saat.
db.sessions.createIndex ({"lastAccessed": 1}, {expireafterseconds: 3600}) Ini memberitahu MongoDB untuk memeriksa medan lastAccessed setiap kerap dan memadam sebarang dokumen yang lebih tua daripada 3600 saat (1 jam).
Beberapa perkara yang perlu diingat:
- Hanya bekerja di medan dengan nilai jenis
Date - Tugas latar belakang berjalan setiap 60 saat secara lalai
- Tidak sesuai untuk tamat tempoh milisaat yang tepat
Batasan dan pertimbangan
Walaupun mudah, indeks TTL tidak sempurna untuk setiap keadaan.
Mereka tidak dimaksudkan untuk dasar pengekalan data kritikal sejak pemasaan masa tidak tepat. Juga, mereka tidak menyokong indeks kompaun dalam kebanyakan sistem, yang bermaksud indeks mesti berada di satu bidang.
Satu lagi perkara: Jika medan tarikh anda hilang atau tidak tarikh yang sah, dokumen itu tidak akan dipadamkan - ia hanya akan diabaikan oleh monitor TTL.
Oleh itu, pastikan permohonan anda secara konsisten menulis cap waktu yang sah ke medan yang diindeks TTL.
Itu pada dasarnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah anda menerangkan tujuan dan menggunakan kes untuk indeks TTL (masa-ke-hidup)?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Bagaimanakah keselamatan MongoDB dapat dipertingkatkan melalui pengesahan, kebenaran, dan penyulitan?
Jul 08, 2025 am 12:03 AM
Penambahbaikan keselamatan MongoDB terutamanya bergantung kepada tiga aspek: pengesahan, kebenaran dan penyulitan. 1. Dayakan mekanisme pengesahan, konfigurasi -auth pada permulaan atau tetapkan keselamatan. Penghorasan: Didayakan, dan buat pengguna dengan kata laluan yang kuat untuk melarang akses tanpa nama. 2. Melaksanakan kebenaran halus, berikan kebenaran minimum yang diperlukan berdasarkan peranan, elakkan penyalahgunaan peranan akar, semak keizinan secara teratur, dan buat peranan tersuai. 3. Membolehkan penyulitan, menyulas komunikasi menggunakan TLS/SSL, mengkonfigurasi sijil PEM dan fail CA, dan menggabungkan penyulitan penyimpanan dan penyulitan peringkat aplikasi untuk melindungi privasi data. Persekitaran pengeluaran harus menggunakan sijil yang dipercayai dan mengemas kini dasar secara teratur untuk membina garis keselamatan lengkap.
Bagaimanakah tahap $ Unwind boleh digunakan untuk membongkar medan array dalam saluran paip agregasi?
Jul 01, 2025 am 12:26 AM
$ unwinddeconstructsanarrayfieldiPledocuments, eachContainingoneelementofthearray.1.ittransformsadocumentwithanArrayIntomultipledocuments, EachHavingasingleelementFomtheArray.2.touseit, spifythearrayPathPathPathWith
Apakah perbezaan antara kaedah updateOne (), updateMany (), dan penggantian ()?
Jul 15, 2025 am 12:04 AM
Perbezaan utama antara updateOne (), updateMany () dan penggantion () dalam mongoDB adalah skop dan kaedah kemas kini. ① updateOne () hanya mengemas kini sebahagian daripada bidang dokumen yang sepadan pertama, yang sesuai untuk adegan di mana hanya satu rekod yang diubah suai; ② UpdateMany () mengemas kini sebahagian daripada semua dokumen yang sepadan, yang sesuai untuk adegan di mana beberapa rekod dikemas kini dalam kelompok; ③ PrecuctingOne () sepenuhnya menggantikan dokumen yang sepadan pertama, yang sesuai untuk adegan di mana kandungan keseluruhan dokumen diperlukan tanpa mengekalkan struktur asal. Ketiga -tiga ini boleh digunakan untuk keperluan operasi data yang berbeza dan dipilih mengikut julat kemas kini dan granulariti operasi.
Apakah batasan tawaran peringkat bebas MongoDB (mis., Di Atlas)?
Jul 21, 2025 am 01:20 AM
Hierarki percuma Mongodbatlas mempunyai banyak batasan dalam prestasi, ketersediaan, sekatan penggunaan dan penyimpanan, dan tidak sesuai untuk persekitaran pengeluaran. Pertama, kluster M0 berkongsi sumber CPU yang disediakan, dengan hanya 512MB memori dan sehingga 2GB penyimpanan, menjadikannya sukar untuk menyokong prestasi masa nyata atau pertumbuhan data; Kedua, kekurangan arsitektur ketersediaan tinggi seperti set replika multi-nod dan failover automatik, yang mungkin mengakibatkan gangguan perkhidmatan semasa penyelenggaraan atau kegagalan; Selanjutnya, operasi membaca dan menulis setiap jam adalah terhad, bilangan sambungan dan jalur lebar juga terhad, dan had semasa boleh dicetuskan; Akhirnya, fungsi sandaran adalah terhad, dan had penyimpanan mudah habis kerana pengindeksan atau penyimpanan fail, jadi ia hanya sesuai untuk demonstrasi atau projek peribadi kecil.
Bilakah sharding harus dipertimbangkan untuk mengukur penggunaan MongoDB?
Jul 02, 2025 am 12:27 AM
ShardingshouldbeconsideredforscalingamongodbdeploymentsWhenperformanceorstoragelimitscannotberesolvedbyhardwareupgradesorqueryoptimization.first, ifthedataSetExceSeSramcapacityorstoragelimitsofasverver
Bagaimanakah dokumen dapat dipadam dengan berkesan menggunakan DeleteOne () dan DeleteMany ()?
Jul 05, 2025 am 12:12 AM
Gunakan DeleteOne () untuk memadam satu dokumen, yang sesuai untuk memadam dokumen pertama yang sepadan dengan kriteria; Gunakan DeleteMany () untuk memadam semua dokumen yang sepadan. Apabila anda perlu mengeluarkan dokumen tertentu, DeleteOne () harus digunakan, terutamanya jika anda menentukan bahawa hanya ada satu perlawanan atau anda ingin memadam hanya satu dokumen. Untuk memadam pelbagai dokumen yang memenuhi kriteria, seperti membersihkan kayu lama, data ujian, dan lain -lain, DeleteMany () harus digunakan. Kedua-duanya akan memadamkan data secara kekal (kecuali terdapat sandaran) dan boleh menjejaskan prestasi, jadi ia harus dikendalikan semasa waktu puncak dan memastikan bahawa keadaan penapisan adalah tepat untuk mengelakkan kesalahan. Di samping itu, memadam dokumen tidak segera mengurangkan saiz fail cakera, dan indeks masih mengambil ruang sehingga mampatan.
Bagaimanakah MongoDB mengendalikan data siri masa dengan berkesan, dan apakah koleksi siri masa?
Jul 08, 2025 am 12:15 AM
MongodbhandlestimeseriesdatafectivelyThimeTimeDimesCollectionsInsedInversion5.0.1.TimeseriesCollectionsGrouptimestampedDataintainChetSbaseIntimeintervals, ReducingIndexSizeAndimprovingQuerficiency.TheyoffiCeFiciCeFiceFiceFiceFiceFiceFficentRyShiCeFiceFiceFiceFiceFiceFficentRyShiCeFiceFiceFiceShiceFiceSficeFiceSbiteShiCeFficeSbyShiCeFficeSbyShiCeFficeSbyShiCeSbeSbyBerbyBerbyBerbyProveShiCeFficeSbyBerbyBerby
Bolehkah anda menerangkan tujuan dan menggunakan kes untuk indeks TTL (masa-ke-hidup)?
Jul 12, 2025 am 01:25 AM
Ttlindexesautomomatikdeleteoutdateddataafterasettime.TheyworkondateFields, menggunakanBackgroundProcessToRemoveExpiredDocuments, IdealForsessions, Logs, andCaches.Tosetoneup, CreateanIndexonatimestampfieldWithExpireAcleSecondseCondseCondseCondseCondseConds
