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mongodb查询慢日志，mongodb 查询时间

IT技术倒叙

mongoDB开启操作日志1、查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus()返回：{was： NumberInt(0) ，  slowms： NumberInt(100)} 注：was：0表示未开启 。
2、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求 ， 只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据 。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档 。
3、MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中 。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端 。同样 ， Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的 。
4、创建数据库路径（data目录）、日志路径（logs目录）和日志文件（mongo.log文件），完成后如下图所示 创建配置文件mongo.conf 。
5、下载MongoDB数据库；将安装文件解压到C盘（注意：安装路径中不能出现空格），配置“环境变量”，将 %MONGODB_HOME%in 添加到“Path”中；进入DOS窗口，设置数据保存目录（与端口）和日志输出目录 。
6、而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog 写操作先被记录下来 ， 添加到主节点的oplog里 。与此同时，所有从结点复制oplog 。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?1、这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率 。
2、通过多次测试，发现执行一次聚合平均时间为5s ， 超过5s时就会报错！然后查看MongoDB的配置信息：socket-timeout=5000 //5s socket-timeout的默认配置为0，也就是没有限制 。
【mongodb查询慢日志，mongodb 查询时间】3、人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括Hadoop），它们显然需要传输大量开销的数据 。MongoDB提供了两种内置分析数据的方法：Map Reduce和Aggregation框架 。MR非常灵活，很容易部署 。它通过分区工作良好，并允许大量输出 。
4、当数据库中innodb表比较多时 ， 则以Com_*计算比较准确 。2 开启慢查询日志MySQL开启慢查询日志，分析出哪条SQL语句比较慢，使用set设置变量，重启服务失效，可以在my.cnf添加参数永久生效 。
MongoDB如何优化查询性能?1、“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档 。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引 ， 所以才会搜索了所有的文档 。如返回”BtreeCursor“则表示查询中使用了索引 。
2、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询 。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id ， 最后用获得的完整的文章及其评论 。
3、这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存 ， 使用SSD硬盘等都可以提高查询效率 。
4、它通过分区工作良好，并允许大量输出 。MR在MongoDB v4中，通过使用JavaScript引擎把Spider Monkey替换成V8，性能提升很多 。老板抱怨它太慢了，尤其是和Agg框架（使用C++）相比 。让我们看看能否从中榨出点果汁 。
MongoDB应用1——日志分析MongoDB的TTL索引可以支持文档在一定时间之后自动过期删除 。例如上述日志time字段代表了请求产生的时间 ， 针对该字段建立一个TTL索引，则文档会在30小时后自动被删除 。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展 ， MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。

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