MongoDB是一个开源的、基于分布式的、面向文档存储的非关系型数据库 。是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的 。MongoDB高性能、易部署、易使用 ， 存储数据非常方便 。
使用场景：MongoDB是通用功能的非RESTful风格的 NoSQL 数据库. 文档以 BSON 格式存储，主要用于存储数据 。Elasticsearch 是分布式全文检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量面向文档的数据 。
如何提高数据库性能1、数据库I/O方面硬件性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量 。
2、使用外键 。锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性 。这个时候我们就可以使用外键 。
3、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取 ， 但是一般说来，数据库中的表越小 ， 在它上面执行的查询也就会越快 。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能 ， 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小 。
4、常用的数据库性能优化工具有： ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的 。
MongoDB如何优化查询性能?“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 。
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 。
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 。
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 。
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