本文目录一览：
- 1、mongodb查询速度慢是什么原因
- 2、MongoDB的统计查询和条件统计查询问题请教
- 3、如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?
- 4、为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
2、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 。
3、MongoDB 常用的优化措施有很多 ， 以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引，以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大?。?以提高写入性能 。
4、在mongo中也提供了一个explain（）方法，该方法能够提供大量与查询相关的信息 。对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一 。通过查看一个查询的explain（）输出信息 ， 可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的 。
MongoDB的统计查询和条件统计查询问题请教如果想要查询出特定的数据 ， 则可以在find里面添加键值对作为条件 。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写 。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了 。集合中包含有name：mimi的数据只有一条 ， 所以就显示一条 。
如果我们在日常操作中 ， 将部分数据存储在了MongoDB中 ， 但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架 。
Mongodb中自带的基本聚合函数有三种：count、distinct和group 。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数 。（1）count 作用：简单统计集合中符合某种条件的文档数量 。
我们提供了一个查询的样例集，这些查询使用聚合函数、过滤条件和分组从句，及其等效的MapReduce实现，即MongoDB实现SQL中GROUP BY的等效方式 。
在Robo 3T中运行，有10万条数据集中，查询时间为0.908s 查询性能明显没有方法一高效 。总结：故生产环境中应选用方法一 。
如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说 ， 使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源 。
进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验 。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本 。
数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力 ， 可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等 。
MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题 。
例如分布是系统之间的文件传输 ， 可以放到 mongodb 里面 。又例如一个配置信息，经常使用，在互联网产品中如果多次查询数据库的话会增数据库的压力，可以使用 NoSQL 。他们的功能不同，所以是不能代替的 。
可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库，Bson类同与Json ， _objectid与_id原理一样 。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台，数据模型几乎无需变化 。
【mongodb 条件查询 mongodb条件查询快吗】mongodb和memcached不是一个范畴内的东西 。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据 。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题 。和memcached更为接近的是redis 。
