mongodb几十万数据查询慢 mongodb过亿数据 _mongodb

本文目录一览：

1、mongodb一亿数据库多大
2、为什么要用mongodb?
3、怎么对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描

mongodb一亿数据库多大1、MongoDB 的数据文件比较大，通常会超过默认的 500M 。这样看来，缓存用了 58G，这还差不多。Resident Pages 左侧的数字是页的数量，页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量。
2、Mongodb可以支持linux ，windows，OS X等操作系统，并且同时相应的支持32位和64位的系统。但是要注意的一点是在32位的系统上数据库的数据总大小有一个2GB的限制。
3、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
4、下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty）可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local 。
为什么要用mongodb?【mongodb几十万数据查询慢 mongodb过亿数据】1、网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
2、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
3、◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。
4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
5、对于那些写数据量很大或写频率过高，单台主服务器无法处理的应用程序，可以使用MongoDB的自动分片模式，分片相于分布式存储，有点像关系SQL中的分表操作，但这些分表都可同时写操作，这种方式可有效缓解对单台服务器的压力。
怎么对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描1、从上面执行计划可以看出，如果该OR类查询走{b：1 ， d：1， c：1，a：1}索引，则实际上做了全表扫描。如果同时创建{b：1， d：1}、{c：1，a：1}索引，则直接走两个索引，其执行key和doc扫描行数远远小于全表扫描。
2、可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。
3、第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。