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本文目录一览：

1、MongoDB如何优化查询性能?
2、为什么MongoDB适合大数据的存储
3、如何在window下使用mongodb
4、mongodb使用场景是什么?
5、如何正确的使用MongoDB并优化其性能
6、如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?

MongoDB如何优化查询性能?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。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后）。
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。
排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。
set，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一。大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的。
使用场景：（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。
为什么MongoDB适合大数据的存储1、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。
2、因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。
3、MongoDB对于对像数据的存储非常方便，类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中。但是需要先了解一些最佳实践，避免当数据变大后，由于文档设计问题而造成的性能缺陷。
4、MongoDB几个推荐的亮点：丰富的数据模型扩展性好丰富的弄能速度快易于管理上面这几个亮点对于数据仓库而言优势不是很明显。
5、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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
如何在window下使用mongodb1、将下载的压缩包解压缩并放置到你想放置的位置，在目录下建立一个叫做DB的文件夹和一个log.txt的文件：DB文件夹用于存储数据库 log.txt用于记录MongoDB的日志将上述工作准备好就可以开始安装快云MongoDB了。
2、首先，请确定 MongoDB 服务是否已经正确安装并正在运行。可以在服务管理器中搜索“MongoDB服务”，查看它是否正常启动并正在运行。
3、具体方法如下：解决方法1：下载了压缩包后，找到压缩包的那个路径，然后对压缩包进行解压。然后打开文件中的bin路径，在bin路径中找到【mongo.exe】文件，然后就然后双击，运行此程序。
4、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。
5、mongod --config E：oolsmongodb-win32-i386-4mongod.cfg --install 这样就在Windows下成功建立了MongoDB的服务。在“运行”中输入“services.msc” ，打开“服务”管理界面。
mongodb使用场景是什么?1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
2、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
3、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆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。
4、默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全， MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
5、MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能在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。
“n”则表明了实际返回的文档数量。“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。
游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
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。
如何在短时间内完成MongoDB差异数据对比?1、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。
2、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。
【mongodb查询优化 mongodb检索优化】3、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。