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mongodb聚合操作 mongodb聚合和索引实验总结

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MongoDB如何优化查询性能?1、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） 。
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、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 。
4、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 。
5、优化 MongoDB 集群负载均衡：在实际生产环境中，数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载 。
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 。
MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制 。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件 ， 而是一个集合（Collection） 。
“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 。
因此，对于需要高性能的应用 ， 如实时分析、在线游戏等，MongoDB也是一个不错的选择 。水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能 。
影响写性能 用户没写入一条数据 ， 就会在对应索引生成一条索引KV，实现索引与数据的一一对应，索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载 。影响读性能 MongoDB内核查询优化器原理是通过候选索引快速定位到满足条件的数据 ， 然后采样评分 。
mongodb之remove操作1、在上一篇 mongodb基础操作之update更新操作 中详细介绍了常用的字段更新操作符，本篇开始介绍remove 的api详细操作 ， mongodb remove api操作分为remove、deleteOne、deleteMany三种 。remove 说明：从集合中删除文档 。
2、今天进一步学习MongoDB，学习资料是《MongoDB权威指南》 ， 详细见如下封面： 在阅读过程中发现了如下错误： 第一处：P29页批量插入，在书中讲到可以利用batchInsert函数实现批量插入 ， 我运行时候发现系统提示没有这个方法 。
3、温馨提示：如果要从系统服务中卸载MongoDB服务，以管理员身份进入dos命令的mongodb的bin目录下输入命令：mongod.exe --remove --serviceName MongoDB 。出现“Service successfully removed.”提示移除服务成功 。
4、对于操作数据的需求，可以使用 MongoDB 的官方驱动程序或者第三方库（如 Mongoose）来操作数据 。下面是一些示例代码：查询权限 使用 find 方法查询权限文档，并将 access 数组返回即可 。
5、输入mongo命令启动mongo控制台然后参考官方文档操作mongo数据 。常用命令有show dbsuse db-nameshow collectionsdb.collection.find（）db.collection.findOne（）db.collection.remove（args）db.collection.insert（args）等 。
Java架构之MongoDB-索引类型-部分索引1、请MongoDB的索引六种类型 。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引 。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段 。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。
2、MongoDB索引使用B-tree数据结构 。索引支持MongoDB中查询的高效执行 。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描 ， 即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档 。
【mongodb聚合操作 mongodb聚合和索引实验总结】3、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree ， MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等 。

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