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mongodb性能瓶颈 mongodb高性能查询

睿知mongodb

如何正确的使用MongoDB并优化其性能1、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 。
2、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） 。
3、“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 。
4、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 。
5、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 。
6、在经过$limit管道后 ， 管道内的文档数量个数会“提前”减小，这样会节省内存 ， 提高内存利用效率 。$limit提前后，$sort紧邻$limit这样的话，当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止 。
互联网如何海量存储数据?1、目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库 。随着互联网行业不断的发展 ， 产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的 。
2、海量小文件存储，百亿级文件高效访问 SandStone MOS基于完全分布式的数据和元数据存储架构 ， 为海量小文件存储而生，将企业级NAS存储的千万文件量级提升至互联网规模的百亿级别，帮助企业从容应对几何级增长的海量小文件挑战 。
【mongodb性能瓶颈 mongodb高性能查询】3、大数据采用分布式架构 ， 需要对大量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术 。数据大致分为两类：热数据和冷数据 。热点数据：需要计算节点频繁访问的在线数据 。
4、因为传统存储技术 ， 难以解决B端互联网大数据痛点，传统存储技术受到容量，性能和架构限制不具备扩展性和兼容性 。当然，云计算巨头们也有在考虑冷数据存储问题，推出的产品有同质化趋势 。
5、数据采集第一步，获取数据 。这个过程包括分析，验证，清洗，转换 ， 去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等） 。在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧 。
6、存储层位于云存储的最下层，它是云存储中最基础的部分 。存储设备的选择多种多样各种存储设备都可以用来构建这一层 。
mongodb的特点mongoDB数据库的特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便 。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据 。所谓面向集合（Collection-Oriented） ， 意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection） 。
常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb 。
优点：快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快 。高扩展性，存储的数据格式是json格式！缺点：① mongodb不支持事务操作 。② mongodb占用空间过大 。
查询语句：是独特的mongodb的查询方式 。适合场景：事件的记录 ， 内容管理或者博客平台等等 。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用 。
通过使用sharding MongoDB水平伸缩 。它在流行的JavaScript框架中非常有用 。人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-reduce功能 。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一 。

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