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） 。
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 。
【mongodb效率 mongodb性能指标】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 。
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 。
开发人员不用太关系这个）；最后要说道一下Mongodb的查询，如果你的关系型数据库中之前有很多的多表连接查询（3张以上），则请不要尝试移植 。
如何测试mongodb的写入性能,要测试方法,急求啊!!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 。
排除方式五：是否由于客户机器是32位，而mongodb服务是64？将程序放在64位机器上测试，问题依旧 。
随着新的PyMongoArrow API的发布，您可以在MongoDB上使用Python运行复杂的分析和机器学习 。PyMongoArrow可以快速将简单的MongoDB查询结果转换为流行的数据格式（例如Pandas数据框架和NumPy数组），帮助您简化数据科学工作流程 。
MongoDB会使用预分配方式来保证写入性能的稳定（这种方式可以使用–noprealloc关闭） 。预分配在后台进行，并且每个预分配的文件都用0进行填充 。
稳定性 索引 ， 索引放在内存中 ， 能够提升随机读写的性能 。
性能 在mongodb shell中对单个数据库中未建立索引插入100万条数据时花费1分钟左右时间 。建立索引后100W条数据时性能下降不明显 。
为什么要用mongodb?——MongoDB会自动处理故障转移 。这能让你在维持相当高的写可用性的同时，拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要 。
◆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 。
缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。（3）大尺寸，低价值的数据 。
对于非关系型数据库MongoDB来说，可以存放访问频繁的数据，而且SNS里确实存在一些业务适合MongoDB ， 但是我们开发系统 ， 是功能和性能的综合考虑 ， 一般需要关系型数据库和非关系型数据库配合使用 。
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