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mongodb性能调优 mongodb性能差

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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、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 。
3、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】mongoDB的高可用、一致性BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的 ， 当然MongoDB也是遵循此理论的 。
MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引 ， 以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能 。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包 ， 方便各种语言的接入 。
MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理 。它非常适合实时的插入、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 ， 它适合作为信息基础设施的缓存层 。
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 。它支持的数据结构 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 。
mongodb日志太大,会影响mongodb性能吗【mongodb性能调优 mongodb性能差】不想一般的旋转日志，可以配置旋转策略 。不过没关系，经过测试 ， 发送该命令时不会影响到MongoDB的服务 。下面是一个例子 ， 先查找进程id，然后发送命令 。
通过复制集实现的数据复制效果非常棒 ， 不过也有限制MongoDB中数据复制的复制集策略非常棒，很容易配置并且使用起来确实不错 。但如果集群的节点有12个以上，那么你就会遇到问题 。
如果对日志保存的时间没有特别严格的要求 ， 只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据 。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时 ， MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档 。
mongod -v --logpath /var/log/mongodb/serverlog --logappend 2，显示日志文件：复制代码代码示例：ll /var/log/mongodb/serverlog 3，日志持续增加，如果不定期清理 ， 会影响mongodb的运行效率 。
mongodb的数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，这样提高查询效率 ， 所谓内存数据映射，所以mongodb本身很吃内存 ， 不过0版本以后会好很多 。
千万别用MongoDB?真的吗1、但是，如果你想要在 MongoDB 上搞一个大规模的系统，在上面运行真实的业务 ， 那么，请不要用 MongoDB 。转载，仅供参考 。
2、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 。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序 。
3、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构 ， 数据大小以及服务器硬件性能 ， 日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。
4、MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品，所以它的问题，就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定 。
5、而且MongoDB社区非常活跃 ， 很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持 。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB ， 越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django，RoR来搭配的技术方案 。
Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能基本上没有机会在RAM中进行reduce，相反，它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘，然后按顺序读取并进行reduce 。使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程 。
reduce 。相反，它将不得不把所有文章写入一个临时收集的磁盘 ， 然后按顺序读取并reduce 。
我们需要做的是把输入分成几块 ， 通过各个块来加速一个MR作业 。
MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中 。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端 。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的 。
MongoDB提供三种方式来执行聚合操作：aggregation pipeline、map-reduce function、single purpose aggregation methods 。MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的 。
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 。
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 。
4、一个节点，在一个选举周期（Term）内只能给一个candidate节点投赞成票，且先到先得 。只有在candidate节点的oplog领先或和自己相同时才投赞成票 。

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