Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
5、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 。
6、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 。
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、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 。
【mongodb in查询效率 mongodb查询有时会很慢】6、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 。
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 。
mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办1、范式化与反范式化 在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步 。
2、对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一 。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 。
3、在短时间内完成 MongoDB 差异数据对比，可以采用以下方法： 使用专业的数据对比工具：市场上有一些专业的中间件工具 ， 如 NineData，提供了一种高效且易于使用的 MongoDB 数据对比功能 。
4、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 。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?1、这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引 ， 合理的数据结构 ， 增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率 。
2、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的 ， 也就是我们所说的范式化设计 。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 。
3、默认情况下，一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程（ net.serviceExecutor 配置为synchronous） 。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的操作 ， 当连接数过多时 ， 线程会占用MongoDB服务器较多的资源 。
4、适合那些对数据库具体数据格式不明确或者数据库数据格式经常变化的需求模型，而且对开发者十分友好 。自带一个分布式文件系统，可以很方便地部署到服务器机群上 。
5、优势：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！MySQL是关系型数据库 。优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式 。
如何提高mongodb查询速度1、对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一 。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 。
2、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 。
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 。
4、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 。
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