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 。
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 。
6、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 。
如何将MongoDB改造成内存数据库1、接下来要用适当的设置启动MongoDB 。为了减小浪费的RAM数量 ， 应该把smallfiles和noprealloc设置为true 。既然现在是基于RAM的，这么做完全不会降低性能 。此时再使用journal就毫无意义了，所以应该把nojournal设置为true 。
2、数据库存储：数据库存储用于存储和管理大量的结构化数据 。数据库系统通常使用SQL进行操作和管理 。常见的数据库系统包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等 。
3、定义新的数据库名我们通过使用use new-databasename的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后，才会真正建立起来 。
4、每个数据文件都直接映射到某个虚拟内存地址 。访问的时候如果这一页不在内存中，系统就会尝试把这一页加载进来 。这些 内存都是算进 cache 里的 。
5、有几个基于持久化存储的、兼容 Redis 协议的系统可以当作数据库使用，比如 SSDB、ARDB、Pika 等 。但是据我所知 ， 这些项目现在都不支持集群，没办法动态扩容 。
6、将下载的压缩包解压缩并放置到你想放置的位置 ， 在目录下建立一个叫做DB的文件夹和一个log.txt的文件：DB文件夹用于存储数据库 log.txt用于记录MongoDB的日志 将上述工作准备好就可以开始安装快云MongoDB了 。
请MongoDB的索引六种类型 。1、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 。
2、文本索引（Text Indexes）：MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容 。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词 。
【mongodb索引失效 mongodb修改索引语句】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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