锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

mongodb数据库查询优化 mongodb复杂查询索引优化

mongodb睿知

Java架构之MongoDB-索引类型-多key索引1、请MongoDB的索引六种类型 。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引 。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段 。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。
2、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 。
【mongodb数据库查询优化 mongodb复杂查询索引优化】3、MongoDB 这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库 。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型 ， 高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。
4、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 。
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 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别1、与MongoDb不同，Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
2、MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接 ， 数据库操作，复制集等 。
3、当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型 。这意味着，所有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样，比如string 。
4、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西 。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据 。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题 。和memcached更为接近的是redis 。
5、可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库 ， Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样 。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台 ， 数据模型几乎无需变化 。
6、本项目使用mongodb集群，mongo-connector，ElasticSearch6 ，  elasticsearch-head 由于使用直接修改mongodb的collection的名字，使得mongo-connector不能自动同步到es当中 。

    推荐阅读


    上一篇：java代码包，javagui代码

    下一篇：php还是大数据前景好 php好吗