mongodb为什么导入100W数据占用磁盘空间是1.49G,而136W数据才1G?_百度...数据不是数据大小的单位，100W一行一列的字符和10W图片每个图片1M并不是一个数量级的 。
原因是mongodb设计的本身机制问题造成的 。首先，mongodb在创建数据文件时，会根据64M，128M ， 256M...递增的方式产生数据文件 ， 最大数据文件为2G，增大到2G之后，后面新增的数据文件都占用2G空间 。
【mongodblog占用空间越来越大 mongodb磁盘空间不足】亿是大约150g硬盘 。如果都是长字节（就是都是中文字的，最好要翻倍300g或者500g就够，包含系统和应用程序都是建几个表和索引 。
你查看一下 ， 如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库 。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久 。
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 。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能在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） 。
“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 。
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 。
在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减?。?这样会节省内存，提高内存利用效率 。$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 。
【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?1、MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束 。
2、◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。
3、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片 ， mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积 。
4、日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点 。Redis在string类型上会消耗较多内存 ， 可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用 。
5、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 。他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 。
6、*支持复制和故障恢复 。*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等） 。*自动处理碎片 ， 以支持云计算层次的扩展性 。*支持RUBY ， PYTHON ， JAVA，C++，PHP ， C#等多种语言 。*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展） 。
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