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 。
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 。
MongoDB自动分片介绍1、MongoDB的分片机制能够帮助你将你的数据库划分到多个服务器，通常在生产环境中可以将数据集划分到多个副本集中 。但分片最好在数据库建立早期划分，因为一旦你的数据大于512GB那么分片划分就不是那么容易了 。
2、MongoDB 的数据分块称为 chunk 。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块 。
3、面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中 ， 集合类似RDBMS 中的表 ， 一个集合中可以存储无限多的文档 。（2）模式自由，采用无模式结构存储 。
4、MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系” 。
5、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等多种语言 。
6、因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力 。此外，MongoDB还提供了自动分片的功能，可以自动将数据迁移到新的服务器 ， 从而简化了水平扩展的操作 。
mongodb查找所有最多之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开 。如果想要查询数据 ， 则可以使用db.集合名.find（）语句来查询 。
mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值 。
在MongoDB中存在着许多个数据库 ， 对于有哪些数据库，可以使用如下命令来查看 。show db 图3 查看MongoDB中所有的数据库 创建数据库 。现阶段所存在的数据库如果不能满足要求，可以使用如下命令来创建新的数据库 。
因此，可以总结得到 ， MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性 。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库 。
mongodb数据库如何查询某个字段的最大值?1、mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值 。
2、一旦集合在某一个字段上建立索引后，对该字段的随机查询的访问速度会很快 。如果没有索引，MongoDB会在遍历所有的键值对 ， 然后去对应检查相关的字段 。
【mongodb关联查询性能 mongodb关联查询最大值】3、如果是的话请参考http：// 最简单的命令db.foo.find（{key：value}）可找出当前数据库下名称为foo的collection中键为key，值为value的数据 。
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