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mongodb 慢 mongodb变慢排查

mongodb睿知

是什么造成了数据库的卡顿1、估计是默认配置分配了太多的内存给数据库，所以启动后系统的可用内存被占用 ， 导致系统只能通过磁盘空间来虚拟内存使用，而磁盘读取速度远远低于内存，所以系统就特别卡 。
2、看一下6点前都有什么业务开始执行，类似于备份，高并发访问，大量数据传输占用带宽等都会造成数据库卡顿的现象 。每到晚6点，应该是一个计划任务 ， 另外如果是windows系统注意杀毒 。
3、原因是，在数据库对数据页的更改，是在内存中的 ， 然后通过检查点线程进行异步写盘，这个异步的写操作是不堵塞执行sql的会话线程的 。所以，即使看到操作系统上有大量的写IO，数据库的性能也是很平稳的 。
4、因为在使用过程中，索引会产生碎片，引响查询，你可以修复下索引 。另外，sql 2000性能上有问题，数据量达到一定的时候，也会变慢 。你可以考虑升级下数据库 。或是删除部分不需要的历史记录 。
【mongodb 慢 mongodb变慢排查】5、这种情况可能由于OS操作系统的实际情况或者使用Resource Manager而引起 。需要配合AWR中的Host CPU、Instance CPu一起看 。
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 。
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 。
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 。
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 。
5、通过降低数据的大?。酶俚拇排萄暗兰焖饕欢康氖菔潜匾?nbsp;， 这样磁盘I / O吞吐量将得到改善 。对于RAM而言，一些压缩格式可以不用解压在内存中的数据 。在这样的情况下，更多的数据可以放在RAM中，从而提高了性能 。
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 。
6、◆可通过网络访问MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用 ， 默认端口为27017 。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB 。

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