如何提高mongodb查询速度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 。
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 。
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 。
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 。
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查询速度慢是什么原因你查看一下，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 。
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 。
然后我们将全部的 MongoManager 关闭，业务的慢操作完全消失了 。找出元凶经过前面的问题定位，我们已经能确定是MongoManager的定时器搞的鬼了 。
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 。
在使用场合下 ， 千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢 ， 而对非索引字段的查询，则是全面胜出 。mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶 。
回头看mongodb的查询慢、偶发性占用cpu 1600%只是表象，因为mongodb需要往硬盘写数据 ， 这个时候硬盘被mysql占用，导致mongodb线程只能等io，mongodb写硬盘的请求积累，cpu也没释放，故cpu占用率高 。
mongodb数据库count速度慢怎么解决1、重新修改连接字符串再进行测试 ， 问题解决，只有第一次请求时，由于需要创建tcp连接，性能会受影响，后面的请求，因为有连接池的存在，性能得到成倍提高 。
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、mapReduce：暂缺，要想玩转这个方法需要有很强的JavaScript功能 。据说mapReduce 可以实现很复杂的查询，可以将一个复杂的查询分拆到多个机器上运行 ， 然后把各个结果集组合起来 ， 形成最终结果 。但是很慢 。
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 。
【mongodb几十万数据查询慢 mongodb查询统计慢】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 。
