mongodb数据查询出来后立即放入缓存吗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 。
还好有人做了 vmtouch 这个工具 。可以检查文件在缓存中的情况，另外也可以把文件直接加载进缓存或者踢出去 。只需要对 MongoDB 的所有数据文件检查一下缓存加载情况，就可以知道 MongoDB 到底缓存了多少数据了 。
网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询 ， 并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动 ， 使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据 ， 另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入 。
MongoDB应用1——日志分析1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
【mongodb 缓存 mongodb定期清理缓存】2、游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新 。
3、mongod -v --logpath /var/log/mongodb/serverlog --logappend 2，显示日志文件：复制代码代码示例：ll /var/log/mongodb/serverlog 3，日志持续增加，如果不定期清理，会影响mongodb的运行效率 。
4、简述一下MongoDB的应用场景 mongodb 支持副本集、索引、自动分片 ， 可以保证较高的性能和可用性 。
5、MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身 。
MongoDB分页获取数据排序阶段缓存溢出问题1、同时由于 oplog 的并行写入，存在尾部乱序和空洞现象 ， 具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题 。
2、环境：Springboot8 请先阅读：Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的 ， 是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统 。
3、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 。
4、当数据量很小时，这样做分页完全没有问题 。但是当数据量很大时 ， skip操作会变的很慢，应该避免使用 。（不止是mongoDb会这样，大部分数据库都是 。）可以通过改变查询文档的规则来达到分页效果，避免使用skip来跳过大量的数据 。
mongodb和redis区别是什么?内存管理机制不同：Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除 。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现 。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘 。
mongodb是文档式的存储 。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时 ， 可以选择指定的LRU算法删除数据 。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中 。
redis 丰富一些 ， 数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数 ， 同时还提供 list，set，hash 等数据结构的存储 。mongodb 支持丰富的数据表达 ， 索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富 。
MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。它支持丰富的查询语言和索引，适用于存储大量结构化或半结构化数据 。
Mongodb和Redis ， Mongodb可以满足大量数据的存储 ， Redis是内存数据库，适合Key-Value形式的快速读写 ， 适合做缓存，占用内存资源多，不适合存储大量数据 。
从2013年5月开始 ， Redis的开发由Pivotal赞助 。MongoDB数据库 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 。
限制MongoDB使用的内存1、归结于MongoDB使用的内存映射文件 ， 32位版本只支持2G数据的存储 。对于标准的Replica Set ， MongoDB只拥有单一的处理策略 —— mongod 。如果你想在未来储存2G以上的数据，请使用64位版本的MongoDB 。
2、默认情况下，MongoDB 的每个数据库的命名空间保存在一个 16MB 的 .ns 文件中，平均每个命名占用约 628 字节，也即整个数据库的命名空间的上限约为 24000 。
3、const int BSONObjMaxUserSize = 16 * 1024 * 1024；到你需要的大小，然后重新编译mongodb 。但不要改的太大，因为每一个BSON Object都是要全部读进内存里的 。
4、mongodb最大的连接数是819 ， 在启动里面加参数 --maxConns=3000重启mongodb服务后最大连接数还是819 。其实是linux系统的限制，Linux系统默认一个进程最大文件打开数目为1024 。
mongodb使用场景是什么?MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景 ， 同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入 ， 更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。（2）缓存：由于性能很高 ， MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。
物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息 ， 并对这些信息进行多维度的分析 。● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等 。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现 。
