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 。
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 。
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 。
redis和mongodb哪个简单mongodb更吃内存，因为当mongo发现内存不够的时候，是以2的指数级别来申请内存的 。所以一般都建议把mongodb单独放 。其实可以说redis更像缓存机制，cookie，也可以设定数据的过期时间，当然也可以永久存储（但是好像稍逊色？） 。
Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右） 。
mongodb实现语言是 C++ ，协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet 。
对比MySQL,什么场景MongoDB更适用对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库 。在不同的引擎上有不同 的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。
默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能 ， 而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景 。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全 。
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 。
● 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 。
mongodb为什么比mysql快另外，MongoDB还有一个最大的缺点 ， 就是它占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
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 。MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性 。
MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别1、与MongoDb不同，Elasticsearch 默认没有提供安全特性 ， 如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
2、MongoDB的核心优势是灵活的文档模型 ， 高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控 ， 内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等 。
3、当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档 ， 你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型 。这意味着 ， 所有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样，比如string 。
4、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西 。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据 。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题 。和memcached更为接近的是redis 。
5、可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库，Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样 。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台，数据模型几乎无需变化 。
6、MongoDB更类似MySQL，支持字段索引、游标操作 ， 其优势在于查询功能比较强大，擅长查询JSON数据，能存储海量数据 ， 但是不支持事务 。Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代 。
大数据分析工具有哪些1、大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一 。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等 。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作 。
2、工具三：Storm Storm这个实时的计算机系统 ， 它有分布式以及容错的特点 ， 还是开源软件 。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理 。Storm支持各类编程语言，而且很简单 ， 使用它时相当有趣 。
3、数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等 。他们最初级最主要的工具就是Excel 。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧 。
4、大数据分析软件有很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层 。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的 。
【mongodb快速入门 mongodb有多快】5、Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分 ， 它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域 。SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件 。
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