mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办范式化与反范式化 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 。
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 。
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 。
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 。
通过降低数据的大?。酶俚拇排萄暗兰焖饕欢康氖菔潜匾? ，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 。
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 。
Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能1、基本上没有机会在RAM中进行reduce ， 相反，它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘，然后按顺序读取并进行reduce 。使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程 。
2、reduce 。相反，它将不得不把所有文章写入一个临时收集的磁盘，然后按顺序读取并reduce 。
3、我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业 。
4、MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中 。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端 。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的 。
5、MongoDB提供三种方式来执行聚合操作：aggregation pipeline、map-reduce function、single purpose aggregation methods 。MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的 。
【mongodb存储过程 mongodb存储瓶颈】6、影响写性能 用户没写入一条数据，就会在对应索引生成一条索引KV ， 实现索引与数据的一一对应，索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载 。影响读性能 MongoDB内核查询优化器原理是通过候选索引快速定位到满足条件的数据，然后采样评分 。
linux下我mongodb存储快要满了,怎么扩充存储大小,且不删除原来的数据...如果是你的硬盘满了，你可以再用别的硬盘跟这个硬盘构成RAID 。
更换硬盘：如果以上方法还不够扩充硬盘空间，可以选择更换硬盘，购买比原来硬盘容量更大的硬盘来替换 。使用云存储：将一些常用但占用硬盘空间较大的文件上传至云端，这样不仅能腾出硬盘空间，还能保证数据的安全性 。
这个是我的数据库配置，没有设置用户名密码 。所以直接通过该命令就可以连接 。连结后会有一个默认连接的数据库 。
合并的方法是在附近的分区上点右键，扩展卷：后面的过程也类似于压缩卷 。如果要合并现有分区，先在磁盘管理器中，删除一个不需要的分区 。删除之前把上面的重要文件备份到其它分区里 。然后再扩展卷即可 。
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 。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
有见及此，用户最好自定虚拟内存的最小值和最大值，避免经常变换大小 。要设定虚拟内存，在“我的电脑”上按右键选择“属性” ， 在“高级”选项里的“效能”的对话框中，对“虚拟内存”进行设置 。
mongodb切片坐标系定义1、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” 。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能在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 。
MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制 。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection） 。
“n”则表明了实际返回的文档数量 。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档 。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档 。
水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能 。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 。
在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减小，这样会节省内存，提高内存利用效率 。$limit提前后，$sort紧邻$limit这样的话，当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止 。
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