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?。?用更少的磁盘寻道检索一定量的数据是必要的，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 。
MongoDB通过在选举成功，到新Primary即位之前，新增了一个 catchup（追赶）操作来解决 。即在节点获取投票胜利之后，会先检查其它节点是否有比自己更新的oplog，如果没有就直接即位，如果有就先把数据同步过来再即位 。
mongodb和mysql5.7的json哪个更好,优缺点比较1、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法 。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现 。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握 。
2、在MySQL与PostgreSQL的对比中，PG的JSON格式支持优势总是不断被拿来比较 。其实早先MariaDB也有对非结构化的数据进行存储的方案 ， 称为dynamic column，但是方案是通过BLOB类型的方式来存储 。
3、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！缺点：不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善 。
4、稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能 。
5、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 。
6、缺少专业的数据库管理员如果你没有专业的DBA，同时你也不需要结构化你的数据及做join查询 ， MongoDB将会是你的首选 。MongoDB非常适合类的持久化，类可以被序列化成JSON并储存在MongoDB 。
读取mongodb数据页面,频繁刷新几次会空白怎么办1、AJAX下篇：JSON和JSON解析、数据绑定和模板技术、JSONP、跨域技术、图片预读取和lazy-load技术、JQuery框架中的AjaxAPI、使用Ajax实现爆布流案例额 。
2、我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来 ， 现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据 ， 再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题 。
3、如果担心数据库或集合被意外创建 ， 可以开启严格模式 。
4、在插入数据之前，需要对数据进行过滤和验证，防止恶意数据插入和错误数据导致的异常 。原因是因为Web应用程序通常需要与用户交互，包括收集用户输入信息、展示动态内容等 。
使用mongodb数据库有哪些优势?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 。
mongoDB数据库的特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便 。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据 。所谓面向集合（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collection） 。
可扩展性 MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它 。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量 。
mongodb适用于什么场景1、mongodb使用场景：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 。
2、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 。
3、高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询 。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。
4、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 。
【mongodb 怎么解决数据一致的问题 mongodb支持频繁的数据更改吗】5、MongoDB 通常用于处理大量数据、高并发、复杂查询等场景，适用于各种类型的应用程序 ， 包括 Web 应用程序、移动应用程序、物联网设备等 。与关系型数据库相比，MongoDB 更加适合处理大量的数据和高并发的场景 。
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