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mongodb索引的实现原理 mongodb优化索引

生活百科mongodb

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 。
“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 。
【mongodb索引的实现原理 mongodb优化索引】因此，对于需要高性能的应用，如实时分析、在线游戏等，MongoDB也是一个不错的选择 。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 。
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 。如果满足条件的候选索引越多，整个评分过程就会越长，增加内核选择最优索引的流程 。
在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减?。庋峤谑∧诖妫?提高内存利用效率 。$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 。
东方航空到底用MongoDB做了什么,技术选型为何花落MongoDB1、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 。
2、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 。
3、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 。
mongodb数据库适合做什么1、嵌套文档 ， 业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适 ， 这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解 ， 这里不谈 。
2、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 。
3、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 。
4、Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进 。*模式自由（schema-free） 。
mongoDB适用什么场合呢?1、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 。
2、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 。
3、◆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 。
4、嵌套文档，业务数据比较复杂 ， 适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少 ， 个人也不了解 ， 这里不谈 。

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