mongodb的find查询10万条以上的数据有卡顿现象,请问如何选择优化的方式...1、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计 。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 。
2、找出元凶经过前面的问题定位，我们已经能确定是MongoManager的定时器搞的鬼了 。
3、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 。
4、使用方式：db.collection.count（query）或者db.collection.find（query）.count（）参数说明：其中query是用于查询的目标条件 。
5、MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录 。但两者并 不完全对等 。
6、但某些情况下MongoDB会锁住数据库 。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题 。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录 。查询操作会将对象放入内存 ， 于是更新则会尽可能的迅速 。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?1、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 。
2、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计 。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 。
3、默认情况下 ， 一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程（ net.serviceExecutor 配置为synchronous） 。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的操作，当连接数过多时，线程会占用MongoDB服务器较多的资源 。
4、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 。
5、优势：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！MySQL是关系型数据库 。优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式 。
6、◆可通过网络访问MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用 ， 默认端口为27017 。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB 。
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 。
通过降低数据的大小 ， 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 。
【mongodb 统计查询太费劲 mongodb百万查询非常慢】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 。
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