对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)1、索引，索引放在内存中 ， 能够提升随机读写的性能 。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换，MongoDB的性能就会急剧下降 占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
2、MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品，所以它的问题，就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定 。
3、他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度 。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 。
4、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 。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长 。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。
5、mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制 ， 数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中 ， 这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
MongoDB如何优化查询性能?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 。对于任意查询 ， 都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后） 。
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 。
【mongodb联表查询效率怎么样 mongodb多表联查效率低】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 。
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 。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询如果我们在日常操作中 ， 将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架 。
之前也说过 ， MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写 ， 也就是键值对之间用逗号隔开 。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询 。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节 。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作 。说明：查询展示文档数量的总数 。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节 。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作 。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库 。由 C++ 语言编写 。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 。
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