mongodb查询速度慢是什么原因你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库 。我以前测试过 ， 1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久 。
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 。
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 。
然后我们将全部的 MongoManager 关闭，业务的慢操作完全消失了 。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 。
在mongo中也提供了一个explain（）方法 ， 该方法能够提供大量与查询相关的信息 。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 。
【Python基础】mongodb存储文件的优缺点?【mongodb查询超时 mongodb为什么查询速度快】1、MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束 。
2、◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。
3、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积 。
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 。
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 。
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 。
为什么要用mongodb?1、——MongoDB会自动处理故障转移 。这能让你在维持相当高的写可用性的同时，拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要 。
2、◆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 。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统 。
3、缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载 。（3）大尺寸，低价值的数据 。
4、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 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别与MongoDb不同，Elasticsearch 默认没有提供安全特性 ， 如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack ， 用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作 ， 复制集等 。
当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中 ， 相同字段必须有相同类型 。这意味着，所有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样，比如string 。
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西 。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据 。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题 。和memcached更为接近的是redis 。
mongodb数据库适合做什么嵌套文档，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 。
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 。
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 。
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） 。
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