Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能【mongodb读写速度 mongodb读写性能】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 。
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 。
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 。
MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中 。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式 ， 然后再发送给Server端 。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的 。
MongoDB提供三种方式来执行聚合操作：aggregation pipeline、map-reduce function、single purpose aggregation methods 。MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的 。
影响写性能 用户没写入一条数据，就会在对应索引生成一条索引KV，实现索引与数据的一一对应，索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载 。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 。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能1、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 。
2、“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 。
3、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 。
为什么MongoDB适合大数据的存储◆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 。
数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式 。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据 。
因MongoDB是文档型数据库 ， 为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据 。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构 。
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