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mongodb 内存优化 MongoDB优化

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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 。
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 。
mongodb使用场景是什么?MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
使用场景：（1）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 。
大数据计算框架有哪些1、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce 。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算 。
2、图计算模式：针对大规模图结构数据的处理，Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph等是常见的图计算框架 。查询分析计算模式：针对大规模数据的存储管理和查询分析，SparkSQL、Hive、Cassandra、Impala等是常见的查询分析计算框架 。
3、主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架 ， 根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准 。
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 。
【mongodb 内存优化 MongoDB优化】“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 。
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 。
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