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mongo 查询效率 mongodb查询效率

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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 。
如何写索引,让查询速度快1、使用索引提高查询速度前言在web开发中，页面模板，业务逻辑（包括缓存、连接池）和数据库这三个部分，数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果 ， 是影响网站速度最重要的性能瓶颈 。
2、在数据库表中，使用索引可以大大提高查询速度 。
3、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度 ， 以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持 。
4、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
5、注意SQL语句的写法 。针对“从下而上”解析的数据库系统，将关键性语句条件（比如主键、索引，确定的值等）放置在后面 。反之，放置在前面 。比如SQLSERVER数据库，你应当将首先去除了大部分记录的条件放置在where的前面部分 。
mongodb为什么比mysql快1、另外，MongoDB还有一个最大的缺点 ， 就是它占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型 。
【mongo 查询效率 mongodb查询效率】2、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 。MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性 。
3、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 。
4、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！缺点：不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善 。
5、MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL 。
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 。
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1、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 。
2、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 。
3、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$count操作 。说明：查询展示文档数量的总数 。
4、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$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 。
5、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆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 。

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