MongoDB分页获取数据排序阶段缓存溢出问题同时由于 oplog 的并行写入 ， 存在尾部乱序和空洞现象，具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题 。
环境：Springboot8 请先阅读：Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统 。
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 。
limit：如果不能减少数据量，不会将这两个阶段合并 。否则先进行排序，然后获取指定的数量 ， 放入内存 。如果在中间含有$skip操作，将其放入最后 。在数据量超过内存限制，这个操作需要设置 allowDiskUse=true 。
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 。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?1、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 。
2、这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计 。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 。
3、短链接：一般都是PHP环境，因为PHP的框架决定了PHP短链接的特性 ， 并且链接数的需求一般是在1000-3000左右，具体多少还要根据业务部署的PHP数量来计算 。
4、默认情况下 ， 一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程（ net.serviceExecutor 配置为synchronous） 。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的操作，当连接数过多时，线程会占用MongoDB服务器较多的资源 。
5、优势：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！MySQL是关系型数据库 。优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式 。
6、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 。
mongo查询抛出异常,什么原因看样子的确是这样. primary 服务器不可用 。read操作就会抛出异常 。
通过多次测试，发现执行一次聚合平均时间为5s，超过5s时就会报错！然后查看MongoDB的配置信息：socket-timeout=5000 //5s socket-timeout的默认配置为0，也就是没有限制 。
CentOS或docker部署MongoDB成功后，连接报错：修改连接url，添加 ？authSource=admin&authMechanism=SCRAM-SHA-1 即可 。
--config 选项表示启动时通过E：\mongodb\mongo.config配置文件的信息配置server 。连接MongoDBserver使用mongo.exe连接已经启动的MongoDB server 。
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 。
【mongodb数据查询 mongodb查询突然被卡住】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 。
数量过小 。几个大型数据库的写入速度都很快的，性能主要看并发量的吧，比如100w的数据写入要多少秒，mongodb在数据量大的时候，并发还是杠杠的，比mysql要强 ， 不过mongodb在数据统计上面还是有些缺陷的，没有mysql好用 。
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 。
在使用场合下，千万级别的文档对象 ， 近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询 ， 则是全面胜出 。mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶 。
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