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mongodb内存数据过大，mongodb 内存

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如何获取mongoDB数据库大小亿是大约150g硬盘 。如果都是长字节(就是都是中文字的，最好要翻倍300g或者500g就够 ， 包含系统和应用程序都是建几个表和索引 。
下载 MongoDB官方下载地址：http：//本机是Windows 7 32位 。故下载的是mongodb-win32-i386-zip 。兴许例程均是基于该版本号数据库 。
MongoDB生成数据文件是有一套自己的规则，2倍扩容的原则 ， 比如最开始数据文件是1024K，然后一旦写满数据再次创建就是2倍2048K，这样倍数增长的，也许你的数据没有23G，但是可能增长的文件已经占用了这么大的磁盘 。
连接MongoDB数据库 使用如下命令来连接MongoDB数据库 mongo 图1 连接MongoDB数据库 查看目前所使用的数据库 。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看 。
因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性 。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库 。
java中的mongoDB怎么分页,要代码,数据量较大分页就是每次查询规定行数的数据，每翻页一次查询一次 ， 然后返回对应数据 。
片键介绍数据划分（partitioning）关键问题是怎么样将一个集合中的数据均衡的分布在集群中的节点上 。MongoDB 数据划分的是在集合的层面上进行的，它根据片键来划分集合中的数据 。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=value)对组成 。MongoDB 文档类似于 JSON 对象 。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组 。
employee = {name ： A， no ： 1} db.employees.save(employee) 通过使用下面的命令来查看collection里的数据 。
首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载 。
employee = {name ： “A”， no ： 1} db.employees.save(employee)通过使用下面的命令来查看collection里的数据 。
mongodb千万级写入怎么优化“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 。
它通过分区工作良好，并允许大量输出 。MR在MongoDB v4中，通过使用JavaScript引擎把Spider Monkey替换成V8，性能提升很多 。老板抱怨它太慢了 ， 尤其是和Agg框架（使用C）相比 。让我们看看能否从中榨出点果汁 。
数据库性能对软件整体性能的影响是不言而喻的，那么，当我们使用MongoDB时改如何提高数据库性能呢？范式化与反范式化 在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步 。
因此NoSQL火起来了 ， 非关系型数据库，大数据量 ， 具有高性能，同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中 ， 如MongoDB、HBase等 。数据存储方面采用分布式文件系统，如HDFS、GFS等 。
限制MongoDB使用的内存归结于MongoDB使用的内存映射文件，32位版本只支持2G数据的存储 。对于标准的Replica Set，MongoDB只拥有单一的处理策略 —— mongod 。如果你想在未来储存2G以上的数据，请使用64位版本的MongoDB 。
如果超过机器内存的60%其实就需要优化你的代码了，当然机器内存也不能太低 ， 如果数据量很大，读写很频繁，最好有16G内存，一般8G也行 ， 如果内存一直很高可以大力优化读数据代码，建立合适的索引，减少插入次数等来优化 。
内存.右键单击桌面上的“我的电脑”图标，（针对win7 系统） 。如果找不到 ， 那么可以在控制面板的系统与安全--系统里面找到 。点击左边的高级系统设置 。
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