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mongodb时间性能，mongodb 时间

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MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了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 。
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 。db 图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库 。
（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 。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能1、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 。
2、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制 。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异 ， oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection） 。
3、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 。
4、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 。
5、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的MapReduce很慢,有没有办法提高性能【mongodb时间性能，mongodb 时间】1、reduce ： 1059138，output ： 999961 } ， ok ： 1 } 正如你在输出内容中看到的 ， 这耗费了大概1200秒(在EC2 M3实例上进行的测试) 。有1千万个map，1百万个reduce，输出了999961个文档 。
2、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 。
3、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 。
4、它被使用在Client端和Server端的交互中 。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象，它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ） 。BSON是一个轻量级的二进制数据格式 。
5、就会很快；如果上一个query是一个大数据库，当前的query是另一个大数据库 ， os会需要腾出物理内存，然后把这次query需要的内容读进物理内存，这样就会变慢 。如果你的硬盘读写速度本身就很慢，那mongodb自然也会很慢 。
6、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 。
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