用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?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 。
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 。
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 。
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 。
使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法 。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现 。相对于SQL来说 ， 更加直观，容易理解和掌握 。
MongoDB数据结构比较单一 ， 但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富 。性能：redis更适用于较小数据量的性能及运算mongodb则在海量数据的访问下性能更优可靠性：二者均支持持久化 。
项目中我为什么用Mongodb取代Mysql因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据 。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构 。
这不算理由 。我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升 。或者schema-free的使用场景 。
【mongodb的query多个查询条件 mongodb多条件查询优化】mongodb 会比mysql快的多 ， 原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
① mongodb不支持事务操作 。② mongodb占用空间过大 。③ 开发文档不是很完全，完善 。MySQL优缺点分析 优点：在不同的引擎上有不同 的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句 ， 拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。
灵活性：MongoDB 支持多种编程语言和框架 ， 可以方便地应用于不同的应用程序中 。开源性：MongoDB 是一个开源项目 ， 这意味着用户可以自由地访问和修改其源代码 。
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 。
4、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 。
5、游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储 ， 方便查询、更新 。
6、在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减?。?这样会节省内存，提高内存利用效率 。$limit提前后，$sort紧邻$limit这样的话 ， 当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止 。
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