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mongodb慢查询分析,mongodb开启慢查询
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谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景
默认情况下,MongoDB更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
稳定性 索引,索引放在内存中,能够提升随机读写的性能。
MYSQL是硬盘,SQLITE是U盘,MongoDB是内存条 用途上,MYSQL和SQLITE是一样的。都是用来存数据。区别在于MYSQL需要启动后台服务,而SQLITE只需要一个文件,并不需要启动服务。MYSQL的表空间的最大容量为64TB。
(1)mongodb所负责部分以文档形式存储,能够有较好的代码亲和性,json格式的直接写入方便。(如日志之类)(2)从data models设计阶段就将原子性考虑于其中,无需事务之类的辅助。
对比MySQL,什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。 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。
个人理解:如果说写负载和单表太大,解决方案都是通过分片来实现横向扩展,其实mysql也是支持的。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。
MongoDB如何优化查询性能?
1、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)。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、使用场景:(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。
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、如果与服务器(这里指数据库)请求建立连接的时间超过ConnectionTimeOut,就会抛 ConnectionTimeOutException,即服务器连接超时,没有在规定的时间内建立连接。如果与服务器连接成功,就开始数据传输了。
4、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。但通过多核CPU,在单个服务器使用Hadoop风格来并行作业非常有优势。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。
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