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MongoDB应用1——日志分析

MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

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。

查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus()返回：{ was： NumberInt(0)， slowms： NumberInt(100)} 注：was：0表示未开启。

redis与mongodb有哪些区别

1、mongodb是文档式的存储。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的LRU算法删除数据。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中。

2、内存管理机制不同：Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。

3、）适合应用程序的使用场景，比如评论系统用比较适合使用mogodb，而mc也可以实现（应用程序把数据转化成json存入，但是部分数据更新不方便）2）团队开发比较熟悉的技术，比如一个团队一直在使用mc，因而有限选择mc，而不是redis。

4、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

Java架构之MongoDB-索引类型-部分索引

请MongoDB的索引六种类型。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。

相比queryPlanner参数，executionStats会记录查询优化器根据所选最优索引执行SQL的整个过程信息，会真正执行整个SQL。 allPlansExecution 和executionStats类似，只是多了所有候选索引的执行过程。

这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。

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