mongodb占用内存太大，mongodb容量

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MongoDB分页获取数据排序阶段缓存溢出问题

python怎么处理mongodb分页很多情况下，你需要在一个会话中运行多个命令，执行多个任务。我们可以在一个会话的多个窗口里组织他们。在现代的GUI终端(比如 iTerm或者Konsole)，一个窗口被视为一个标签。

环境：Springboot8 请先阅读：Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

同时由于 oplog 的并行写入，存在尾部乱序和空洞现象，具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题。

$limit提前后，$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。当数据量很小时，这样做分页完全没有问题。但是当数据量很大时，skip操作会变的很慢，应该避免使用。

这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作，可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的，如果查询结果较多，恰好无法全部放进第一服务器中，将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。

总结：使用64位版本或者理解32位版本的限制。

在启动数据库时可以选择noprealloc参数，禁止数据库预分配空间，但会影响到插入效率。也可以设置每次预分配空间的大小，这样可以一定程度减小mongodb对空间的占用，当数据量增大后效果会变的不明显。

扩大排序内存的限制，例如扩大10倍至320M。如：给排序字段加索引。

1、MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。

2、它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。*模式自由。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。*支持查询。*支持复制和故障恢复。

3、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。

4、（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。

5、◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。

6、日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。

限制MongoDB使用的内存，可以通过对配置文件某一项添加约束。mongod.conf：定义WiredTiger将用于所有数据的内部缓存的最大大小。索引构建消耗的内存与WiredTiger缓存内存是分开的。值的范围可以从0.25GB到10000GB。

如果你想在未来储存2G以上的数据，请使用64位版本的MongoDB。如果拥有分片安装，那么32位版本同样可以使用。总结：使用64位版本或者理解32位版本的限制。

可新建command.txt，内容如下：use admin db.runCommand({closeAllDatabases：1})输入命令：cd LI\db\bin type command.txt | mongo --port 27017 即Windows下多需要一个命令文本文件。

是的，包括嵌入的（embedded）子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。

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。

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。

是的，包括嵌入的（embedded）子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。

MongoDB 的数据文件比较大，通常会超过默认的 500M。这样看来，缓存用了 58G，这还差不多。Resident Pages 左侧的数字是页的数量，页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量。

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