mongodb亿级数据量写入，mongodb 一亿条数据

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关于NoSQL的思考:为什么我们要优化存储的写性能

nosql base特性：灵活性：NoSQL数据库提供了更灵活的数据模型和数据存储方式，这使得它们能够更好地适应不断变化的数据需求。它们通常支持数据模型的可扩展性和灵活性，允许用户根据业务需求自由地组织和存储数据。

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。

而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。灵活的数据模型 NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。

非关系型数据库（NoSQL）是一类用于存储和管理非结构化数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，非关系型数据库通常使用不同的数据模型和查询语言来存储和管理数据，如键值存储、文档存储、列族存储、图形存储等。

全文搜索只能使用 Like 进行整表扫描，性能非常低。针对这些不足，产生了不同的 NoSQL 解决方案，在某些场景下比关系数据库更有优势，但同时也牺牲了某些特性，所以不能片面的迷信某种方案，应将其作为 SQL 的有利补充。

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。

MongoDB生成数据文件是有一套自己的规则，2倍扩容的原则，比如最开始数据文件是1024K，然后一旦写满数据再次创建就是2倍2048K，这样倍数增长的，也许你的数据没有23G，但是可能增长的文件已经占用了这么大的磁盘。

答案是我们不在MongoDB中创建数据库，我们只需要使用具有你需要名称的数据库，并且在数据库中保存单个记录来创建它就可以了。

MongoDB 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。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

mongodb与mysql命令对比传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。

值的范围可以从0.25GB到10000GB。

Collection 的单个 doc 有大小上限，现在是 16MB，这就使得你不可能把所有东西都揉到一个 collection 里。而且如果 collection 结构过于复杂，既会影响查询、更新效率，也会造成维护困难和操作风险。

{ type： book， item ： journal }，{ $set ： { qty： 10 } }，{ upsert ：true } )MongoDB添加_id字段和分配一个唯一的ObjectId作为它的值。

不过，如果真的需要建立更多的集合的话，MongoDB 也是支持的，只需要在启动时加上“--nssize”参数，这样对应数据库的命名空间文件就可以变得更大以便保存更多的命名。

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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

1、具体做法，右击”我的电脑“-”属性“-“系统高级”-”高级“-”环境变量“-选择“变量名：PATH”；“改变量值：在最后面添加【C：\Program Files\nodejs】（根据自己的安装目录而定）”。

2、MongoDB添加_id字段和分配一个唯一的ObjectId作为它的值。

3、= require(mongoose)；mongoose.connect(mongodb：//localhost/test)； //连接到一个test的数据库在服务器端也可以看到一个连接正在打开。好了，nodejs 的初次连接就到这了。其中还是有很多坑要自己去解决。。

4、) 定义新的数据库名我们通过使用use new-databasename的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后，才会真正建立起来。

5、）自己写一个程序，从mysql select数据，然后调用insert，插入数据到mongodb中。2）通过mysql工具将数据导出为csv/json格式的文件，然后使用mongodb自带的mongoimport导入数据。

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