mongdb单机性能，mongodb性能调优

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对比MySQL,什么场景MongoDB更适用

1、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。

2、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。

3、默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。

4、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。

5、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。

6、● 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。

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、◆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。

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。

“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。

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。

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

影响写性能用户没写入一条数据，就会在对应索引生成一条索引KV，实现索引与数据的一一对应，索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载。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。

范式化与反范式化在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步。

对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一。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。

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。

使用多线程 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。

我们下降到192秒，已经提升了6倍。reduce的数量基本相同，但现在它们在写入磁盘前，可以在RAM内完成。使用多线程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。

）普通插入性能（插入的数据每条大约在1KB左右）2）批量插入性能（使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高。

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。

）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。

MongoDB和Redis的区别是什么内存管理机制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。

二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。

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