mongodb冷数据慢，mongodb数据处理

mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办

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。

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。

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。

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。

如何正确的使用MongoDB并优化其性能

1、Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

2、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。

3、高性能：MongoDB 使用其独特的内存存储和查询技术，可以提供极高的性能。这使得 MongoDB 成为高性能数据存储解决方案的首选。灵活性：MongoDB 支持多种编程语言和框架，可以方便地应用于不同的应用程序中。

4、更新频繁的并不是mongodb的优势，建议使用缓存数据库和mongodb搭配使用，更新频繁的数据使用缓存存储，一定时间再同步到mongodb中。

5、MongoDB是一个开源的、基于分布式的、面向文档存储的非关系型数据库。是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

mongodb查询速度慢是什么原因

1、你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久。

2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

3、“如果将设备插在0端口可能会提高性能”这句话是提示你将移动硬盘插在USB0的接口上会提高你硬盘的性能，也就是说你的移动硬盘支持0的接口，而你现在用的电脑可能是0的接口。

4、回头看mongodb的查询慢、偶发性占用cpu 1600%只是表象，因为mongodb需要往硬盘写数据，这个时候硬盘被mysql占用，导致mongodb线程只能等io，mongodb写硬盘的请求积累，cpu也没释放，故cpu占用率高。

5、在mongo中也提供了一个explain()方法，该方法能够提供大量与查询相关的信息。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。

6、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。

mongodb的find查询10万条以上的数据有卡顿现象,请问如何选择优化的方式...

1、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。

2、找出元凶经过前面的问题定位，我们已经能确定是MongoManager的定时器搞的鬼了。

3、在短时间内完成 MongoDB 差异数据对比，可以采用以下方法： 使用专业的数据对比工具：市场上有一些专业的中间件工具，如 NineData，提供了一种高效且易于使用的 MongoDB 数据对比功能。

比较mongodb和mysql在存储结构化数据时的异同

考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。亦或是仅作日志收集分析。

MongoDB比MySQL快在它有Memory-Mapping以及它不用处理事物 MySQL适用于传统的对关联要求高的方面，MongoDB更多用于Logging、SNS等以K-V居多的需求，但是两种数据库其实都能胜任大多数需求。

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。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。关系型数据库-MySQL 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。

将数据存储为一个文档 比较 稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。

mongoose.schema和mysql.schema是两种不同的数据库模式设计语言。mongoose.schema是Mongoose库（一个基于Node.js的ODM库）中的一种规范化、声明式的数据模型语法，用于在MongoDB数据库中定义模型和模式。

用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

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