mongodb索引耗时，mongodb索引存储方式

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MongoDB如何优化查询性能?

1、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。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain()调用（与调用sort()或者limit()一样，不过explain()必须放在最后）。

2、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。

3、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。

1、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。

2、重新修改连接字符串再进行测试，问题解决，只有第一次请求时，由于需要创建tcp连接，性能会受影响，后面的请求，因为有连接池的存在，性能得到成倍提高。

3、这种情况，你最好给经常查询的项创建索引，有索引以后查询速度会非常非常非常的快。另外一点是数据索引如果大于内存，速度也会下降很多。而且对于多条件查询，如果你查询的顺学和索引顺序不同，也不能使用索引。

如果你的硬盘读写速度本身就很慢，那mongodb自然也会很慢。

“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。

“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。如返回”BtreeCursor“则表示查询中使用了索引。

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。

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。

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。

findOne是返回符合条件的第一条记录，然后关闭游标。find返回符合条件的所有记录。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。

这样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。③内置GridFS，支持大容量的存储。GridFS是一个出色的分布式文件系统，可以支持海量的数据存储。

使用方式：db.collection.count(query)或者db.collection.find(query).count()参数说明：其中query是用于查询的目标条件。

数值类型(不是数据类型，别看错了)如果用来存放整数，根据范围的不同，选择不同的类型。以上是几个整数选型的例子。

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。

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

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