mongodb时间区间查询，mongodb 时间查询

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、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、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怎么查询某个时间的最后一条记录

1、cursor.count和cursor.skip。 但是mongodb不保证数据的顺序，如果你需要的是最新加入数据库的那一条doc，你最好在doc里加一个时间来记录存入数据库的时候，然后根据这个时间来排序。

2、可以考虑用固定集合存储这样带时间的数据，但要解决一直增长不删除的问题。如果查询全部历史数据，怎么查效率都不会高的，如果查某一个用户的某一段时间的历史数据，最好建立用户和时间的复合索引查询。

3、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。

4、MongoDB的TTL索引可以支持文档在一定时间之后自动过期删除。例如上述日志time字段代表了请求产生的时间，针对该字段建立一个TTL索引，则文档会在30小时后自动被删除。

5、Mongodb中的文档是一种Key：Value对组成的Json字符串，按理说，字段的先后顺序是不应该影响到查询操作的。

MongoDB应用1——日志分析

1、查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus()返回：{ was： NumberInt(0)， slowms： NumberInt(100)} 注：was：0表示未开启。

2、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。

3、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。

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