mongodb条件查询效率，mongodb 根据条件查询数量

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MongoDB的统计查询和条件统计查询问题请教

Mongodb中自带的基本聚合函数有三种：count、distinct和group。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数。（1）count 作用：简单统计集合中符合某种条件的文档数量。

mongodb.config是Mongo\bin目录下的配置文件，需要在此配置文件中指定数据目录(比如，dbpath= C：\Mongo\Data)的位置。连接到MongoDB，到这一步，mongo后台服务已经启动，可以通过http：//localhost：27017查看。

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。

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核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

“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。

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。

1、如果你的硬盘读写速度本身就很慢，那mongodb自然也会很慢。

2、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。

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、如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。索引：MongoDB 支持多种类型的索引，但是如果不正确使用索引，可能会导致性能问题。例如，如果使用过多的索引，可能会导致写入操作变慢。

5、数据库查询慢有很多问题，查询尽量查询自己需要的字段，避免全表扫描。尽量优化自己的SQL查询语句。

1、总之，对于需要在短时间内完成MongoDB差异数据对比的场景来说，使用NineData是一种高效且易于使用的解决方案，可以帮助快速定位不一致的数据并节省大量时间和资源。

2、进行数据对比：迁移完成后，可配置数据对比任务，对迁移的MongoDB数据进行一致性校验。NineData会对每个文档内容进行精准对比，快速找出差异并生成订正脚本。

3、数据一致性对比：- NineData 提供了 MongoDB 的数据对比能力，可以在迁移前后对源数据库和目标数据库的数据进行一致性比较。

4、可以使用NineData数据迁移方案来实现不同MongoDB实例间的数据复制。

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。

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。

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。

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。

如何优化数据库的连接速度和查询速度？ SQL提高查询效率对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。

但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。

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