mongodb链表查询，mongodb查询最新一条数据

mongodb查询为什么只能查询到一条记录?

MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。 (2)即时查询能力 MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引(底层是基于B tree)的能力。

如果您使用 mongoose 连接 MongoDB，但是查不出数据，可能有以下原因： 数据库连接失败。请检查您的数据库连接是否正确。 查询语句有误。请检查您的查询语句是否正确。 数据库中没有数据。请检查您的数据库中是否有数据。

查询性能明显没有方法一高效。总结：故生产环境中应选用方法一。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。它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。

有人认为mongodb频繁宕机大多数是因为在并发查询的压力下，因为热数据没有在内存中，被迫到文件系统读取数据，很容易出现timeout的问题，之后会造成进程锁死，经过验证，如果把查询（只有通过主键查一条记录的查询）的客户端关闭掉，宕机的概率小非常多。

执行语句之后，集合中所有的数据都会显示出来。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。

MySQL和MongoDB有什么区别

1、（1）mysql数据库：属于关系型数据库。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。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

2、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。对MongoDB来说，关联一般是做成内联的，最大程度发挥其优势。

3、MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。

4、MySQL和MongoDB有什么区别通过将数据存储为 JSON 文档，MongoDB 允许构建具有许多不同数据类型的复杂应用程序。例如可以通过更新嵌套数组字段来创建新字段。还可以使用聚合管道（这是一个 MongoDB 功能），允许通过将多个操作合并为一个工作流程来转换数据。

5、扩展性差：MySQL只支持垂直扩展，不适合处理海量或分布式的数据。性能瓶颈：MySQL在处理大量的连接、并发、索引、关联等操作时，可能会出现性能瓶颈或故障。MongoDB的优点：灵活性高：MongoDB使用文档模型，可以动态地调整数据的结构和类型，适合存储动态变化或非结构化的数据。

6、其实mysql也是支持的。这不算理由。我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。或者schema-free的使用场景。

MongoDB如何优化查询性能?

1、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。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。在这种情况下查询性能显然是不理想的。

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。

4、排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。

mongodb链表查询的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mongodb查询最新一条数据、mongodb链表查询的信息别忘了在本站进行查找喔。