mongodb存储文件引擎，mongodb 存储引擎wiredtiger

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如何检查当前mongodb是否启用了WiredTiger存储引擎

错误信息的提示是“当前版本的mongod不可以用wiredTiger存储引擎”。根据官网的说明32位的mongodb确实是不支持wiredTiger存储引擎的。所以你可以启动的时候用--storageEngine来指定一个其它的引擎或者下载一个别的版本。

方式一：使用tmpfs作为文件系统方式二：使用ramfs作为文件系统这两种方式的思路都差不多，使用一个内存模拟文件系统，由于替换了磁盘文件系统，数据就保留在内存中。方式三：修改源码设置in_memory参数其实wiredtiger本身就支持将数据保留在内存中不刷盘，MongoDB的内存引擎估计也是利用wt的这一特性。

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。使用 wiredTiger 引擎，以提高写入性能。配置 MongoDB 的日志级别，以避免过多的日志记录对性能的影响。配置 MongoDB 的 oplog 副本集，以提高数据的可靠性和一致性。

不需要安装，在mongodb官网下载ubuntu编译后的二进制包解压即可使用。

local，默认值。直接读取当前的MongoDB实例，但是可能会读到副本集中不一致的数据，甚至可能回滚。majority策略读取那些已经被副本集大多数成员所认可的数据，因此数据不可能被回滚。目前majority只被WiredTiger存储引擎所支持。读发生回滚，这个地方可能有不理解，为什么读操作会有回滚呢。

测试过 TokuMX，性能确实不错，但稳定性堪忧，mongodb 0 后引入了 wiredtiger engine，与 tokumx 差距缩小了研究过 TokuMX 和 TokuDB 用的索引数据结构，很巧妙的设计，虽然树的深度加倍了，但插入时间确实大幅度降低了。最后没有采用。

如何将MongoDB改造成内存数据库

接下来要用适当的设置启动MongoDB。为了减小浪费的RAM数量，应该把smallfiles和noprealloc设置为true。既然现在是基于RAM的，这么做完全不会降低性能。此时再使用journal就毫无意义了，所以应该把nojournal设置为true。

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

mongodb的数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，这样提高查询效率，所谓内存数据映射，所以mongodb本身很吃内存，不过0版本以后会好很多。

为什么MongoDB适合大数据的存储

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。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。此外，MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器，以实现数据的水平扩展。因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。

如果用户信息是会有更新的情况那就必须存user_id，然后另外获取（通常在用户登录的时候已经获取并配合redis进行存储调用）还有就是不要忽略mongodb的存储读取速度，这个是mongodb的优势所在。就个人而言我所有的项目都是讲用户分开存储然后通过user id调用的。

MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。表结构不明确，且数据在不断变大在一些传统RDBMS中，增加一个字段会锁住整个数据库/表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚）。

◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

由于MongoDB中的Bson对象大小是有限制的，在7版本以前单个Bson对象最大容量为4M，7版本以后单个Bson对象最大容量为16M[5]。

（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。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。（3）大尺寸，低价值的数据。

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