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mongodb多条件查询优化(mongodb的query多个查询条件)

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用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?

这个原因很多,可以从查询优化和硬件优化入手,比如建立索引,合理的数据结构,增加机器内存,使用SSD硬盘等都可以提高查询效率。

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。

默认情况下,一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程( net.serviceExecutor 配置为synchronous)。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的操作,当连接数过多时,线程会占用MongoDB服务器较多的资源。

优势:快速!在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的,它将热数据存储在物理内存中,使得热数据的读写变得十分快。高扩展性,存储的数据格式是json格式!MySQL是关系型数据库。优势:在不同的引擎上有不同 的存储方式。

使用JSON风格语法,易于掌握和理解:MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法,客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说,更加直观,容易理解和掌握。

MongoDB数据结构比较单一,但是支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富。性能:redis更适用于较小数据量的性能及运算mongodb则在海量数据的访问下性能更优可靠性:二者均支持持久化。

项目中我为什么用Mongodb取代Mysql

因MongoDB是文档型数据库,为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作,并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时,是将不在需要由DBA修改表结构。

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 会比mysql快的多,原因是:首先是内存映射机制,数据不是持久化到存储设备中的,而是暂时存储在内存中,这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。

① mongodb不支持事务操作。② mongodb占用空间过大。③ 开发文档不是很完全,完善。MySQL优缺点分析 优点: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。

灵活性:MongoDB 支持多种编程语言和框架,可以方便地应用于不同的应用程序中。开源性:MongoDB 是一个开源项目,这意味着用户可以自由地访问和修改其源代码。

如何正确的使用MongoDB并优化其性能

1、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。

2、“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。

3、因此,对于需要高性能的应用,如实时分析、在线游戏等,MongoDB也是一个不错的选择。 水平扩展能力:MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据,还可以提高数据库的读写性能。

4、影响读性能 MongoDB内核查询优化器原理是通过候选索引快速定位到满足条件的数据,然后采样评分。如果满足条件的候选索引越多,整个评分过程就会越长,增加内核选择最优索引的流程。

5、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。

6、在经过$limit管道后,管道内的文档数量个数会“提前”减小,这样会节省内存,提高内存利用效率。$limit提前后,$sort紧邻$limit这样的话,当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止。