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mongodb分组统计比mysql还慢
应用经验少，由于NoSQL兴起时间短，应用经验相比关系型数据库较少。MongoDB占用空间过大。
在海量数据处理的时候效率会显著变慢。Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内，因为这样可以防止创建难看的数据类型，且小文档可以提升性能，批量插入文档理想数字范围是10~200，大小不能超过16MB。
即在节点获取投票胜利之后，会先检查其它节点是否有比自己更新的oplog，如果没有就直接即位，如果有就先把数据同步过来再即位。MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。
不可靠环境保证高可用性设置副本集（主-从服务器设置）不仅方便而且很快，此外，使用MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（或数据中心）故障转移。
有人用过rethinkdb这个数据库吗,谈谈经验
1、rethinkdb是一个存储json的文档型数据库，查询方便，维护方便。nosql当前有2类产品，一类是面向开发人员的，像mongodb；一类是面向运维人员的，像cassandra。
2、BigchainDB是去中心化的数据库软件，是专门的文档存储系统。它基于MongoDB（或RethinkDB），继承了后者的查询和扩展逻辑。但它也具备了区块链的特征，诸如去中心化控制、防篡改和代币支持。
3、大多数Web应用程序都需要一个存储数据的地方。在某些情况下，某些技术或某些语言可以与某些数据库配合使用。例如：在Mern堆栈中，M代表MongoDB，而在LAMP堆栈中M代表MySQL，但完全取决于您要为应用程序选择哪个数据库。
4、用户需要结合使用MySQL的Replication等机制来实现副本同步等功能。amoeba对底层数据库连接管理和路由实现也采用了可插拨的机制，第三方可以开发更高级的策略类来替代作者的实现。这个程序总体上比较符合KISS的思想。
5、RethinkDB 是 NoSQL （非关系型数据库）中的黑科技，被网友誉为MongoDB done things right，卖点是 实时性。
mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办
范式化与反范式化 在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步。
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。
在短时间内完成 MongoDB 差异数据对比，可以采用以下方法： 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。
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。
通过降低数据的大小，用更少的磁盘寻道检索一定量的数据是必要的，这样磁盘I / O吞吐量将得到改善。对于RAM而言，一些压缩格式可以不用解压在内存中的数据。在这样的情况下，更多的数据可以放在RAM中，从而提高了性能。
MongoDB通过在选举成功，到新Primary即位之前，新增了一个 catchup（追赶）操作来解决。即在节点获取投票胜利之后，会先检查其它节点是否有比自己更新的oplog，如果没有就直接即位，如果有就先把数据同步过来再即位。
mongodb数据库count速度慢怎么解决
1、重新修改连接字符串再进行测试，问题解决，只有第一次请求时，由于需要创建tcp连接，性能会受影响，后面的请求，因为有连接池的存在，性能得到成倍提高。
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、mapReduce：暂缺，要想玩转这个方法需要有很强的JavaScript功能。据说mapReduce 可以实现很复杂的查询，可以将一个复杂的查询分拆到多个机器上运行，然后把各个结果集组合起来，形成最终结果。但是很慢。
