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mongodb查询速度慢是什么原因
你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久。
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。
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。
是什么造成了数据库的卡顿
1、因为在使用过程中，索引会产生碎片，引响查询，你可以修复下索引。另外，sql 2000性能上有问题，数据量达到一定的时候，也会变慢。你可以考虑升级下数据库。或是删除部分不需要的历史记录。
2、这种情况可能由于OS操作系统的实际情况或者使用Resource Manager而引起。需要配合AWR中的Host CPU、Instance CPu一起看。
3、索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
如何测试mongodb的写入性能,要测试方法,急求啊!!
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、排除方式五：是否由于客户机器是32位，而mongodb服务是64？将程序放在64位机器上测试，问题依旧。
3、随着新的PyMongoArrow API的发布，您可以在MongoDB上使用Python运行复杂的分析和机器学习。PyMongoArrow可以快速将简单的MongoDB查询结果转换为流行的数据格式（例如Pandas数据框架和NumPy数组），帮助您简化数据科学工作流程。
4、MongoDB会使用预分配方式来保证写入性能的稳定（这种方式可以使用–noprealloc关闭）。预分配在后台进行，并且每个预分配的文件都用0进行填充。
5、稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。
6、性能 在mongodb shell中对单个数据库中未建立索引插入100万条数据时花费1分钟左右时间。建立索引后100W条数据时性能下降不明显。
为什么MongoDB会丢数据
小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响，因为MongoDB和Hbase都是一种数据库，主要就是用于存储零碎的小数据。
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。
您好，我来为您解你可以查一下，mongodb的bug，你插入保存以后需要调一下getlasterror（），否则MongoDB就不会在确认数据库写操作完成就返回了，不知道是不是这个原因。
user_id自然都是大于0的。 你要检查一下user_id的类型，如果它不是整型，你用大于0应该是找不到。 我想我遇到这样的事情，可能结果和你一样。如果实在走不通，就试着先find（），再自己做过滤，速度也是很快的。
当Mongo中collection为空的时候，插入正常，可是当再次执行这个写入的动作后，mongo中有一个region_id字段出现大量丢失现象。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?
1、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。
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、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。
4、适合那些对数据库具体数据格式不明确或者数据库数据格式经常变化的需求模型，而且对开发者十分友好。自带一个分布式文件系统，可以很方便地部署到服务器机群上。
如何将结果快速写入mongodb
自己写一个程序，从mysql select数据，然后调用insert，插入数据到mongodb中。2）通过mysql工具将数据导出为csv/json格式的文件，然后使用mongodb自带的mongoimport导入数据。
首先，创建一个数据库保存用户信息。在这个数据库中创建一个名为 users 的集合，并插入一条用户信息。当前没有 users 集合，mongodb 会直接创建它。
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。
mongodb导入json格式的文件的命令是mongoimport：在下面的这个例子中，使用mongoimport命令将文件contacts.json中的内容导入user数据库的contacts的数据表中。
有条件地排除字段：从MongoDB 6开始，您可以在聚合表达式中使用变量REMOVE来有条件地抑制一个字段。
具体流程如下：配置复制任务：选择要复制的数据源、对象和类型，然后快速启动MongoDB的全自动化迁移。进行全量数据对比：配置运行数据对比任务，进行精准、完整的数据对比。
