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mongodb单表查询慢(mongo 查表)

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mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

关于oracle迁移到mongodb实现

1、迁移的话,直接导出一个库的dmp文件,之后导入到另外一个库里面就可以了(导出和导入数据库版本必须一直,否则导入可能会报错)。

2、数据泵(Data Pump):数据泵是 Oracle 官方提供的一个数据迁移工具,它可以将数据库对象以二进制格式导出并导入到另一个数据库中。使用数据泵可以快速高效地将大量数据迁移至另一个数据库。

3、MongoDB能够使用BSON,并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。当Client端要将写入文档,使用查询等等操作时,需要将文档编码为BSON格式,然后再发送给Server端。同样,Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的。

4、等大量特性。使用关系型数据时有很多东西工作的很好,比如索引,动态查询和动态更新等,这些在MongoDB中也没怎么变化。比如,在MongoDB里设计索引应该和你在MySQL或Oracle里一样,你有选择 在一个内嵌的域上建索引的能力。

5、Storage存储迁移:这种情况下,数据文件、控制文件、日志文件、spfile都在存储上(一般情况下是裸设备),我们可以直接把存储挂到新机器上,然后在新机器上启动数据库。

6、可以使用NineData数据迁移方案来实现不同MongoDB实例间的数据复制。

Mongodb和mysql的区别

Mongodb和MySQL数据库的对比 传统的关系数据库一般由数据库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)三个层次组成。

占用的空间很大,因为它属于典型空间换时间原则的类型。

或是后端日志收集分析。考虑到mongodb属于nosql型数据库,sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ,也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。亦或是仅作日志收集分析。

MongoDB是一个面向文档的数据库,目前由10gen开发并维护,它的功能丰富,齐全,所以完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比,MongoDB的优点如下:①弱一致性,更能保证用户的访问速度。

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。

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、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。其同步的基础是oplog,类似MySQL的binlog,但是也有一些差异,oplog虽然叫log但并不是一个文件,而是一个集合(Collection)。

3、“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。

4、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。

5、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。

6、影响写性能 用户没写入一条数据,就会在对应索引生成一条索引KV,实现索引与数据的一一对应,索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载。 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。