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【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。
MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，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。
以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。
而mongodb是一种“文档数据库”，存储类型是以文档为主，该文档类型为（Bson，其实就是json的二进制对象）。
MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的新型数据库，它提供了类似于关系型数据库的语法和功能，同时又具有非关系型数据库的灵活性和可扩展性。
mongodb使用嵌套存放数据是不是会影响效率?
1、仅仅只是插入数据应该不会变慢，这是mongodb的优势，用空间换时间，插入数据不需要加载或者遍历之前已经存在的数据，而是直接存储到指定位置。
2、行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性，缺点是数据读取过程中会产生冗余数据，如果只有少量数据，此影响可以忽略；数量大可能会影响到数据的处理效率。
3、对于操作数据的需求，可以使用 MongoDB 的官方驱动程序或者第三方库（如 Mongoose）来操作数据。下面是一些示例代码：查询权限 使用 find 方法查询权限文档，并将 access 数组返回即可。
4、嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。
5、如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。
6、数据库性能对软件整体性能的影响是不言而喻的，那么，当我们使用MongoDB时改如何提高数据库性能呢？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。
如何在Mongodb集合中统计去重之后的数据
1、索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
2、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。
3、mongodb 对某个字段去重后显示所有字段如何写搜索语句 我来答 分享 新浪微博 QQ空间 举报 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。
4、如果我们遇到了一些数据需要跨多个文本或者统计等操作，这个时候可能文档自身也较为复杂，查询操作符已经无法满足的时候，这个时候就需要使用MongoDB的聚合查询框架了。
如何实现不同MongoDB实例间的数据复制?
启动复制任务：选择数据源、复制对象和复制类型，启动任务。NineData将自动进行全量数据迁移和增量数据复制。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。
简单易用：使用 NineData 进行数据迁移非常简单方便，只需要花费1分钟进行任务配置即可。除了MongoDB迁移，NineData还支持其他数据库的迁移复制，适用于数据容灾、读写分离、测试数据构建等业务场景，满足企业的数据安全合规要求。
直接压缩 弄一个压缩文件 然后下载 或者是弄到云盘上面进行处理即可的。方便管理。
准备工作：在开始迁移之前，需要先安装并正确配置NineData，并准备好目标单节点实例的MongoDB安装和配置。配置迁移任务：进入NineData控制台，选择要迁移的MongoDB副本集实例作为源数据源，并选择目标单节点实例作为目标数据源。
通过复制集实现的数据复制效果非常棒，不过也有限制MongoDB中数据复制的复制集策略非常棒，很容易配置并且使用起来确实不错。但如果集群的节点有12个以上，那么你就会遇到问题。
紫光云数据库MongoDB版的性能是否稳定?
紫光云数外包不稳定。根据官网查询相关公开信息显示：任何云服务提供商一样，可能会发生一些问题和故障，这取决于各种因素，例如数据中心维护、网络故障或自然灾害等。因此紫光云数外包稳定。
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
高性能：MongoDB支持索引，可以提供高性能的数据查询。此外，MongoDB还支持聚合操作，可以在数据库端执行复杂的数据处理任务，从而减少了网络传输的开销，提高了性能。
