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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、我们下降到192秒，已经提升了6倍。reduce的数量基本相同，但现在它们在写入磁盘前，可以在RAM内完成。使用多线程MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。
4、使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。但通过多核CPU，在单个服务器使用Hadoop风格来并行作业非常有优势。我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业。
如何提高mongodb查询速度
1、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。
2、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。
3、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。
4、排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
mongodb建立索引&查看索引&删除索引
1、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
2、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
3、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
4、mongodb在前台直接运行建立索引命令的话，将造成整个数据库阻塞，因此索引建议使用 background 的方式建立。
5、MongoDB是基于集合建立索引（Index），索引的作用类似与传统关系型数据库，目的是为了提高查询速度。如果没有建立索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的所有文档记录。
mongodb查询速度慢是什么原因
1、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。
2、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。
3、“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。如返回”BtreeCursor“则表示查询中使用了索引。
MongoDB分页获取数据排序阶段缓存溢出问题
同时由于 oplog 的并行写入，存在尾部乱序和空洞现象，具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题。
环境：Springboot8 请先阅读：Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法 Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查 MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作，可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的，如果查询结果较多，恰好无法全部放进第一服务器中，将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。
python怎么处理mongodb分页 很多情况下，你需要在一个会话中运行多个命令，执行多个任务。我们可以在一个会话的多个窗口里组织他们。在现代的GUI终端（比如 iTerm或者Konsole），一个窗口被视为一个标签。
