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mongodb的find查询10万条以上的数据有卡顿现象,请问如何选择优化的方式...
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。
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。
找出元凶经过前面的问题定位，我们已经能确定是MongoManager的定时器搞的鬼了。
第一种方法（此方法需要极大的耐心），我们先用excel的定位功能，检查一下，表格内是否有隐藏内容。
使用方式：db.collection.count（query）或者db.collection.find（query）.count（）参数说明：其中query是用于查询的目标条件。
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。
为什么MongoDB适合大数据的存储
1、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。
2、因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。 无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。
3、MongoDB对于对像数据的存储非常方便，类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中。 但是需要先了解一些最佳实践，避免当数据变大后，由于文档设计问题而造成的性能缺陷。
MongoDB如何优化查询性能?
1、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。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后）。
2、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。
3、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。
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。
5、set，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一。大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的。
