Mongodb索引与优化
摘要
数据库索引用到的最多的机构就是B树。尽管索引在数据库领域是必不可少的，但是对一个表建立不合适的索引也会带来问题。索引的建立需要花费时间，同时索引文件也会占用存储空间。如果并发写入的量比较大，每次写入操作都会导致索引的重建。因此合理的建立索引，需要综合考虑多方面的因素，既要保证访问的高效，又要避免因为在不合适的字段上建立索引
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2023-07-22 20:16:51
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MongoDB调优-查询优化-MongoDB ProfilerMongoDB Profiler 概述官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/manage-the-database-profiler/index.html熟悉 Mysql 的人应该知道，Mysql 是有个慢查询日志的，它可以帮助我们进行优化我们的 sql，并提高我们系统的稳定性和流畅
我们知道，MongoDB的索引是B-Tree结构的，和MySQL的索引非常类似。所以你应该听过这样的建议：创建索引的时候要考虑到sort操作，尽量把sort操作要用到的字段放到你的索引后面。但是有的情况下，这样做反而会使你的查询性能更低。问题比如我们进行下面这样的查询：db.collection.find({"country": "A"}).sort({"carsOwned": 1})查询条件是&
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2023-08-24 21:26:08
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技巧一、尽量减少磁盘访问
内存访问要比磁盘访问快得多。所以使用优化的本质就是尽可能地减少对磁盘的访问。
内存的读取速度要比磁盘速度快一百万倍。读磁盘要消耗很长时间。几种简单的办法：
使用SSD（固态硬盘）；增加内存可以减少对硬盘的读取，让常用的文档在内存中；
技巧二、使用索引减少内存占用
索引是有序的，所以不必遍历全部项。当查询时候会先根据索
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2023-08-25 22:31:29
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在网上看到很多关于MongoDB分页查询优化的文章，如出一辙。笔者自己实际生产中也遇到此问题，所以看了很多篇文章，这里分享一篇简明扼要的文章分享给大家，希望对大家在使用MongoDB时有所帮助。 凡事做过页面的，一般对分页不会陌
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2023-08-06 13:27:10
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数据库中的索引说明：索引是一种排序好的便于快速查询的数据结构作用：帮助数据库高效地查询数据索引优缺点优点提高数据查询的效率，降低数据库的IO成本；通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。缺点占用磁盘空间；大量索引影响SQL语句效率，因为每次插入和修改都需要更新索引。语法创建索引语法：db.集合名.createIndex(待创建索引的列[,额外选项])参数：待创建索引的列:{键
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2023-08-04 15:05:40
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摘要数据库性能对软件整体性能有着至关重要的影响，对于Mongodb数据库常用的性能优化方法主要有：范式化与反范式化；填充因子的使用；索引的使用；一. 范式化与反范式化范式是为了消除重复数据减少冗余数据，从而让数据库内的数据更好的组织，让磁盘空间得到更有效利用的一种标准化标准，满足高等级的范式的先决条件是满足低等级范式。在数据库设计阶段，明确集合的用途是对mongodb数据库性能调优非常重要的一步。
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2023-07-17 20:20:40
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# MongoDB优化指南
## 介绍
在开发过程中，我们经常使用MongoDB作为数据库。然而，随着数据量的增加和查询的复杂性，我们需要对MongoDB进行优化，以提高性能和效率。在本指南中，我将向你介绍MongoDB优化的步骤和相关代码示例。
## 流程图
以下是MongoDB优化的流程图，它展示了我们需要按顺序执行的步骤：
```mermaid
gantt
dateFormat M
原创
2023-08-31 06:38:16
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mongodb优化
1.尽量少用in的方式查询，尤其是在shard上，他会让你的查询去被一个shand上跑一次，
如果逼不得已要用的话再每个shard上建索引。
优化in的方式是把in分解成一个一个的单一查询。速度会提高40-50倍。
2.和大部分数据库优化一样，查询量大，并发大的时候通过前端加缓存解决。
3.在写入mongodb的时候，可以加入safe用安全模式写。
原创
2012-02-01 09:31:11
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查询优化 ： 字段优化、加入索引库名: lx创建索引:db.lx.createIndex(keys, options) Keys 为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。查询创建是否成功:db.l
原创
2021-07-09 10:17:12
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千亿级数据迁移mongodb成本节省及性能优化实践(附性能对比质疑解答) - 知乎 (zhihu.com)
首先，mongodb中的索引同MySQL中的很类似，因此很多在MySQL中创建高效索引的技术也适用于mongodb。再者，而且可能更加重要的是，索引优化建议也只能到此为止。对于你的应用，最好的索引依赖于几个重要的因素，包含你期望的查询种类，读/写频率，甚至系统的剩余内存。这意味着最好的策略就是对数据集准备多套索引配置方案，然后观察那个表现最好。索引策略这里有一些创建良好索引的基本原则。创建匹配查询
技术若只如初见，那么还会踩坑么? 在系统引入 MongoDB 也有几年了，一开始是因为 MySQL 中有单表记录增长太快（每天几千万条吧）容易拖慢 MySQL 的主从复制。而这类数据增长迅速的流水表，对数据一致性也没那么高要求，而且业务上也不需要关联查询它，就考虑分出去。为什么是 MongoDB？刚
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2019-06-03 18:23:00
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MongoDB是一个开源的、高性能的、面向文档的NoSQL数据库。它以JSON格式存储数据，并支持动态模式。在使用MongoDB时，我们可以通过一些优化策略来提高其性能和效率。
### 1. 设计合理的数据模型
在使用MongoDB时，一个合理的数据模型设计至关重要。我们需要根据实际业务需求来设计集合结构和文档模式。遵循一些基本原则可以帮助我们提高查询效率：
- 避免嵌套过深的文档结构，以减
原创
2023-09-01 04:02:02
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Redis的优化：1. 根据业务需要选择合适的数据类型，并为不同的应用场景设置相应的紧凑存储参数。2. 当业务场景不需要数据持久化时，关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能以及最大的内存使用量。3. 如果需要使用持久化，根据是否可以容忍重启丢失部分数据在快照方式与语句追加方式之间选择其一，不要使 用虚拟内存以及diskstore方式。4. 不要让你的Redis所在机器物理内存使用超过实际内存总量的
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2023-08-20 22:58:37
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第一步 找出慢速查询1. 开启内置的查询分析器,记录读写操作效率: db.setProfilingLevel(n,{m}),n的取值可选0,1,2； 1) 0是默认值表示不记录； 2) 1表示记录慢速操作,如果值为1,m必须赋值单位为ms,用于定义慢速查询时间的阈值；  
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2023-06-18 14:09:01
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MongoDB 数据库的优化主要包括以下几个方面：索引优化：通过创建适当的索引来提高查询性能。内存优化：通过增加内存大小来减少磁盘读写次数，提高数据库性能。数据分片：通过数据分片技术，将数据分布到多个服务器，提高数据库的并发能力和处理能力。读写分离：通过将读操作和写操作分配到不同的服务器上，减小单个服务器的负担，提高数据库的性能。数据压缩：通过对数据进行压缩，减小数据存储空间，提高数据库性能。以上
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2023-06-01 17:38:43
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Mongodb 3 查询优化（慢查询Profiling）
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2023-06-25 23:04:31
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项目一直在使用mongodb云数据库，最近发现数据库周期性的隔两天崩一次。客服人员一直告诉我们数据库存在大量的慢查询，一直在积压，所以导致数据库一部分业务表死锁了。
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2023-06-01 22:54:14
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Mongodb 插入文档MongoDB 中的一个文档类似 SQL 表中的一条记录。插入集合集合中插入文档使用 insert_one() 方法，该方法的第一参数是字典 name => value 对。以下实例向 sites 集合中插入文档：#!/usr/bin/python3
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb:
