文章目录MongoDB优化浅析一、MongoDB优化整体思路二、慢查询日志分析2.1 简介2.2 慢查询日志的使用2.3 慢查询日志内容详解三、执行计划分析3.1 简介3.2 执行计划内容详解四、索引分析4.1 基本命令4.2 索引分类4.2 索引的属性五、总结 MongoDB优化浅析一、MongoDB优化整体思路 MongoDB的查询语句优化与关系型数据库类似，简单来说就是通过慢查询日志找出
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2023-09-05 17:33:47
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NodeJs操作MongoDB之多表查询($lookup)与常见问题一,方法介绍aggregate()方法来对数据进行聚合操作。aggregate()方法的语法如下1 aggregate(operators,[options],callback)operators参数是如表1所示的聚合运算符的数组，它允许你定义对数据执行什么汇总操作。options参数允许你设置readPreference属性，它
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2023-06-03 21:50:06
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[1]引入
[2]概述
[3]索引设置
[4]索引种类
[5]全文索引
[6]地理位置索引
前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。本文
索引是用来加快查询速度的，事物都有双面性的，同时在每次插入、更新和删除操作时都会产生额外的开销。索引有时并不能解决查询慢的问题，一般来说，返回集合中一半以上的结果，全表扫描要比查询索引更高效些。创建太多索引，会导致插入非常慢，同时还会占用很大空间。可以通过一些工具来分析查询的效率来进一步优化索引。
一、MongoDB自带工具explain
使用explain命令返回查询使用的索引情
Database ProfilerMongoDB提供了一个数据库分析器，可以显示针对数据库的每个操作的性能特征。使用分析器来定位运行缓慢的任何查询或写操作。例如，您可以使用这些信息来确定要创建哪些索引。 从MongoDB 4.2开始，用于读写操作的profiler条目和诊断日志消息(即mongod/mongos日志消息)包括:queryHash帮助识别具有相同查询形状的慢速查询。plan
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2023-07-17 20:42:44
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结论：
1、 200w数据，合理使用索引的情况下，单个stationId下4w数据。mongodb查询和排序的性能理想，无正则时client可以在600ms+完成查询，qps300+。有正则时client可以在1300ms+完成查询，qps140+。
2、 Mongodb的count性能比较差，非并发情况下client可以在330ms完成查询，在并发情
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2023-08-15 21:11:50
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最近开始研究MySQL和MongoDB，发现这方面资料不多。尤其是真正的说到点子上的文章，太少了。有一些对比测试的文章基本上都是瞎测，测试方法都测到了马腿上，得出的结论基本上都是NoSQL毫无价值容我借用Russell Smith 的那句话：不是MongoDB不行，是你不懂。让我来分析一下MongoDB的真正性能吧。有说MongoDB慢 反对：不设其他唯一索引的情况下，只用_id 在普通办公电脑
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2023-07-05 11:35:27
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MongoDB 增删改查（一）主要特点 MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName=“Sameer”,Address=“8 Gandhi Road”)来实现更快的排序。 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，
这两天做mongodb的多表且多字段关联查询，这里做下使用记录，后续可套用该模式使用。如果不考虑性能影响的话，可以无限使用 lookup 做多表关联。多表关联查询的效率比单表加循环查询效率非常高。let mongoUrl=`mongodb://root:pwd@127.0.0.1:27017/dbName`;//数据库连接
let mongo=require("lycq").mongo;
asyn
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2023-08-16 10:00:16
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mongodb聚合命令分为三种：aggregate管道、mapreduce JavaScript函数、group JavaScript函数，以下是它们的对比aggregatemapreducegroup描述2.2新版功能设计的初衷是为了提高执行效率和聚合任务的可用性。使用管道(例如$group,$match,$sort)访问相关对象使用mapreduce聚合处理大数据集提供分组功能。性能比aggr
【摘要】 MongoDB 在进行分组统计时如果面对一些比较复杂的计算情况，往往会遇到 shell 脚本过于复杂的问题。而集算器 SPL 语言，则因其有丰富的函数库及易用性恰好能弥补 Mongo 这方面的不足。若想了解更多，请前往乾学院：MongoDB 分组统计!MongoDB 作为 NoSql 文档型数据库，在全球范围得到广泛的支持与应用。在比较常用的数据库功能中，相对于普通的增删改查，使用 gr
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2023-08-08 09:46:42
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在MongoDB中，有两种方式计算聚合：Pipeline 和 MapReduce。Pipeline查询速度快于MapReduce，但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑。MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存，如果一个聚合操作消耗20%以上的内存，那么MongoDB直接停止操作，并向客户端输出错误消息。
一，使用
# MongoDB Lookup: 数据关联查询
## 简介
在MongoDB中，lookup操作用于实现数据的关联查询。它允许我们在一个查询中跨多个集合（表）进行关联，并获取相关联数据的详细信息。lookup操作类似于关系型数据库中的JOIN操作，但它的实现方式和语法略有不同。
本文将介绍MongoDB中lookup操作的详细用法，并给出相应的代码示例。
## lookup操作的语法
原创
2023-09-15 07:29:28
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# MongoDB $lookup：实现多表关联查询
## 1. 背景介绍
在关系型数据库中，我们可以通过JOIN操作实现多表关联查询，但在NoSQL数据库中，如何实现这一功能呢？MongoDB提供了`$lookup`操作符，可以实现多表关联查询的功能。本文将详细介绍`$lookup`的使用方法，并提供代码示例。
## 2. `$lookup`操作符的作用
`$lookup`操作符是Mon
原创
2023-08-31 06:37:49
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# MongoDB $lookup操作符详解
## 介绍
在MongoDB中，$lookup是一个非常有用的聚合操作符。它允许我们在一个集合中进行"左连接"，将两个集合之间的文档关联起来。
$lookup操作符通常在聚合管道中使用，它可以在一个集合中查找另一个集合的匹配文档，并将它们合并到结果中。这对于创建复杂的查询和数据分析非常有用。
## 使用$lookup操作符
让我们通过一个示例
原创
2023-08-01 07:06:50
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mongoDB中的聚合操作将多个文档中的值组合在一起，并可对分组数据执行各种操作，以返回单个结果。 在SQL中的 count(*)与group by组合相当于mongodb 中的聚合功能。 mongoDB为我们提供了三种方法来实现聚合操作。分别是aggregation pipeline，Map-Reduce和Single Purpose Aggregation Operations。今天我们主要
# MongoDB查询性能慢的原因及优化方法
MongoDB是一个开源的文档数据库，其灵活的数据模型和强大的查询功能使其成为了许多应用程序的首选数据库。然而，有时我们可能会遇到查询性能慢的情况，这会影响到应用程序的响应速度和用户体验。
本文将介绍一些导致MongoDB查询性能变慢的常见原因，并提供一些优化方法来改善查询性能。
## 原因一：过多的数据量
MongoDB是一个面向文档的数据库
Spring.xml配置文件中
<mongo:options
connections-per-host="8"
threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="4"
connect-timeout="1000"
max-wait-time="1500"
auto
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2023-06-18 11:47:49
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外连接是在数据库查询中经常用到的特性，通过连接可以对同一数据库的一个集合执行左外连接，并连接集合的文档进行筛选操作。MongoDB聚合的$lookup会给每个输入的文档新增一个数组字段，连接集合中符合匹配条件的文档会放在新增的数组字段中，重塑后的文档会被传递到管道的下一阶段。下面详细介绍下聚合连接的用法。$lookup的用法{
$lookup:
{
from: &
## MongoDB Lookup 优化
在 MongoDB 中，lookup 是一个非常有用的操作，它可以将多个集合中的数据关联在一起。通过 lookup，我们可以在一个查询中获取更多的相关信息，从而简化我们的数据处理逻辑。然而，在处理大量数据时，lookup 操作可能会导致性能下降。本文将介绍一些优化技巧，帮助你在使用 MongoDB lookup 时提高查询效率。
### 什么是 Mon
