# 如何实现mongodb插入性能
## 一、整体流程
下面是实现mongodb插入性能的整体流程：
```mermaid
erDiagram
插入性能流程 {
确定数据模型: {
"1. 设计数据结构"
}
连接数据库: {
"2. 建立数据库连接"
}
原创
2024-04-03 03:32:16
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摘要上篇文章介绍了mapReduce这个聚合操作。本篇将继续学习，db有了，collection和document也有，基本上够用了，但是随着项目上线后，发现业务数据越来越多，查询效率越来越慢，这时就需要分析慢查询记录了。如何开启慢查询记录？就是本篇文章介绍的内容了。相关文章[MongoDB]入门操作[MongoDB]增删改查[MongoDB]count，gourp，distinct[MongoD
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2024-04-17 06:57:46
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1. 性能优化分类mongodb性能优化分为软件层面和操作系统层面。软件层面，一般通过修改mongodb软件配置参数来达到，这个需要非常熟悉mongodb里面的各种配置参数；而操作系统层面，相对简单点，主要是修改操作系统参数，比如说：关闭传输页缓存、使用SSD替代机器硬盘等等。2. 软件层面优化2.1 设置WiredTiger的cacheSizeGB通过cacheSizeGB选项配置控制
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2024-07-25 17:56:07
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## MongoDB 和ES 插入性能对比
### 背景介绍
在现代开发中，数据存储是一个非常重要的环节。而NoSQL数据库中的MongoDB和ES都是非常常见的选择。在实际应用中，我们往往需要考虑到数据库的插入性能，即数据写入的速度。本文将对MongoDB和ES的插入性能进行对比分析，并给出一些代码示例。
### MongoDB 插入性能
首先，我们来看MongoDB的插入性能。Mong
原创
2024-05-27 06:23:44
135阅读
1.1MongoDB的简单介绍在当今的数据库市场上，MySQL无疑是占有一席之地的。作为一个开源的关系型数据库，MySQL被大量应用在各大网站后台中，承担着信息存储的重要作用。2009年，甲骨文公司（Oracle）收购Sun公司，MySQL成为Oracle旗下产品。而MongoDB是一种文件导向的数...
原创
2021-07-29 10:29:07
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MongoDB管理工具 MongoCola的开发已经进入第三个年头了。官方对于C#驱动的投入不够导致了很多东西都必须自己实现，但是不管怎么样，工具现在已经很强大了。最近准备着手插件系统的开发，简单的插件系统，其实代码量非常的少。1.插件基类插件系统需要一个插件基类的支持，这个基类，规定了一个插件所包含的固有字段，例如插件名称，插件说明，插件作者等等。同时，还定义了主方法的名称，毕竟插件
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2024-05-25 11:49:13
32阅读
1. 背景介绍 1.1 MongoDB的简单介绍 在当今的数据库市场上，MySQL无疑是占有一席之地的。作为一个开源的关系型数据库，MySQL被大量应用在各大网站后台中，承担着信息存储的重要作用。2009年，甲骨文公司（Oracle）收购Sun公司，MySQL成为Oracle旗下产品。 而Mongo
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2018-06-16 00:41:00
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：http://blog..net/clh604/article/details/196088691.1 MongoDB的简单介绍在当今的数据库市场上，MySQL无疑是占有一席之地的。作为一个开源的关系型数据库，mysql被大量应用在各大网站后台中，承担着信息存储的重要作用。
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2023-02-20 16:54:42
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# MongoDB 和 ES 插入更新性能对比
在大数据处理和存储中，数据库性能一直是一个非常重要的话题。这里我们将重点讨论 MongoDB 和 Elasticsearch（ES）在插入和更新数据时的性能对比。
## MongoDB
MongoDB 是一个开源的 NoSQL 数据库，它被广泛用于存储非结构化数据。MongoDB 采用文档存储的方式，数据以键值对的形式存储，这样可以快速查询和操
原创
2024-05-16 06:40:46
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insert向集合中插入文档
db.collection.insert({field1:string},{field2:int},{field3:list},{field4:dict})
向集合中插入一条文档
db.collection.insertOne({key:value})
向集合中插入多条文档
db.collection.insertMany([{key:value},{key:
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2024-02-26 07:11:53
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MongoDB vs Elasticsearch 两者的定位MongoDB和Elasticsearch都属于NoSQL大家族, 且都属于文档型数据存储所以这两者的很多功能和特性高度重合, 但其实两者定位完全不同MongoDB 是 文档型数据库, 提供 数据存储和管理服务 Elasticsearch 是搜索服务, 提供 数据检索服务两者的很大区别在于源数据的存储和管理MongoDB作为一个
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2023-08-25 11:50:37
325阅读
## MongoDB插入的流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接到MongoDB数据库)-->B(选择要插入数据的集合)
B-->C(创建要插入的文档)
C-->D(插入文档到集合中)
```
### 步骤和代码
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 连接到MongoDB数据库
原创
2023-12-08 07:59:38
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MongoDB是一个高性能可扩展基于文档的NoSQL数据库，高性能也需要在多个关键维度的配置，包括硬件、应用模式、模式设计、索引、磁盘I/O等。存储引擎WiredTiger是3.0以后的默认存储引擎，细粒度的并发控制和数据压缩提供了更高的性能和存储效率。3.0以前默认的MMAPv1也提高了性能。在MongoDB复制集中可以组合多钟存储引擎，各个实例实现不同的应用需求。硬件MongoDB初衷是采用水
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2023-06-04 16:07:11
164阅读
mongodb3.0 性能测试报告 一mongodb3.0 性能测试报告 二 mongodb3.0 性能测试报告 三 测试环境： 服务器：X86 pcserver 共6台  
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2023-05-31 16:13:17
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如果你的应用使用的是MongoDB，那么你就有可能需要关注它的性能问题，一般访问数据的方式，硬件，数据库连接数会引起性能问题。索引建立不合适，数据结构不合理也会限制性能，在后面会讲到这些如何影响数据库锁也有可能已经到达数据库的最大性能，需要进行扩容，对硬件升级，比如需要合适大小的内存容量。这部分可以关注内存和MMAPv1 存储引擎有时候性能问题可能只是暂时的，请求突然增加引起。这会在数据库连接数部
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2023-08-15 18:08:32
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一、特性 1、Aggregation有几个核心的特性： 1）支持多种stages 2）可以将计算结果保存在collection中，在sharding环境中仍然适用，而且在output之前可以对结果数据进行“修剪”；当然可以将结果数据保存在内存（inline）并返回cursor，便于客户端访问结果数据。 
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2023-07-20 20:14:04
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MongoDB1. 入门1.1 介绍MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，设计的初衷是用于简化开发和方便扩展，是NoSql数据库产品中最像关系型数据库的非关系型数据库。它支持的数据结构非常松散，是类似Json的Bson格式（二进制的Json），因此可以存储比较复杂的数据类型，且保持相当高的灵活性。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，
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2024-06-08 21:14:35
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Mongodb-aggregate在工作中经常遇到一些mongodb的聚合操作，和mysql对比起来，mongo存储的可以是复杂的类型，比如数组，字典等mysql不善于处理的文档型结构，但是mongo的聚合操作比mysql复杂。mysql与mongo聚合类比SQL 操作/函数 mongodb聚合操作where$matchgroup by$grouphaving$matchs
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2023-09-19 08:38:51
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目录1、聚合简介2、简单练习3、聚合操作3.1 求和-$sum3.2 过滤-$match3.3 最大值-$max3.4 最小值-$min3.5 平均值-$avg3.6 统计结果返回数组-$push3.7 数组字段拆分-$unwind3.8 管道操作3.8.1、聚合投影约束-$project3.8.2、字符串处理-$project3.8.3、算数运算-$project3.9 多表关联-lookup1
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2023-08-20 22:33:15
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简介MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
db.collection.aggregate()方法是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。可以多个管道，能方便的进行数据的处理。聚合效率非常高。每个阶段管道限制
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2023-05-20 13:45:51
480阅读
