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
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2023-11-16 14:52:40
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# MongoDB 存储优化指南
## 引言
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，由于其文档导向的特性，适合快速开发。同时，MongoDB 的性能和存储效率会因数据模型设计、查询方式和索引策略而有所不同。本文将为刚入行的开发者介绍如何进行有效的 MongoDB 存储优化，并提供实用的代码示例和流程图以便于理解。
## 过程概述
在进行 MongoDB 存储优化时，可以遵循
原创
2024-10-22 05:26:24
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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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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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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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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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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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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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MongoDB 为很多问题提供了一系列的解决方案，针对于其它数据库的特性，它仍然毫不示弱，表现的非比寻常。MongoDB 同样支持存储过程。关于存储过程你需要知道的第一件事就是它是用 javascript 来写的。也许这会让你很奇怪，为什么它用 javascript 来写，但实际上它会让你非常满意，MongoDB 存储过程是存储在 db.system.js 表中的，我们想象一个简单的
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2023-06-03 21:23:53
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一.mongodb是什么？ MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ，支持海量数据存储，高性能的读写 1.mongo的体系结构SQL术语/概念MongoDB术语/概念解释/说明databasedatabase数据库tablecollection数据库表/集合rowdocument数据记录行/文档columnfield数据字段/域indexindex索引table joins表连接,Mong
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2023-07-28 11:45:19
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mongodb数据库详解一、特点：1. mongodb是一个no sql型数据库2. mongodb提供了一个面向文档存储，操作起来方便的数据库3. mongodb有更强的扩展性，如果负载增加，可以做分片4. mongodb是以键值对(key-value)形式进行存储5. Gridfs是mongodb内置功能，可以用于存放大量小文件二、应用类型：1. 网站数据2. 分布式场景3. 缓存层4. 文档
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2023-06-18 15:00:26
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1、逻辑关系的对比
关系型数据库：mysql数据库（database）、表（table）、记录（rows）三个层次的概念组成。
非关系型数据库：MongoDb数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次的概念组成。
MongoDB中的集合对应MySQL的表，但是集合里没有列、行和关系的概念，集合中只有文档，一个文档就相当于一条记录，这就是模式自
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2023-09-06 15:34:30
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本文导读：Mongodb是一种强大，灵活，可扩展的数据存储方式。它扩展了关系型数据库众多有用的功能，如索引，范围查询和排序。
MongoDB的文件存储格式为BSON,同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型.与数据库打交道的那些应用。例如，JSON没有日期类型，这会使得处理本来简单的日期问题变得非常繁琐。只有一种数字类型，没法区分浮点数
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2023-08-04 23:23:15
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gridfs是用于存储和检索超过BSON文档大小限制16 MB的文件的规范。gridfs不将文件存储在单个文档中，而是将文件分为多个部分或块[1]，并将每个块存储为单独的文档。默认情况下，gridfs使用默认块大小255 kb；也就是说，gridfs将文件划分为255 kb的块，最后一个块除外。最后一个块只有在必要的时候才那么大。类似地，不大于块大小的文件只有最后一个块，只使用所需的空间加上一些额
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2023-06-18 14:45:42
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MongoDB是一款非常常用的面向文档型非关系数据库，主要应用在微博、博客、IM等的消息存储业务中，由于存储的数据与金融等行业比起来并不是那么重要，而且对事务也没什么要求，所以在这种场景下，MongoDB要比关系型数据库更适合，因为传统的关系型数据库的每次操作都会有ACK，而MongoDB的设计去掉了这个步骤，大大提高了存储的性能，而且MongoDB的设计考虑了设备故障经常出现的场景，所以在设计时
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2023-10-25 21:31:22
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Memory Mapped Storage Engine (MMAP)是目前MongoDB唯一的存储引擎，它使用内存映射文件来避免磁盘的IO，操作系统的虚拟内存管理器，下面是MMAP的几个特点： 1、由于是由os来进行内存的管理，所以在文件系统内存和数据库内存之间是没有冗余之分的。 2、MongoDB可以不经过配置自动使用os剩余的内存 3、虚拟
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2023-09-26 12:22:35
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MongoDB 体系结构MongoDB和RDBMS(关系型数据库)对比RDBMSMongoDBdatabase(数据库)database（数据库）table （表）collection（ 集合）row（ 行）document（ BSON 文档）column （列）field （字段）index（唯一索引、主键索引）index （支持地理位置索引、全文索引 、哈希索引）join （主外键关联）emb
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2024-02-02 19:47:09
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3.4 游标和存储过程游标是系统为用户开设的一个数据缓冲区，用来存放SQL语句的执行结果。在数据库中，游标是一个十分重要的概念，游标提供了一种对从表中检索出的数据进行操作的灵活手段。 存储过程是一组为了完成特定功能的操作语句集，它可以经编译后存储在数据库中。存储过程是数据库中的一个重要对象，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。3.4.1 游标每个游标区都有一个名
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2023-08-08 08:09:40
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目录 一、MongoDB存储文件1、MongoDB存储小文件2、MongoDB存储大文件2.1、GridFS存储原理2.2、GridFS使用2.2.1、使用shell命令2.2.2、使用API二、SpringBoot整合MongoDB存储文件1、MongoDB存储小文件1.1、添加依赖1.2、配置1.3、模型层1.4、持久层1.5、服务层1.6、控制层1.7、工具类1.8、前端页面1.9、运行效
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2024-01-18 16:40:19
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1.mongoDB简介1.NoSQL数据库 数据库：进行高效的、有规则的进行数据持久化存储的软件NoSQL数据库：Not only sql，指代非关系型数据库优点：高可扩展性、分布式计算、低成本、灵活架构、半结构化数据、简化关联关系缺点：没有标准化、有限查询、不直观常见NoSQL数据库列存储：Hbase、Cassandra、Hypertable文档存储：Mo
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2023-09-21 23:39:49
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