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mongodb查询熟读慢的方法MongoDB是一种非关系型数据库，其查询语句可以帮助我们高效地检索和筛选数据。
在使用MongoDB进行查询时，有时会遇到熟读慢的问题，即查询语句执行速度较慢。
本文将介绍一些解决MongoDB熟读慢问题的方法。
1. 索引优化索引是MongoDB中提高查询性能的重要手段之一。
通过在查询字段上创建索引，可以加快查询速度。
在使用索引时，需要根据具体的查询需求和数据特点选择合适的索引类型，如单字段索引、复合索引等。
同时，需要注意索引的选择不宜过多，否则会增加写入数据的负担。
2. 避免全表扫描全表扫描是指在查询中没有使用索引，导致需要遍历整个数据集合进行查询。
为了避免全表扫描，可以通过优化查询语句或创建适当的索引来提高查询性能。
例如，可以使用合适的查询条件来缩小查询范围，或者使用explain()方法来分析查询语句的执行计划，找出慢查询的原因。
3. 分片技术当数据量较大时，单个MongoDB实例可能无法满足查询性能的要求。
这时可以考虑使用分片技术将数据分散存储在多个MongoDB实例上，从而提高查询并发能力和整体性能。
4. 查询优化对于复杂的查询语句，可以通过优化查询方式来提高查询性能。
例如，可以使用聚合管道操作符来对数据进行分组、过滤和计算，减少数据传输和处理的开销。
此外，还可以使用投影操作符来限制查询返回的字段数量，避免返回不必要的数据。
5. 批量操作当需要批量执行多个查询或更新操作时，可以考虑使用批量操作来提高执行效率。
MongoDB提供了一些批量操作的方法，如bulkWrite()、insertMany()等，可以有效减少与数据库的交互次数，提高数据操作的效率。
6. 数据模型设计合理的数据模型设计可以有效提高查询性能。
根据具体业务需求，可以采用嵌入式文档或引用式文档等不同的数据模型。
嵌入式文档可以减少多表关联查询的开销，提高查询性能；而引用式文档可以提高数据的一致性和可维护性。
mongodb开发技巧-回复以下是本人对于mongodb开发技巧的一些见解和经验分享，希望对读者有所帮助。
一、mongodb简介MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，它提供了高性能、高可扩展性和易用性的存储解决方案。
与传统的关系型数据库相比，MongoDB采用了文档数据库的存储模式，它使用了类似JSON的BSON格式存储数据，可以存储更加灵活的数据结构，并且支持动态模式。
二、数据建模与设计1. 根据应用需求进行数据建模在使用MongoDB进行开发时，首先需要根据应用需求进行数据建模。
需要注意的是，MongoDB是schema-less的，即不需要预定义表结构，但这并不意味着它就不需要设计，相反，对于NoSQL数据库，更需要合理的设计数据模型，便于查询和管理。
2. 使用Embedded DocumentsMongoDB提供了Embedded Documents的功能，可以嵌入文档中，这样可以更加高效地存储和查询相关数据。
如果某些字段的数据与其他字段关系密切，可以将其作为嵌入式文档存储在主文档中，减少查询时的IO 开销。
3. 使用Array FieldsMongoDB允许在文档中存储Array类型的字段，这样可以更好地组织和管理相关数据。
例如，对于一个商品的文档，可以将其相关的标签和评论存储在一个数组字段中，便于查询和管理。
4. 使用索引索引是提高查询性能的重要手段。
在设计数据模型时，需要考虑哪些字段需要建立索引，以及选择合适的索引类型。
常见的索引类型包括单键索引、多键索引、文本索引等。
需要根据具体的查询场景和数据特点选择合适的索引。
三、查询优化与性能调优1. 选择合适的查询操作符在使用MongoDB进行查询时，需要选择合适的查询操作符以提高查询性能。
常见的查询操作符包括eq（等于）、gt（大于）、lt（小于）等。
需要根据具体的查询条件选择合适的操作符，避免全表扫描。
2. 利用聚合管道优化查询MongoDB的聚合管道是一种强大的查询优化工具，可以在查询时对多个阶段进行处理，以提供更复杂的查询结果。
MongoDB查询性能优化验证及验证结论：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+。
测试环境：mongodb使⽤ replica set，1主2从，96G内存，版本2.6.5Mem消耗（4个200w数据的collection）：空间消耗（测试数据最终选定的collection）：Jvm: -Xms2G -Xmx2GPing延迟33ms查询都使⽤ReadPreference.secondaryPreferred()⽆正则1、创建stationId, firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）查询次数：20000查询条件：多条件查询10条记录，并逐条获取记录String key = "清泉" + r.nextInt(1000);Pattern pattern = pile(key);BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",new BasicDBObject("$in", new Integer[]{20})).append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000)).append("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000))); DBCursor cursor = collection.find(queryObject).limit(10).skip(2);并发：200耗时：61566单次耗时（server）：124msQps:324.852、创建stationId, firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）查询次数：20000查询条件：多条件查询10条记录排序，并逐条获取记录String key = "清泉" + r.nextInt(100);Pattern pattern = pile(key);BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",new BasicDBObject("$in", new Integer[]{4, 20})).append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000)).append("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000))); DBCursor cursor = collection.find(queryObject).sort(new BasicDBObject("firmId", 1)).limit(10).skip(2);并发：200耗时：63187单次耗时（server）：119msQps:316.523、创建stationId, firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）查询次数：2000查询条件：多条件查询记录数String key = "清泉" + r.nextInt(100);Pattern pattern = pile(key);BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",new BasicDBObject("$in", new Integer[]{4, 20})).append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000)).append("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000)));long count = collection.count(queryObject);并发：200耗时：21887单次耗时（client）：280msQps:91.38有正则4、创建stationId, firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）查询次数：20000查询条件：多条件查询10条记录，并逐条获取记录String key = "清泉" + r.nextInt(1000);Pattern pattern = pile(key);BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",new BasicDBObject("$in", new Integer[]{20})).append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000)).append ("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000))).append("firmName", pattern);DBCursor cursor = collection.find(queryObject).limit(10).skip(2);并发：200耗时：137673单次耗时（server）：225msQps:145.275、创建stationId, firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）查询次数：20000查询条件：多条件查询10条记录排序，并逐条获取记录String key = "清泉" + r.nextInt(1000);Pattern pattern = pile(key);BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",new BasicDBObject("$in", new Integer[]{4, 20})).append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000)).append ("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000))).append("firmName", pattern);DBCursor cursor = collection.find(queryObject).sort(new BasicDBObject("firmId", 1)).limit(10).skip(2);并发：200耗时：138673单次耗时（server）：230msQps:144.226、创建stationId, firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）查询次数：2000查询条件：多条件查询记录数String key = "清泉" + r.nextInt(1000);Pattern pattern = pile(key);BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",new BasicDBObject("$in", new Integer[]{4, 20})).append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000)).append ("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000))).append("firmName", pattern);long count = collection.count(queryObject);并发：200耗时：23155单次耗时（client）：330msQps:86.37MongoDB索引特点1、复合索引必须命中⾸字段，否则⽆法⽣效。
MongoDB⼊门实战教程（14）MongoDB⼊门实战教程转眼就到了尾声，本篇我们就来总结⼀下MongoDB的应⽤开发最佳实践。
1 关于MongoDB的连接（1）MongoDB Driver：我们最好选择与所⽤MongoDB服务器版本⼀致或相兼容的Driver版本。
（2）MongoClient：在应⽤程序中使⽤MongoClient对象连接到MongoDB实例时，应该保证它是单例，并且在整个⽣命周期中都从它获取其他操作对象（如Database，Collection等）。
（3）ConnectionString：建议在连接字符串中配置⼤部分连接默认选项，如maxPoolSize，readConcern，writeConcern等。
// 连接到复制集mongodb://节点1,节点2,节点3…/database?[options]// 连接到分⽚集mongodb://mongos1,mongos2,mongos3…/database?[options]常见的连接字符串参数有：maxPoolSize ：连接池⼤⼩maxWaitTime：最⼤等待时间，建议设置，⾃动杀掉太慢的查询writeConcern：建议设置为majority 保证数据安全readConcern：对于数据⼀致性要求较⾼的场景适当使⽤对于连接字符串中的节点和地址：⽆论对于复制集或分⽚集，连接字符串中建议全部列出所有节点地址连接字符串中尽可能使⽤与复制集内部配置相同的域名或IP地址，建议均使⽤域名不要在mongos前⾯使⽤负载均衡：MongoDB Driver⾃⼰会处理负载均衡和⾃动故障恢复，不要在mongos或复制集上层放置负载均衡器（⽐如LVS或Nginx），否则Driver会⽆法探测具体哪个节点存活，也⽆法判断游标是在哪个节点创建的。
2 关于查询和索引（1）每⼀个查询都必须要有对应的索引，尽量使⽤覆盖索引（Covered Indexes），这样可以避免读数据⽂件。
mongodb的优缺点对⽐mysql, mongo的优缺点有：缺点l 不⽀持事务操作l 占⽤空间过⼤l MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护⼯具l ⽆法进⾏关联表查询，不适⽤于关系多的数据l 复杂聚合操作通过mapreduce创建，速度慢| 模式⾃由，⾃由灵活的⽂件存储格式带来的数据错误|1. 预分配模式带来的磁盘瓶颈。
mongodb采⽤数据⽂件预分配模式来⽣成数据⽂件，数据⽂件的⼤⼩从64M开始，每增加⼀个⽂件，⼤⼩翻倍，直到2G，以后每次增加数据就会⽣成2G左右的数据⽂件，结合mongodb的mmap内存模型，对于写数据⽂件，将随机写转换为顺序写，⼀定程度上缓解了磁盘的io压⼒。
但在实际使⽤中，遇到了在预分配2G的数据⽂件时，如果磁盘io较慢，则mongodb基本锁死，⽆法响应请求的情况。
持续时间则根据磁盘io 的性能来确定。
这个问题在2.0之后版本可能会有些改善，但在磁盘性能低的服务器上，该问题依旧存在.这个问题⽬前没有太好的解决⽅案，只能建议使⽤读写性能⽐较好的服务器来跑mongodb。
1. 在数据存量⼤于内存⼤⼩时，mongodb遇到冷数据查询速度变慢。
mongodb使⽤mmap的内存管理模式，如果查询的都是热数据，那么会在内存中直接查询，如果遇到冷数据，就需要从磁盘读取，并将⼀部分热数据从内存卸载掉.有⼈曾经说mongodb内存管理是加载固定⼤⼩的⽂件块到内存，即如果冷数据在磁盘上，他会根据请求的数据，加载⼀定⼤⼩的数据块到内存，并卸载掉同样的热数据，这个操作本⾝会带来⼀定io.因为mongodb使⽤的是全局锁，在某个操作缓慢时，整个操作队列会全部变慢。
这个问题造成了mongodb会出现偶发性堵塞问题，连带整个库的性能下降。
该问题在应⽤需要尽量避免出现，需要将mongodb的数据⼤⼩规划好，尽量不要使数据量超过内存的⼤⼩，如果超过内存⼤⼩后，尽量不要去请求冷数据。
1. Mongodb全局锁机制。
Mongodb3查询优化（语句优化、建索引）⼀、explain()，语句分析⼯具MongoDB 3.0之后，explain的返回与使⽤⽅法与之前版本有了很⼤的变化，介于3.0之后的优秀特⾊和我们⽬前所使⽤给的是3.0.7版本，本⽂仅针对MongoDB 3.0+的explain进⾏讨论。
3.0+的explain有三种模式，分别是：queryPlanner、executionStats、allPlansExecution。
现实开发中，常⽤的是executionStats模式，主要分析这种模式。
给这个person集合创建age键的索引：db.person.createIndex({"age":1})db.getCollection('person').find({"age":{"$lte":2000}}).explain("executionStats"){"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "personmap.person","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"age" : {"$lte" : 2000.0}},"winningPlan" : {"stage" : "FETCH","inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","keyPattern" : {"age" : 1.0},"indexName" : "age_1","isMultiKey" : false,"direction" : "forward","indexBounds" : {"age" : ["[-1.#INF, 2000.0]"]}}},"rejectedPlans" : []},"executionStats" : {"executionSuccess" : true,"nReturned" : 2001,"executionTimeMillis" : 143,"totalKeysExamined" : 2001,"totalDocsExamined" : 2001,"executionStages" : {"stage" : "FETCH","nReturned" : 2001,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 2002,"advanced" : 2001,"needTime" : 0,"needFetch" : 0,"saveState" : 16,"restoreState" : 16,"isEOF" : 1,"invalidates" : 0,"docsExamined" : 2001,"alreadyHasObj" : 0,"inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","nReturned" : 2001,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 2002,"advanced" : 2001,"needTime" : 0,"needFetch" : 0,"saveState" : 16,"restoreState" : 16,"isEOF" : 1,"invalidates" : 0,"keyPattern" : {"age" : 1.0},"indexName" : "age_1","isMultiKey" : false,"direction" : "forward","indexBounds" : {"age" : ["[-1.#INF, 2000.0]"]},"keysExamined" : 2001,"dupsTested" : 0,"dupsDropped" : 0,"seenInvalidated" : 0,"matchTested" : 0}}},"serverInfo" : {"host" : "qinxiongzhou","port" : 27017,"version" : "3.0.7","gitVersion" : "6ce7cbe8c6b899552dadd907604559806aa2e9bd"},"ok" : 1.0}db.getCollection('person').find({"age":{"$lte":2000}}).explain("executionStats")对queryPlanner分析queryPlanner: queryPlanner的返回space:该值返回的是该query所查询的表queryPlanner.indexFilterSet:针对该query是否有indexfilterqueryPlanner.winningPlan:查询优化器针对该query所返回的最优执⾏计划的详细内容。
mongodb实验总结心得MongoDB是一种非关系型数据库，被广泛应用于各种应用程序的开发中。
在最近的一次实验中，我深入学习了MongoDB的使用，并通过实践总结出一些心得体会。
在实验中我学会了如何安装和配置MongoDB。
MongoDB的安装非常简单，只需下载安装包并按照指示进行安装即可。
在配置方面，我学会了如何设置数据库的路径、日志文件的路径、端口号等基本配置项。
这些配置项可以根据实际需求进行调整，以满足不同的应用场景。
我学习了MongoDB的基本操作。
MongoDB使用的是JSON-like的文档存储格式，这使得数据的存储和查询非常灵活。
在实验中，我学会了如何创建数据库和集合，并通过插入、更新、删除文档来操作数据。
我还学会了使用查询语句来检索数据，包括简单的查找、排序、限制返回数量等操作。
这些操作都非常直观和易于理解，让我对MongoDB的操作有了更深入的认识。
我还学习了MongoDB的索引和聚合操作。
索引可以显著提高数据查询的效率，特别是在大规模数据集上。
在实验中，我学会了如何创建索引，并通过explain()方法来分析查询语句的性能。
聚合操作可以对数据进行分组、统计等操作，非常适合处理复杂的数据分析需求。
在实验中，我学会了如何使用聚合管道来实现各种数据分析操作，如分组统计、计算平均值等。
我还学习了MongoDB的备份和恢复操作。
数据的备份是非常重要的，可以保护数据免受丢失或损坏的风险。
在实验中，我学会了如何使用mongodump命令来进行备份，并使用mongorestore命令来进行数据恢复。
备份和恢复操作非常简单，只需一条命令即可完成，这极大地方便了数据管理和维护工作。
在实验中我还学习了MongoDB的安全机制。
MongoDB提供了对数据的访问控制和用户认证功能，可以确保数据的安全性。
在实验中，我学会了如何创建用户、为用户分配权限，并通过认证来保护数据库的访问。
这些安全机制可以有效防止非法访问和数据泄露，是保护数据安全的重要手段。
MongoDB数据库优化实践MongoDB是当今非常流行的开源NoSQL数据库之一，它有着很多亮点特性，比如分布式、高可扩展性、动态模式等，因此在很多场合被用来存储海量数据。
但是，对于那些无经验或mongodB教学授课过少的开发者们，他们在面临很多性能瓶颈的同时，常常会有一些错误的操作行为。
在这篇文章中，我们就将针对该问题提出一些可行的建议和优化方法，以期能够有效提高MongoDB的性能表现。
1 数据库性能瓶颈的分析首先，我们需要正确识别出是何种原因导致了数据库性能的瓶颈，才能更好的设计出具体对策来加以优化。
下面我们列举出一些可能出现性能问题的原因：1.1 数据库架构设计不合理一般来说，MongoDB的一个实例支持的性能和容量与磁盘I/O 带宽和CPU处理速度相关。
因此，如果你的数据库设计过于复杂或过于拥挤，就可能会导致数据库性能下降。
特别强调的是，MongoDB不支持多线程写入，因此在高并发情况下很容易就会出现性能瓶颈。
因此，如果一次写入或操作请求过多，就会导致大量阻塞请求占满缓存或文件系统缓存，从而引起锁定和过度的上下文切换。
1.2 硬件资源不足或不合理如果你的硬件资源过小或者不合理，也有可能影响MongoDB的性能表现。
比如，你的硬盘的I/O能力比较低，这样的话，如果一次读取超过缓存大小的数据，数据库就会过度地换取硬盘的页，从而影响性能。
1.3 不合理的查询操作在实际的应用场景中，大部分的性能问题都源于查询操作。
MongoDB是一个动态的数据库系统，它不同于传统关系型数据库那样固定的模式，而是采用了动态模式，这也就意味着我们有可能会用错误的查询方式来查询数据，从而导致一些性能问题。
1.4 数据库锁定如果你的应用程序需要长时间持有一个锁来执行某个任务，那么可能会导致其他请求阻塞。
因此，当锁被解放时，其他应用请求需要等待，从而导致性能降低。
不仅如此，如果你的应用程序需要长时间持有一个锁，那么就不适合MongoDB这样的非关系型数据库。
MongoDb优化指南1、为什么选择MongoDB？1、性能在⼤数据时代中，⼤数据量的处理已经成了考量⼀个数据库最重要的原因之⼀。
⽽MongoDB的⼀个主要⽬标就是尽可能的让数据库保持卓越的性能，这很⼤程度地决定了MongoDB的设计。
在⼀个以传统机械硬盘为主导的年代，硬盘很可能会成为性能的短板，⽽MongoDB选择了最⼤程度⽽利⽤内存资源⽤作缓存来换取卓越的性能，并且会⾃动选择速度最快的索引来进⾏查询。
MongoDB尽可能精简数据库，将尽可能多的操作交给客户端，这种⽅式也是MongoDB能够保持卓越性能的原因之⼀。
2、扩展现在互联⽹的数据量已经从过去的MB、GB变为了现在的TB级别，单⼀的数据库显然已经⽆法承受，扩展性成为重要的话题，然⽽现在的开发⼈员常常在选择扩展⽅式的时候犯了难，到底是选择横向扩展还是纵向扩展呢？横向扩展（scale out）是以增加分区的⽅式将数据库拆分成不同的区块来分布到不同的机器中来，这样的优势是扩展成本低但管理困难。
纵向扩展（scale up）纵向扩展与横向扩展不同的是他会将原本的服务器进⾏升级，让其拥有更强⼤的计算能⼒。
这样的优势是易于管理⽆需考虑扩展带来的众多问题，但缺点也显⽽易见，那就是成本⾼。
⼀台⼤型机的价格往往⾮常昂贵，并且这样的升级在数据达到极限时，可能就找不到计算能⼒更为强⼤的机器了。
⽽MongoDB选择的是更为经济的横向扩展，他可以很容易的将数据拆分⾄不同的服务器中。
⽽且在获取数据时开发者也⽆需考虑多服务器带来的问题，MongoDB可以将开发者的请求⾃动路由到正确的服务器中，让开发者脱离横向扩展带来的弊病，更专注于程序的开发上。
3、使⽤MongoDB采⽤的是NoSQL的设计⽅式，可以更加灵活的操作数据。
在进⾏传统的RDBMS中你⼀定遇到过⼏⼗⾏甚⾄上百⾏的复杂SQL语句，传统的RDBMS的SQL语句中包含着⼤量关联，⼦查询等语句，在增加复杂性的同时还让性能调优变得更加困难。
mongodb数据库基本操作综合实训头歌-回复MongoDB数据库基本操作综合实训MongoDB是一种无SQL数据库，广泛应用于大数据、云计算和Web应用中。
它具有高性能、高可用性、可扩展性和灵活性等优点。
本文将以MongoDB数据库基本操作为主题，从安装和配置到数据的增删改查，一步一步回答解决方案。
一、MongoDB的安装和配置1. 下载MongoDB首先，我们需要从官方网站[1]上下载MongoDB的压缩包。
选择合适的版本和操作系统，并进行下载。
2. 解压缩MongoDB下载完成后，将压缩包解压到合适的目录下。
3. 创建数据库文件夹在解压缩后的目录下，创建一个文件夹用于存储数据库文件。
4. 配置MongoDB进入解压缩后的bin目录，编辑mongodb.conf文件，配置数据库的运行参数，例如设置数据库文件的存储路径、监听的IP地址和端口等。
5. 启动MongoDB在解压缩后的bin目录下，执行命令`./mongod config mongodb.conf`，即可启动MongoDB数据库。
二、连接MongoDB数据库1. 连接数据库使用MongoDB提供的Shell命令行工具mongo，输入命令`mongo`，即可连接到本地运行的MongoDB数据库。
2. 创建数据库在连接的MongoDB数据库中，输入命令`use <数据库名>`，即可创建新的数据库。
三、数据的增删改查1. 插入数据使用MongoDB提供的命令db.collection.insert()，可以向指定的集合中插入新的文档。
例如，我们可以执行以下命令插入一条用户数据：ers.insert({name: "张三", age: 25})2. 查询数据使用MongoDB提供的命令db.collection.find()，可以查询指定集合中的文档。
例如，我们可以执行以下命令查询所有年龄大于20岁的用户数据：ers.find({age: {gt: 20}})3. 更新数据使用MongoDB提供的命令db.collection.update()，可以更新指定集合中的文档。
