mongodb in查询性能-mongodb的访问速度是多少(1-11-43)

MongoDB本文目录一览：

• 1、谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景
• 2、为什么mongodb不能替代elasticsearch区别
• 3、java面试中redis,mongodb类的,会问哪些问题,怎么回答
• 4、mongodb和mysql哪个查询速度快
• 5、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,为WEB应用提供高性能的数据存...
• 6、mongodb查询速度慢是什么原因

谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景

1、二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。

2、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

3、Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。

4、事务性系统适用场景：Redis 最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。

5、mongodb实现语言是 C++ ，协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet。

为什么mongodb不能替代elasticsearch区别

与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。

MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。

当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型。这意味着，所有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样，比如string。

java面试中redis,mongodb类的,会问哪些问题,怎么回答

这个问题可以从平时开发项目中的经验来说，主要考察自己开发实际项目时候的解决思路。比如常见的访问量剧增问题、资源消耗过快、内存占满响应速度慢。运行程序来遍历表中的所有域。

MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。

一面切记不回答问题直接反问hr，二面也不建议，你自身的问题可以在hr问你有什么问题的时候你在说，避免因hr觉得你高傲自大而导致面试失败。

一般情况下是不会的，会 问一些测试的基础问题，还有就是设计测试用例，有的公司也会问你测试工具有关的问题。

mongodb和mysql哪个查询速度快

查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

相比较MySQL，MongoDB以一种直观文档的方式来完成数据的存储。它很像JavaScript中定义的JSON格式，不过数据在存储的时候MongoDB数据库为文档增加了序列化的操作，最终存进磁盘的其实是一种叫做BSON的格式，即Binary-JSON。

自带了对map-reduce运算框架的支持，这也很方便进行数据的统计。

mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。

快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！缺点：不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,为WEB应用提供高性能的数据存...

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

这类端口的数据库是mongodb数据库。mongodb是一个基于分布式文件存储的面向文档的数据库，由“c++”等语言编写，旨在为web应用提供可扩展、高性能的数据存储解决方案。所有的mongos数据库服务都使用30000端口。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

MongoDB[1] 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB——是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，其目的是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案，最大的特点在于它支持的查询语言非常强大，局域高性能、易部署、存储数据方便、模式自由等特点。

mongodb查询速度慢是什么原因

你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久。

这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率。

在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。

然后我们将全部的 MongoManager 关闭，业务的慢操作完全消失了。找出元凶经过前面的问题定位，我们已经能确定是MongoManager的定时器搞的鬼了。

在使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。