mongodb 更新-mongodb大批量数据更新(4-7-95)

更新时间：2024-07-01 分类：MongoDB 浏览量：2

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在我们团队的项目中，一开始用的是memcached，后来用redis替代。相比memcached： redis具有持久化机制，可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。

结论：Redis 不能当数据用。原因：我们理解的数据库，无论是 SQL、NoSQL、NewSQL，至少要是读写一致的。

redis做数据库不靠谱，不是所有的数据都是立即回写磁盘的。

缓存。缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。

Redis 已经发展了 2 年多，很多团队已经验证了它是一个靠谱的数据库。但是它并不通用，使用场景是有限的。知乎日报的基础数据和统计信息是用 Redis 存储的，这使得请求的平均响应时间能在 10ms 以下。

当然需要啊。。redis里面其实就是一些json。。实际工作中，在大部分情况下，不用redis或者mongodb可以。。但没有传统数据库却不行你首先应该搞清楚，redis本身是为了为了提高数据访问速度。。

1、范式化与反范式化在项目设计阶段，明确集合的用途是对性能调优非常重要的一步。

2、对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一。通过查看一个查询的explain（）输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。

3、在短时间内完成 MongoDB 差异数据对比，可以采用以下方法：使用专业的数据对比工具：市场上有一些专业的中间件工具，如 NineData，提供了一种高效且易于使用的 MongoDB 数据对比功能。

4、建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。

5、MongoDB通过在选举成功，到新Primary即位之前，新增了一个 catchup（追赶）操作来解决。即在节点获取投票胜利之后，会先检查其它节点是否有比自己更新的oplog，如果没有就直接即位，如果有就先把数据同步过来再即位。

MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。

mongod -v --logpath /var/log/mongodb/serverlog --logappend 2，显示日志文件：复制代码代码示例：ll /var/log/mongodb/serverlog 3，日志持续增加，如果不定期清理，会影响mongodb的运行效率。

简述一下MongoDB的应用场景 mongodb 支持副本集、索引、自动分片，可以保证较高的性能和可用性。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。