mongodb基本操作-mongodb最优实战(2-18-90)

更新时间：2024-07-12 分类：MongoDB 浏览量：2

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BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施：合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。创建合适的索引，以加速查询速度。配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。

MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。

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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

与 mysql 命令相比，传统的关系数据库由数据库（数据库）、表（表）和记录（记录）组成。图2。 Mongodb 由数据库、集合和文档对象组成。图3。

优点：可以大大提高系统的性能。它不仅可以加快数据检索的速度，还能在检索数据的过程中提高系统的性能，并且可以加速表与表之间的连接。2）缺点：占用更多的磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。

存储方式简单，易于维护管理，Access的对象有表、查询、窗体、报表、页、宏和模块，以上对象都存放在后缀为（.mdb或.accdb）的数据库文件中，便于用户的操作和管理。

统一存储管理，对使用者屏蔽不同数据源的数据存储，降低业务数据管理难度。此外，基于ArgoDB打造的数仓/数集或湖仓集一体化方案可以无缝衔接AI技术，帮助业务挖掘更多数据价值。

Inceptor是基于Hadoop打造的分析数据库，ArgoDB则是专为新一代硬件闪存（傲腾）打造，完全自研的高性能分析型数据库，目标是替换MPP数据库。

1、用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。

2、有时候，集群在一个内网环境，出于安全考虑，集群内的机器不会做互信，即ssh免密登录，此时使用ansible去部署多套机器就需要写一下到配置文件了。

3、部署过，没有深入研究过，一般mongodb部署主从、或者mongodb分片集群；建议3台或5台服务器来部署。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块。这些块分散到若干片里面，每个片只负责总数据的一部分。

4、集群部署优化操作如下：（1）k8s的组件参数管理通过 ConmponentConfig[1]提供的API去标识配置文件。（2）计划切换到kubeadm部署（3）ansible使用规范 2 CI 矩阵测试部署出来的集群，需要进行大量的场景测试和模拟。

5、片键基比较小时，所有的键值相同导致MongoDB不能分裂Chunk，迁移这些不可分裂的Chunk将更加耗时，即使迁移后也难以保证数据在各个分片上的平衡。

1、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。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后）。

2、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。

3、排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。

4、优化 MongoDB 集群负载均衡：在实际生产环境中，数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载。

5、开发人员不用太关系这个）；最后要说道一下Mongodb的查询，如果你的关系型数据库中之前有很多的多表连接查询（3张以上），则请不要尝试移植。

6、在此背景下，更加灵活、性能更加强大的新型数据库在一些领域获得了试验田丰收，并且可以看到，随着客户数据需求的繁杂程度的日益增加，传统数据库也在自我革新，以迎头赶上数据浪潮的大变革。