mongodb添加节点 mongodb高效率添加字段

本文目录一览：

1、mongodb数据库适合做什么
2、如何提高mongodb查询速度
3、对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)
4、如何正确的使用MongoDB并优化其性能
5、如何提升mongodb中group的效率

mongodb数据库适合做什么数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。
网站数据：MongoDB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， MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。
MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
mongosniff，网络嗅探工具，用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。
如何提高mongodb查询速度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。
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。
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。
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。
就会很快；如果上一个query是一个大数据库，当前的query是另一个大数据库，os会需要腾出物理内存，然后把这次query需要的内容读进物理内存，这样就会变慢。如果你的硬盘读写速度本身就很慢，那mongodb自然也会很慢。
对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)1、我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。或者schema-free的使用场景。
2、即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量：（1）mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。
3、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
4、一般情况下，使用mysql ，只有大数据或者并发很高的时候才使用mongodb 。还有，mysql支持事务， mongodb是不支持的。使用oracle、sql server也是不错的。
5、在不同的引擎上有不同的存储方式。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。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能在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。
“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。
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。
如何提升mongodb中group的效率mongodb的 group 操作对索引的运用是比较差的。
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。
“millis”表明了这个查询的执行时间。数字越小，则说明这个查询的效率越高。“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。
【mongodb添加节点 mongodb高效率添加字段】.分组求和，过滤。类似mysql中的select act，sum（count） from consumerecords group by act having act=charge；（3）.将时间格式化并且按时间分组求count，不推荐使用这种方法。