mongodb写入很慢 mongodb写入瓶颈

本文目录一览：

1、用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?
2、mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办
3、Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能
4、如何把mongodb中的数据读到内存中

用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?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。
这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。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。
【mongodb写入很慢 mongodb写入瓶颈】如果与服务器（这里指数据库）请求建立连接的时间超过ConnectionTimeOut，就会抛 ConnectionTimeOutException，即服务器连接超时，没有在规定的时间内建立连接。如果与服务器连接成功，就开始数据传输了。
MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。但通过多核CPU，在单个服务器使用Hadoop风格来并行作业非常有优势。我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业。
mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办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。
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。
我们下降到192秒，已经提升了6倍。reduce的数量基本相同，但现在它们在写入磁盘前，可以在RAM内完成。使用多线程MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。
使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。但通过多核CPU，在单个服务器使用Hadoop风格来并行作业非常有优势。我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业。
如果对比“完全安全”的同步写入你需要多一点性能，同时还想要一定程度的安全，那么你可以使用getLastError with‘j’让MongoDB只到一份日志提交后再发出错误报告通知。那么日志将以100毫秒一次的速度输出到磁盘，而不是60秒。
Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能1、reduce 。相反，它将不得不把所有文章写入一个临时收集的磁盘，然后按顺序读取并reduce 。
2、基本上没有机会在RAM中进行reduce ，相反，它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘，然后按顺序读取并进行reduce 。使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。
3、我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业。
4、MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的。
5、MongoDB提供三种方式来执行聚合操作：aggregation pipeline、map-reduce function、single purpose aggregation methods 。MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的。
6、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。
如何把mongodb中的数据读到内存中如果有服务器重启了，它就可以从同一个副本集中另外一个服务器中读取数据从而重建自己的数据（重新同步，resync）。
方式一：使用tmpfs作为文件系统方式二：使用ramfs作为文件系统这两种方式的思路都差不多，使用一个内存模拟文件系统，由于替换了磁盘文件系统，数据就保留在内存中。
mongodb的数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，这样提高查询效率，所谓内存数据映射，所以mongodb本身很吃内存，不过0版本以后会好很多。