数据库性能优化因素查询速度变慢，写入失败或超时 硬盘速度：机械磁盘，固态SSD，IO瓶颈 内存容量： 网络连接：连接过多,网卡无法支撑更多的网络连接,千兆,高速高并发的写入 索引算法：数据到达一亿或量很大，高并发的读写，可以在软件上读写分离，主从复制，主节点如果支持高并发的写，可以多部署几个从节点实现从节点的读分散 文档建模：数据建模是否合理，是否合理添加了索引 锁机制：数据的一致性、安全性，共享
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2023-10-27 08:59:29
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在网上看到很多关于MongoDB分页查询优化的文章，如出一辙。笔者自己实际生产中也遇到此问题，所以看了很多篇文章，这里分享一篇简明扼要的文章分享给大家，希望对大家在使用MongoDB时有所帮助。 凡事做过页面的，一般对分页不会陌
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2023-08-06 13:27:10
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首先，mongodb中的索引同MySQL中的很类似，因此很多在MySQL中创建高效索引的技术也适用于mongodb。再者，而且可能更加重要的是，索引优化建议也只能到此为止。对于你的应用，最好的索引依赖于几个重要的因素，包含你期望的查询种类，读/写频率，甚至系统的剩余内存。这意味着最好的策略就是对数据集准备多套索引配置方案，然后观察那个表现最好。索引策略这里有一些创建良好索引的基本原则。创建匹配查询
explain：通过该命令可以弄清楚mongodb是如何执行查询的db.the_table.find({"age":{"$gte":0}}).explain("executionStats") totalKeysExamined显示整个扫描的索引数为0，docsExamined显示扫描整个集合的9个文档可以用ensureIndex()或createIndex()来创建索引，其中旧版本
原创
2019-06-24 13:33:12
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# MongoDB索引创建和优化查询
## 1. 流程概述
在MongoDB中，索引的创建和优化查询是提高检索性能的重要步骤。下面是实现此过程的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 确定需要创建索引的集合和字段 |
| 2. | 创建索引 |
| 3. | 优化查询
原创
2023-08-25 10:44:09
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MongoDB的索引的机制与普通数据库基本相似，主要有如下几部分：单字段索引MongoDB默认为所有集合创建了一个_id字段的单字段索引，该索引唯一，且不能删除（_id为集合的主键）索引的创建方法：db.customers.ensureIndex({name:1},{unique:false} )查询索引：db.system.indexes.find()查询结果：{ "v" : 1, "name"
原创
2022-12-06 15:20:23
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Mongodb索引与优化
摘要
数据库索引用到的最多的机构就是B树。尽管索引在数据库领域是必不可少的，但是对一个表建立不合适的索引也会带来问题。索引的建立需要花费时间，同时索引文件也会占用存储空间。如果并发写入的量比较大，每次写入操作都会导致索引的重建。因此合理的建立索引，需要综合考虑多方面的因素，既要保证访问的高效，又要避免因为在不合适的字段上建立索引
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2023-07-22 20:16:51
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查询mongodb索引使用次数
## 前言
在开发过程中，我们经常需要使用数据库来存储和查询数据。为了提高查询效率，我们可以创建索引来加速查询操作。但是有时候我们需要了解索引的使用情况，以便对数据库进行优化。本文将向你介绍如何查询mongodb索引的使用次数。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
CreateConnection(创
原创
2024-01-16 06:16:30
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数据库中的索引说明：索引是一种排序好的便于快速查询的数据结构作用：帮助数据库高效地查询数据索引优缺点优点提高数据查询的效率，降低数据库的IO成本；通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。缺点占用磁盘空间；大量索引影响SQL语句效率，因为每次插入和修改都需要更新索引。语法创建索引语法：db.集合名.createIndex(待创建索引的列[,额外选项])参数：待创建索引的列:{键
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2023-08-04 15:05:40
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1．执行计划
执行计划的作用：执行计划可以是根据SQL Server查询优化器估算的计划,不需要查询语句真正执行,减少数据库负荷
使用执行计划的方式：不实际执行,只估算出执行计划、实际执行SQL语句后,根据实际情况总结出执行计划
执行计划的常用图标；
案例需求: 通过两种执行计划查看在数据库adventureWorks上的查询语句:
Select * Fro
原创
2010-05-04 16:35:56
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我们知道，MongoDB的索引是B-Tree结构的，和MySQL的索引非常类似。所以你应该听过这样的建议：创建索引的时候要考虑到sort操作，尽量把sort操作要用到的字段放到你的索引后面。但是有的情况下，这样做反而会使你的查询性能更低。问题比如我们进行下面这样的查询：db.collection.find({"country": "A"}).sort({"carsOwned": 1})查询条件是&
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2023-08-24 21:26:08
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一、mongodb查询语句1.查询文档1.where语句：查询user集合中字段 name='sitven' 的数据 (mongodb中查询条件用键值对表示)
get.Collection('user').find({name:'sitven'})
2.and语句：查询user集合中name='sitven' and set_up = '2019-03-01' 的数据 (mongodb中and
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2023-08-17 02:10:23
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## MongoDB 索引优化
### 引言
在开发过程中，优化数据库索引是提高数据库性能的关键步骤之一。对于刚入行的开发者来说，了解如何正确地优化 MongoDB 索引是至关重要的。本文将带你了解 MongoDB 索引优化的流程和具体步骤，并提供相关代码示例。
### 索引优化流程
下面是 MongoDB 索引优化的流程：
```mermaid
journey
title Mon
原创
2023-11-16 14:41:05
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- 分析语句查询时间 db.user.find().explain("executionStats") 分析结果： { "explainVersion" : "1", "queryPlanner" : { "namespace" : "itying.user", "indexFilterSet" : ...
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2021-08-24 23:31:00
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学习mongodb，体会mongodb的每一个使用细节，欢迎阅读威赞的文章。这是威赞发布的第80篇mongodb技术文章，欢迎浏览本专栏威赞发布的其他文章。如果您认为我的文章对您有帮助或者解决您的问题，欢迎在文章下面点个赞，或者关注威赞。谢谢。前面的文档当中，我们重点介绍了mongodb数据更新update中各种各样的操作符。有兴趣的小伙伴们可以查看本专栏里的相关文章。这篇文章，结合官方文档，探讨
数据库索引类似于图书索引。有了索引便不需要浏览整本书，而是可以采取一种快捷方式，只查看一个有内容引用的有序列表。这使得 MongoDB 的查找速度提高了好几个数量级。其中我们理解使用索引进行查询的效果，可以通过以下执行计划分析 >db.test.find({“username”:“101”}).explain(“executionStatus”) 其中： “totalDocsExamined
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2023-07-28 09:30:23
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项目一直在使用mongodb云数据库，最近发现数据库周期性的隔两天崩一次。客服人员一直告诉我们数据库存在大量的慢查询，一直在积压，所以导致数据库一部分业务表死锁了。
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2023-06-01 22:54:14
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Mongodb 3 查询优化（慢查询Profiling）
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2023-06-25 23:04:31
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第一步 找出慢速查询1. 开启内置的查询分析器,记录读写操作效率: db.setProfilingLevel(n,{m}),n的取值可选0,1,2； 1) 0是默认值表示不记录； 2) 1表示记录慢速操作,如果值为1,m必须赋值单位为ms,用于定义慢速查询时间的阈值；  
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2023-06-18 14:09:01
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摘要数据库性能对软件整体性能有着至关重要的影响，对于Mongodb数据库常用的性能优化方法主要有：范式化与反范式化；填充因子的使用；索引的使用；一. 范式化与反范式化范式是为了消除重复数据减少冗余数据，从而让数据库内的数据更好的组织，让磁盘空间得到更有效利用的一种标准化标准，满足高等级的范式的先决条件是满足低等级范式。在数据库设计阶段，明确集合的用途是对mongodb数据库性能调优非常重要的一步。
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2023-07-17 20:20:40
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