减小mongodb数据库大小，mongodb datasize

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如何将MongoDB改造成内存数据库

1、接下来要用适当的设置启动MongoDB。为了减小浪费的RAM数量，应该把smallfiles和noprealloc设置为true。既然现在是基于RAM的，这么做完全不会降低性能。此时再使用journal就毫无意义了，所以应该把nojournal设置为true。

2、下载 MongoDB官方下载地址：http：//本机是Windows 7 32位。故下载的是mongodb-win32-i386-zip。兴许例程均是基于该版本号数据库。

3、) 定义新的数据库名我们通过使用use new-databasename的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后，才会真正建立起来。

4、命令 MongoDB use DATABASE_NAME 用于创建数据库。该命令将创建一个新的数据库，如果它不存在，否则将返回现有的数据库。

5、在默认的情况下服务器将启动端口27017，你需要在安装过程中创建将数据存储在/data/db目录里。第三步：启动MongoDB shell指令你可以通过运行mongo.exe文件来启动MongoBD shell。

6、在MongoDB中创建数据库列出数据库：首先检查系统中的当前数据库。首先我们应该知道MongoDB没有提供任何创建数据库的命令。

Q1: redis与mongodb有哪些区别

mongodb是文档式的存储。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的LRU算法删除数据。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中。

内存管理机制不同：Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。

区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。

性能都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。操作的便利性 memcache 数据结构单一。

Q2: linux下我mongodb存储快要满了,怎么扩充存储大小,且不删除原来的数据...

更换硬盘：如果以上方法还不够扩充硬盘空间，可以选择更换硬盘，购买比原来硬盘容量更大的硬盘来替换。使用云存储：将一些常用但占用硬盘空间较大的文件上传至云端，这样不仅能腾出硬盘空间，还能保证数据的安全性。

新分一个区，需要在已有分区里，压缩出一部分空间。可以找一个空余空间比较大的分区，右键点击，压缩卷。提示查询空间：选择合适的容量即可。压缩之后，可以直接点击新建一个分区，也可以合并到附近的分区里。

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。

在MongoDB中创建数据库列出数据库：首先检查系统中的当前数据库。首先我们应该知道MongoDB没有提供任何创建数据库的命令。

Q3: 如何正确的使用MongoDB并优化其性能

1、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。

2、聚合管道可以操作分片collection。聚合管道可以通过使用索引来提高性能。聚合管道内部会进行优化阶段。可以使用db.collection.aggregate()的explain参数看到执行计划。聚合管道来决定需要返回的字段。

3、MR在MongoDB v4中，通过使用JavaScript引擎把Spider Monkey替换成V8，性能提升很多。老板抱怨它太慢了，尤其是和Agg框架（使用C++）相比。让我们看看能否从中榨出点果汁。

Q4: mongodb千万级写入怎么优化

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。

“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。

在使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。

为每执行一条SQL后写入到日志并同步到磁盘，I/O开销大，执行完SQL要等待日志读写，效率低。2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。

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