mongodb顺序扫描，mongodb schema

【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性

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 这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。

默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。

MongoDB MongoDB是使用非常广泛的工具，具有跨平台和面向文档数据库等优势，是现在使用最多的一种数据库。在使用过程中，有灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群，还能进行实时监控等相关操作。

面向文档存储，无Schema，分布式数据存储，高可用性，分片和复制等。虽然使用ElasticSearch作为主数据存储是可行的，但一般做为主数据库的辅助数据库。不同点：Elasticsearch是java编写，通过RESTFul接口操作数据。

相关问答

Q1: MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了

1、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

2、查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。db 图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库。

3、（1）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。

4、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。

5、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。

6、MongoDB 是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql)，其灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐。这里主要讲如何在windows平台下安装MongoDB。

Q2: MongoDB副本集同步原理解析

1、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。

2、功能如下：数据冗余：副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新，以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题。

3、mongo副本集/复制集是mongo高可用性特征之一，是有自动故障恢复功能的主要集群。由一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成。

Q3: MongoDB文档中字段是否有先后顺序之分

1、对于索引prefix的字段而言，不管是索引是正序还是倒序，排序是正序需求还是倒序需求，都可以使用到Index索引来避免排序对于非索引prefix的字段，无法利用其来避免排序，IXSCAN完还需要SORT。

2、写操作时字段顺序 对于写入操作，MongoDB 保留文档字段的顺序，但以下情况除外：在 MongoDB 中，存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的 _id 字段作为主键。

3、正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

4、Collation特性（排序规则） 是mongoDB 4 版本新增的。 允许MongoDB的用户根据不同的语言定制排序规则。排序规则有如下的字段属性 locale字段是强制性必选参数；所有其他排序规则字段都是可选的。

Q4: 云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全

MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。单字段索引：MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

注意 ： 1） 不支持一个复合索引同时出现多个数组字段。

MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

} 中的 rand2 虽然没有直接命中，但在索引扫描的过程中起到了 filter 的作用。于是到了 docsExamined 的数据量就没那么大了。 大方向上： docsExamined 越小越好，在此基础上 keysExamined 越小越好。

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