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为什么要用mongodb?

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。

（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。

为什么要用MongoDB 为什么要用MongoDB取代传统关系型数据库？其实不是取代，只是对传统数据库的文档型补充。

◆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。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。

对于非关系型数据库MongoDB来说，可以存放访问频繁的数据，而且SNS里确实存在一些业务适合MongoDB，但是我们开发系统，是功能和性能的综合考虑，一般需要关系型数据库和非关系型数据库配合使用。

相关问答

Q1: 如何测试mongodb的写入性能,要测试方法,急求啊!!

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。

MongoDB Shell Script mongoDB的命令行使用的是类似JavaScript脚本的命令行交互，所以我们可以在shell当中使用JS的一些命令、函数等。 输入mongo命令启动mongo控制台 然后参考官方文档操作mongo数据。

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。

排除方式五：是否由于客户机器是32位，而mongodb服务是64？将程序放在64位机器上测试，问题依旧。

用户没写入一条数据，就会在对应索引生成一条索引KV，实现索引与数据的一一对应，索引KV数据写入Index索引文件过程加剧写入负载。 影响读性能 MongoDB内核查询优化器原理是通过候选索引快速定位到满足条件的数据，然后采样评分。

在windows环境下，我们的软件安装在C盘，当然用户也可以安装在其他磁盘，和Java一样。

Q2: 2019数据架构选型必读:1月数据库产品技术解析

1、18年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。 今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。

2、能独立搭建SSM项目架构，能独立基于SSM框架进行功能模块开发，能够独立使用bootstrap提供的UI组件实现系统功能，熟练使用Mysql数据库管理业务数据。

3、其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。开发大数据安全技术。

4、不过，随着2019年过去，我们发现这老三样其实不是被动摇，一定程度上甚至实现了被替代，尤其是华为，已推出自己的产品，率先实现了从芯片到系统，再到数据库的替代。

5、数据库系统阶段：（1）、数据结构化。在描述数据时不仅要描述数据本身，还要描述数据之间的联系。数据结构化是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。（2）、数据共享性高、冗余少且易扩充。

Q3: MongoDB如何优化查询性能?

1、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。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain()调用（与调用sort()或者limit()一样，不过explain()必须放在最后）。

2、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。

3、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。

4、建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。

Q4: mongodb更新比较频繁,性能下降的厉害怎么办

1、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。

2、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。

3、建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。

4、它通过分区工作良好，并允许大量输出。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。

5、而不是1百万。这意味着我们可以使用“纯JS模式”，它可以通过使用jsMode：true来开启。开启后，MongoDB在处理时将不会把对象在JS和BSON之间来回翻译，相反，它使用一个限额500000个key的内部JS字典来化简所有对象。

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