mongodb日志分析，mongodb做日志数据库

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。

在短时间内完成 MongoDB 差异数据对比，可以采用以下方法： 使用专业的数据对比工具：市场上有一些专业的中间件工具，如 NineData，提供了一种高效且易于使用的 MongoDB 数据对比功能。

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。

MongoDB通过在选举成功，到新Primary即位之前，新增了一个 catchup（追赶）操作来解决。即在节点获取投票胜利之后，会先检查其它节点是否有比自己更新的oplog，如果没有就直接即位，如果有就先把数据同步过来再即位。

相关问答

Q1: 用mongodb专门做日志库合适吗

1、因此，对于需要处理大量数据的应用，如大数据、日志处理等，MongoDB是一个很好的选择。 无结构或半结构化数据：MongoDB的面向文档的特性使得它非常适合存储无结构或半结构化数据。

2、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。

3、物联网场景，使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。视频直播，使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。

Q2: MongoDB:使用MongoDB来保存日志信息,如果做到按月建表保存当月日志

MongoDB没有按照时间来划分保存数据的集合，但有设置collection大小的机制，当collection达到指定大小后不会再增大集合，而是会把原来的数据覆盖掉。如果要满足楼主的需求，只能通过程序来实现了。

同样，用户还可以使用MongoDB的aggregation、mapreduce框架来做一些更复杂的查询分析，在使用时应该尽量建立合理的索引以提升查询效率。

MongoDB shell version： 1 connecting to： test show dbs admin 0.03125GB local (empty)可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。

游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。

从安全的角度，他为方便地通过SSH连接MongoDB服务器提供了一个选择。“StatMonitor”功能可以现场展示统计信息，又名mongostat。查询界面功能有一点有限，因为他看上去只支持一个树状视图，此外，也无法保存查询的结果。

下面是一个瑭锦TANJURD总结 MongoDB 优缺点的列表，希望对打算使用 MongoDB 的同学，能有一些作用：优势：快速！(当然，这和具体的应用方式有关，通常来说，它比一般的关系型数据库快5位左右。

Q3: 分布式日志系统Graylog、Loki及ELK的分析和对比

说起ELK，即便没用过肯定也听说过这玩意了，在后端是真的流行。

通过配置多台服务器上的Web服务将日志发送到Logstash，然后使用Kibana进行集中的日志查看和分析。 Graylog：Graylog是另一个开源的日志管理平台，提供集中的日志收集、存储和分析功能。

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