mongodb缓存导致更新失败，mongodb缓存机制

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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。

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。

在mongo中也提供了一个explain()方法，该方法能够提供大量与查询相关的信息。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。

通过降低数据的大小，用更少的磁盘寻道检索一定量的数据是必要的，这样磁盘I / O吞吐量将得到改善。对于RAM而言，一些压缩格式可以不用解压在内存中的数据。在这样的情况下，更多的数据可以放在RAM中，从而提高了性能。

使用多线程 MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。但通过多核CPU，在单个服务器使用Hadoop风格来并行作业非常有优势。我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个MR作业。

Q1: mongodb数据查询出来后立即放入缓存吗

1、mongodb的数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，这样提高查询效率，所谓内存数据映射，所以mongodb本身很吃内存，不过0版本以后会好很多。

2、如果这一切可以实现就真是太优雅了：我们就能够巧妙地在不涉及磁盘操作的情况下利用MongoDB的查询/检索功能。

3、还好有人做了 vmtouch 这个工具。可以检查文件在缓存中的情况，另外也可以把文件直接加载进缓存或者踢出去。只需要对 MongoDB 的所有数据文件检查一下缓存加载情况，就可以知道 MongoDB 到底缓存了多少数据了。

4、（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。

Q2: 限制MongoDB使用的内存

归结于MongoDB使用的内存映射文件，32位版本只支持2G数据的存储。对于标准的Replica Set，MongoDB只拥有单一的处理策略 —— mongod。如果你想在未来储存2G以上的数据，请使用64位版本的MongoDB。

如果超过机器内存的60%其实就需要优化你的代码了，当然机器内存也不能太低，如果数据量很大，读写很频繁，最好有16G内存，一般8G也行，如果内存一直很高可以大力优化读数据代码，建立合适的索引，减少插入次数等来优化。

在集合中可以使用。其次是键值，在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。

MongoDB 的数据文件比较大，通常会超过默认的 500M。这样看来，缓存用了 58G，这还差不多。Resident Pages 左侧的数字是页的数量，页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量。

Q3: nosql数据库有哪些

1、以下是常见的NoSQL数据库类型：键值存储（Key-Value Store）：这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能。Redis就是一种流行的键值存储数据库。

2、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。

3、key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用：内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志。优点：查找速度快，大量操作时性能高。

Q4: mongodb使用场景是什么?

MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

使用场景：（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。

● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。

◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆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。

Q5: 【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 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施：合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。创建合适的索引，以加速查询速度。配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。

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