mongodb实现实时更新，mongodb更新数据

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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、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。

3、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。

4、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。

5、Reduce和Aggregation框架。MR非常灵活，很容易部署。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。

6、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。

相关问答

Q1: mongodb的update和findAndModify有什么区别?

findAndModify表示更新符合查询条件的记录，其方法如下所示，Query封装查询条件，Update封装的是更新内容。

DBCollection类：指定数据库中指定集合的实例，提供了增删改查等一系列操作。在关系型数据库中，对数据的增删改查操作是建立在表的基础上的，在mongodb中是建立在集合的基础上进行的。

insert仅仅是插入文档到集合中，如果记录不存在则插入，如果记录存在则忽略。

判断索引选择及不同索引执行家伙信息可以通过explain操作获取， MongoDB通过explain来获取SQL执行过程信息，当前持续explain的请求命令包含以下几种： aggregate， count， distinct， find， findAndModify， delete， mapReduce， and update。

findOne是返回符合条件的第一条记录，然后关闭游标。find返回符合条件的所有记录。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。

Q2: mongodb使用场景是什么?

1、● 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。

2、（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。

3、◆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。

4、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。

5、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。

Q3: 怎么使用java操作mongodb更新整个文档

首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载。

第一步：安装MongoDB 无需太多的繁杂步骤，你只要在MongoDB官方网站查看安装说明，根据自己的操作系统进行选择适应的版本即可。第二步：启动MongoDB服务器这一步也很简单。

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