mongodb读写性能报告，读取mongodb数据并输出

mongodb查询速度慢是什么原因

如果你的硬盘读写速度本身就很慢，那mongodb自然也会很慢。

“如果将设备插在0端口可能会提高性能”这句话是提示你将移动硬盘插在USB0的接口上会提高你硬盘的性能，也就是说你的移动硬盘支持0的接口，而你现在用的电脑可能是0的接口。

“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。如返回”BtreeCursor“则表示查询中使用了索引。

相关问答

Q1: MongoDB和MySQL的区别

1、Mongodb和MySQL数据库的对比 传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。

2、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。Mongodb 非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

3、MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度。

4、或是后端日志收集分析。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。亦或是仅作日志收集分析。

Q2: 【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性

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、MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的新型数据库，它提供了类似于关系型数据库的语法和功能，同时又具有非关系型数据库的灵活性和可扩展性。

3、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。

4、高性能：MongoDB 使用其独特的内存存储和查询技术，可以提供极高的性能。这使得 MongoDB 成为高性能数据存储解决方案的首选。灵活性：MongoDB 支持多种编程语言和框架，可以方便地应用于不同的应用程序中。

5、优势：快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！MySQL是关系型数据库。优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式。

Q3: 服务性能监控都包括哪些指标?

服务水平指标：主要包括服务质量和服务效率两个方面，例如平均通话时长、首次解决问题率、转接率、客户满意度等。服务成本指标：主要包括人力成本和运营成本两个方面，例如平均每通电话成本、客服人员平均工资等。

数据库性能监视的指标主要有：吞吐量：数据库的处理能力，开始监视数据库的最简单方法是跟踪数据库接收的请求数。

服务质量指标：包括了服务满意度、问题解决率、响应时间。工作效率指标：包括了咨询处理量、通话时长或回复时长、服务质量与效率的平衡。质量监控指标：包括了错误率、投诉率、退款/退货处理率。

应该是这四个，主要包括：可用性：用户与网络连接的可靠性。传输延迟：两个参照点之间发送和接收数据包的时间间隔。可变延迟：也称为延迟抖动，指接收的一组数据流中数据包之间的时间差异。

吞吐量（Throughput）：指的是单位时间内处理的客户端请求数量，直接体现软件系统的性能承载能力。通常情况下，吞吐量用“请求数/秒”或者“页面数/分钟”来衡量。

可用性、安全性、容错性等方面的性能。 服务质量评估可以考虑以下方面：服务响应时间、服务可靠性、服务的易用性、服务的安全性、服务的可伸缩性以及服务的稳定性等。这些指标可以帮助监控服务质量并持续优化性能。

Q4: 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、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、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。

Q5: 如何正确的使用MongoDB并优化其性能

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。

“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

更新频繁的并不是mongodb的优势，建议使用缓存数据库和mongodb搭配使用，更新频繁的数据使用缓存存储，一定时间再同步到mongodb中。

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