mongodb3.4调优，mongodb效率

如何将MongoDB改造成内存数据库

1、接下来要用适当的设置启动MongoDB。为了减小浪费的RAM数量，应该把smallfiles和noprealloc设置为true。既然现在是基于RAM的，这么做完全不会降低性能。此时再使用journal就毫无意义了，所以应该把nojournal设置为true。

2、可以的。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

3、将下载的压缩包解压缩并放置到你想放置的位置，在目录下建立一个叫做DB的文件夹和一个log.txt的文件：DB文件夹用于存储数据库 log.txt用于记录MongoDB的日志 将上述工作准备好就可以开始安装快云MongoDB了。

相关问答

Q1: 有哪些轻型的非关系型数据库?

1、以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

2、常见的非关系型数据库有：mongodb；cassandra；redis；hbase；neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。

3、常见的非关系型数据库有：NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase。

4、因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。常见的关系型数据库有： Oracle、 DBPostgreSQL、Microsoft SQL Server、MySQL等。非关系型数据库：常见的有： NoSql、MongoDB、redis等。

5、数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

Q2: 限制MongoDB使用的内存

1、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。

2、是的，包括嵌入的（embedded）子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。

3、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

4、这个~~~看起来貌似是木有上限，不过你可以考虑多优化优化，一般超过最大内存的60%就是属于有很大优化空间的。

5、mongodb where 有个数限制吗 貌似是没有限制的，但是一条记录是有16M大小限制的。

6、mongodb最大的连接数是819，在启动里面加参数 --maxConns=3000重启mongodb服务后最大连接数还是819。其实是linux系统的限制，Linux系统默认一个进程最大文件打开数目为1024。

Q3: 总结遇到的几次MongoDB副本集初始化失败问题

1、IP错误引起MongoDB副本集初始化失败这个错误在另一篇文章已经描述过，这里略过不赘述。

2、虚拟机中副本初始化失败原因如下：IP错误引起MongoDB副本集初始化失败。PRIMARY与SECONDARY主机mongodb-keyfile文件内容不一致，导致在PRIMARY上添加副本集失败。备节点配置文件没有配置replSet，导致添加副本集失败。

3、当数据量过大（TB级）时，通过mongodump的逻辑备份方式，效率上已经能满足需求，所以需要提供物理备份的功能，本文主要整理MongoDB副本集通过磁盘快照的进行物理备份和恢复的方法。

4、副本集的搭建的步骤为：同时启动多个mongod实例（可以在一台服务器上，也可以在不同的服务器上），然后在每个实例的配置文件中配置相应的配置项，最后启动实例后，登录并且在做一次配置即可。

Q4: 如何正确的使用MongoDB并优化其性能

1、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。

2、“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。

3、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

4、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。

5、影响写性能 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。

6、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。

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