mongodb提高模糊搜索速度，mongodb模糊查找

mongodb查询速度慢是什么原因

1、你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久。

2、回头看mongodb的查询慢、偶发性占用cpu 1600%只是表象，因为mongodb需要往硬盘写数据，这个时候硬盘被mysql占用，导致mongodb线程只能等io，mongodb写硬盘的请求积累，cpu也没释放，故cpu占用率高。

3、“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。

4、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。 使用 wiredTiger 引擎，以提高写入性能。 配置 MongoDB 的日志级别，以避免过多的日志记录对性能的影响。

相关问答

Q1: 如何写索引,让查询速度快

1、使用索引提高查询速度前言在web开发中，页面模板，业务逻辑(包括缓存、连接池)和数据库这三个部分，数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果，是影响网站速度最重要的性能瓶颈。

2、处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、创建索引的人为了能够快速访问表中的任何一列，因此为每一列添加了一个单独的索引。

4、【深入理解索引：提升查询速度与策略】在数据库的世界里，索引就像一座桥梁，连接着数据的海洋，让查询变得更快、更精准。让我们一起探索如何创建索引来优化查询效率，同时理解其对更新操作的影响。

Q2: 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。

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、下载MongoDB数据库；将安装文件解压到C盘（注意：安装路径中不能出现空格），配置“环境变量”，将 %MONGODB_HOME%in 添加到“Path”中；进入DOS窗口，设置数据保存目录（与端口）和日志输出目录。

Q3: 如何提高mongodb查询速度

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。

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。

set，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一。大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的。

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。

Q4: 用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?

这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。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。

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。

如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。 索引：MongoDB 支持多种类型的索引，但是如果不正确使用索引，可能会导致性能问题。例如，如果使用过多的索引，可能会导致写入操作变慢。

数据库查询慢有很多问题，查询尽量查询自己需要的字段，避免全表扫描。尽量优化自己的SQL查询语句。

在使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。

Q5: 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、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、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。

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。

5、set，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一。大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的。

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