mongodb查询速度奇慢，mongodb查询速度优化

mongodb的find查询10万条以上的数据有卡顿现象,请问如何选择优化的方式...

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。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。

使用方式：db.collection.count(query)或者db.collection.find(query).count()参数说明：其中query是用于查询的目标条件。如果出了想限定查出来的最大文档数，或者想统计后跳过指定条数的文档，则还需要借助于limit，skip。

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。这些工具可以快速地对比两个 MongoDB 集合或数据库，生成详细的对比报告，帮助您快速地定位不一致的数据。

MongoManager 关闭，业务的慢操作完全消失了。找出元凶经过前面的问题定位，我们已经能确定是MongoManager的定时器搞的鬼了。

相关问答

Q1: MongoDB插入速度突然变得极慢,什么原因

“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。（USB1和0的数度分别为12Mbps和5Mbps。而USB0更是达到480Mbps，速度已经超过IEEE1394的400Mbps）。

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。这种情况，你最好给经常查询的项创建索引，有索引以后查询速度会非常非常非常的快。另外一点是数据索引如果大于内存，速度也会下降很多。

因为mongodb使用memory-mapped file，所以mongodb运行时os会不停的把mongodb需要的数据库文件的部分内容读入物理内存里，所以：如果没有合适的index，query的时候os需要把整个mongodb需要的文档全部读进物理内存，数据的大小超过物理内存的时候就会变慢。

Q2: 如何提高mongodb查询速度

1、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。

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。在这种情况下查询性能显然是不理想的。

3、如果你查询的顺学和索引顺序不同，也不能使用索引。这个要慢慢摸索 如果你使用了replica 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。

4、如果上一个query正好是同一个db，那么需要的那部分内容都已经在物理内存里了，就会很快；如果上一个query是一个大数据库，当前的query是另一个大数据库，os会需要腾出物理内存，然后把这次query需要的内容读进物理内存，这样就会变慢。如果你的硬盘读写速度本身就很慢，那mongodb自然也会很慢。

5、MongoDB提供了两种内置分析数据的方法：Map 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。老板抱怨它太慢了，尤其是和Agg框架（使用C++）相比。让我们看看能否从中榨出点果汁。

6、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。

Q3: 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。这种情况，你最好给经常查询的项创建索引，有索引以后查询速度会非常非常非常的快。另外一点是数据索引如果大于内存，速度也会下降很多。

2、因为mongodb使用memory-mapped file，所以mongodb运行时os会不停的把mongodb需要的数据库文件的部分内容读入物理内存里，所以：如果没有合适的index，query的时候os需要把整个mongodb需要的文档全部读进物理内存，数据的大小超过物理内存的时候就会变慢。

3、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。

4、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。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）。

5、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。 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。 配置 MongoDB 的 oplog 副本集，以提高数据的可靠性和一致性。

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