mongodb字段长度会影响查询效率吗，mongodb 查询效率

如何提高mongodb查询速度

1、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。

2、“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。

3、Mongodb的模糊查询本身就非常的差，不推荐使用。解决方案： 用最新版本的Mongodb，提供了全文索引的功能，比较新，但不知道是否好用。

相关问答

Q1: mongodb自定义主键长度是否影响性能

1、设计数据库时，很注重字段类型及长度，因为书上说，会有性能问题，因为char比varchar速度要快很多，所以能用固定长度的就不要用变长字段，比如身份证号就可以使用CHAR(18)，而不应该使用VARCHAR(18)。

2、作为主键，UUID长度过长，主键索引KeyLength长度过大，而影响能够基于内存的索引记录数量，进而影响基于内存的索引命中率，而基于硬盘进行索引查询性能很差。严重影响数据库服务器整体的性能表现。

3、采用CHAR就不会产生碎片，这个说法比较多，但我认为既然长度会变化，那用VARCHAR更能节省内存与存储空间来提升性能，只要数据块预留的空间没有问题，采用VARCHAR性能更好。

Q2: HBase和MongoDB那个更适合海量实时小数据?

所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。

HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

而hbase的修改和添加都是同一个命令：put，如果put传入的row key已经存在就更新原记录，实际上hbase内部也不是更新，它只是将这一份数据已不同的版本保存下来而已，hbase默认的保存版本的历史数量是3。

Q3: mongodb使用嵌套存放数据是不是会影响效率?

理论上，可以在一个集合中完成存储，不过实际上这样的情况非常罕见。这是由于查询的多样性所导致的，若是只有一种类型的查询，则这种多对多的关系放在一个良好设计的集合中，虽然会有大量的冗余，但是效率一定是最高的。

仅仅只是插入数据应该不会变慢，这是mongodb的优势，用空间换时间，插入数据不需要加载或者遍历之前已经存在的数据，而是直接存储到指定位置。

MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。

小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响，因为MongoDB和Hbase都是一种数据库，主要就是用于存储零碎的小数据。

名字叫做TokuMX，使用后存储消耗将会减少90%。此外，从长远来看，repairDatabase与compact命令也会在一定程度上帮到你。

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