mongodb减少锁，mongodb 操作

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复制提示

windows下怎么让mongodb关闭

卸载wmp的方法如下：打开控制面板，然后再找卸载或更改程序，其实不是。要在点击左边的“打开或关闭windows功能”。找到“媒体功能”--“windows media player”，把前面的勾勾去掉。再点击“是(Y)”。需要等一会。

普通命令：./mongod use admin db.shutdownServer()要注意的是，这个命令只允许在本地，或是一个经过认证的客户端。

创建并启动MongoDB服务，如果每次都按照步骤三那样操作，岂不是相当麻烦，按照如下命令来创建并启动MongoDB服务，就可以通过windows服务来管理MongoDB的启动和关闭了。

on the native driver port.则连接成功。

Daemon方式上面介绍的两种方式启动服务都需要打开一个命令行窗口，窗口关闭了服务也就停止了。我们使用--fork参数可以将mongodb的服务放在后台运行，这样相对比较安全。

MongoDB.log】。解决方法2：然后打开【运行】，按【window+R】，出现运行会话框，然后再文本框中输入【cmd】。

Q1: 关于MongoDB你需要知道的几件事

不要使用32位版本MongoDB的32位版本也是不建议被使用的，因为你只能处理2GB大小的数据。还记得第一个限制么？这是MongoDB关于该限制的说明。

MongoDB高可用的基础是复制集群，复制集群本质来说就是一份数据存多份，保证一台机器挂掉了数据不会丢失。一个副本集至少有3个节点组成：从上面的节点类型可以看出，一个三节点的复制集群可能是PSS或者PSA结构。

（1）文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。

（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。（2）模式自由，采用无模式结构存储。

在MongoDB很早的版本，0之前，没有journal，加上默认不是安全写，系统一宕机就可能出现数据丢失，因为数据没有刷盘，也没有恢复日志恢复机制。

Q2: 对比MySQL,什么场景MongoDB更适用

1、适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。数据处理：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，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。

2、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。

3、MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品，所以它的问题，就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定。

4、存储方式：虚拟内存+持久化。查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。

5、使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。

Q3: 对比MySQL,你究竟在什么时候更需要MongoDB(转载)

1、通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚）。因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。

2、MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品，所以它的问题，就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定。

3、对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。

Q4: MongoDB如何优化查询性能?

“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。

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。

这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率。

相比queryPlanner参数，executionStats会记录查询优化器根据所选最优索引执行SQL的整个过程信息，会真正执行整个SQL。 allPlansExecution 和executionStats类似，只是多了所有候选索引的执行过程。

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。

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