mongodb查询慢的原因，mongodb查询超时

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为什么mongodb不能替代elasticsearch区别

1、与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。

2、但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。mongodb还是能够保证性能。性能mongodb依赖内存，TPS较高；Redis依赖内存，TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。

3、二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。

4、性能都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。操作的便利性 memcache 数据结构单一。

5、区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Q1: Mongodb的MapReduce很慢,有没有办法提高性能

1、reduce ： 1059138，output ： 999961 }，ok ： 1 } 正如你在输出内容中看到的，这耗费了大概1200秒(在EC2 M3实例上进行的测试)。有1千万个map，1百万个reduce，输出了999961个文档。

2、基本上没有机会在RAM中进行reduce，相反，它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘，然后按顺序读取并进行reduce。使用多线程 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。

3、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。

4、它被使用在Client端和Server端的交互中。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象，它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ）。 BSON是一个轻量级的二进制数据格式。

5、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。

Q2: 关于MongoDB你需要知道的几件事

1、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。

2、（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

3、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。

4、（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。

Q3: 云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全

MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。单字段索引：MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。

）对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作。

“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。

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