在工作中，我们可能会遇到 MongoDB 响应慢的情况，这一节内容，来聊聊当出现这种情况时，应该怎样去排查？
前面2篇文章讲到分页性能优化相关知识点，但并没有介绍如何找出系统中TOP SQL、对于如何清理SQL缓存执行计划(比如走错执行计划，存在数据倾斜的情况)、Mongo如何针对不同查询语句选择执行计划等相关知识点.
该工具会把收集到的所有都写入到system.profile集合中，该集合是一个capped collection http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/manage-the-database-profiler/
2、在启动mongodb服务以后，通过mongoshell来进行临时性打开启，只要关闭了mongodb服务，下次开启就不会启动，还得再开一次
MongoDB自带了mongostat 和 mongotop 这两个命令来监控MongoDB的运行情况。这两个命令用于处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用，能详细的统计MongoDB当前的状态信息。除此之外，还可以用db.serverStatus()、db.stats()、开启profile功能通过查看日志进行监控分析。
目前我们常用的MS SQL数据库、ACCESS数据库、MongoDB、My SQL数据库等等。 之前我讲过My SQL数据库，有兴趣的朋友可以去看看。今天我们主要讲讲MongoDB。
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
在MongoDB中，如果发生了慢查询，我们如何得到这些慢查询的语句，并优化呢？今天来看这块儿的一些心得。
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
http://blog.csdn.net/ljfbest/article/details/11979609
腾讯云已为多个爆款微信小游戏提供服务，腾讯云数据库团队在多年MongoDB运营&支持微信小游戏服务经验总结，MongoDB产品经理李晓慧在7月26日在厦门举行的《腾讯云GAME-TECH游戏开发者技术沙龙》上，为广大开发者分享了腾讯云MongoDB在小游戏中的实践应用，帮助刚刚走进小游戏开发的同学们提供干货。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，其目的在于为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。下面将以3台机器介绍最常见的集群方案。具体介绍，可以查看官网 https://docs.mongodb.com/v3.4/introduction/。
NC这一阵子MONGODB 的需求起来了，但问题是之前没来之前也用MONGODB 但实际得情况是，不怎么样。运维的同事告诉我，MONGODB 在公司原来的情况可以用一句话来表达，有这么个东西。
MongoDB提供了一个名为db.collection.find（）的函数，该函数用于从MongoDB数据库中检索文档。
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键？2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
B Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用 B 树做索引，索引创建在colletions 上。
1）MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 2）MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 3）MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 4）2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。 5）MonggoDB支持Unix、linux、windows等系统平台。 6）在许多场景下用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的 CPU 使用率情况，如果MongoDB实例的CPU使⽤率过⾼，会导致MonogoDB响应缓慢，甚⾄业务不可⽤。
学了那么多的爬虫库，怎么能没有数据库这个东东呢？在开发过程中，数据是必不可少的，数据库也是应运而生了，数据和数据库这两个兄弟是缺一不可的
MongoDB中的关键概念之一是数据库管理。当涉及到数据库管理时，安全性，备份，对数据库的访问等重要方面都是重要概念。
mongodb数据结构学习–增删改查 插入文档 在数据库中，数据插入是最基本的操作，在MongoDB使用db.collection.insert(document)语句来插入文档； document是文档数据，collection是存放文档数据的集合。 例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据: db.users.insert(user); 如果collection存在，document会添加到collection目录下， 如果collection不
例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据:
database # 数据库 collection # 集合，类似于表 filed #字段 document #每行的记录
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程六(内容来源：Spring中国教育管理中心）
经常看本号的朋友可能感觉到下半年的MONGODB 的东西开始增多了，之前写的MONGODB 的东西其实是不深刻的，最近换了工作单位后，明显感受到这个“新地方” 对于mongodb 的需求与实际应用的极大反差。这里有本地最大的 POSTGRESQL 数据库集合，几十套的POSTGRESQL 都在几个T 以上的级别，问题也很明显，在架构设计中有了业务的逻辑分库， 也有设计关于物理分库的自行设计的中间件，随着数据量的蜂拥而至，数据库的分库还是在疯狂的进行，可能很快POSTGRESQL 的数据库数量就要突破40套，套套都是N 个T ，MYSQL 也是同样的问题，数据库也在疯狂的分库，分表中。
MongoDB在Sharding模式下（对于Sharding不了解的可以参考shard介绍），通过Mongos向开启了shard分片的集合写入文档，这些文档会根据其shardKey分散到MongoDB的不同shard上。
随带一提，可以通过配置文件和db.setLogLevel()命令来设置整体的以及每个组件的日志级别。
偶然看到一个视频，关于mongodb 的 10 erformance tuning TIPS ， 介绍这与下面的三位是同时期的IT 工作者，下面图中的三位就没有必要介绍了，都是 big potato，介绍者写过图中的这些书籍。
mongodb doc mongodb的端口 mongod:27017 http:28017 mongod命令的常用选项 fork: 是否运行为后台进程 bind_ip: 绑定的ip地址 maxConns: 最大的连接数 logpath: 设置日志的存储路径 syslog: 设置是否为syslog来管理日志 syslogFacility: 如果由syslog来管理日志,那么日志的级别是local1,local2…还是local7 logappend: 日志滚动,就是把日志已追加的方式记录,而不是覆盖 pid
mysql数据库做分页用limit关键字，它后面跟两个参数startIndex和pageSize
在前两章节中，我们详细讲解了如何手动配置启动MongoDB。然而，现在有许多不同的工具可以帮助我们更方便地启动和创建MongoDB数据库。因此，今天我将介绍一个名为mtools的开源项目，它可以帮助我们更轻松地启动MongoDB。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程八(内容来源：Spring中国教育管理中心）
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对系统的性能是非常致命的。索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
排序引起的慢查询，通常不是那么容易发现,经常和数据分布有关系。往往在业务刚开始时并没有什么问题，但是随着业务的发展，数据分布呈现一种特定的规律，导致了慢查询，或者并不是什么慢查询，但是随着并发请求数增加，数据库的IOPS使用率变高，进一步导致cpu/内存使用率飙高。造成线上故障。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作（四） 1 查询方案（Query Plans） MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案。然后每次执行查询时，查询系统使用此查询方案。 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划。 对于每一个查询，查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案。如果没有匹配的查询方案，查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估。查询规划者选择获胜的方案，创建包含获胜
点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ GridFS是用于存储和检索超过16 MB大小限制的BSON文档文件的规范。 注意 GridFS 不支持多文档事务 相较于将一个文件存储在单条文档中，GridFS将文件分为多个部分或块[1]，并将每个块存储为单独的文档。默认情况下，GridFS使用的块默认大小为255kB；也就是说，除最后一个块，GridFS会将文件划分为255 kB的块。最后一个块只有必要的大小。同样，最后的那个块也不会大于默认的块大小，仅使用所需的空间以及一些其他元数据。 Grid
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
唯一索引会保证索引对应的键不会出现相同的值，比如_id索引就是唯一索引 创建索引时也需要保证属性中内容是不重复的 语法格式:
示例：在一个表中，如果有名称、地址列，并且需要在其中一个条目的新列中输入“年龄”，则不会使用它，因为该列未在架构中定义。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
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