这些限制导致在处理大量（对那时来说）数据时由于内存不足，必须在物理上交换软盘。如果当时有办法只把我经常使用的数据（如同整体数据的一个子集）放入内存就好了。 现代应用程序也无法幸免于资源消耗的影响。...MongoDB将频繁访问的数据（称为工作集）保存在RAM中。当数据和索引的工作集超过分配的物理RAM时，随着磁盘访问的发生以及数据从RAM中转出，性能会开始下降。 我们如何解决这个问题？...另一种选择是减小工作集的大小，这就是我们可以利用子集模式的地方。 子集模式 此模式用来解决工作集超出RAM，从而导致信息从内存中被删除的问题。...当访问该产品的数据时，我们很可能只需要最近10个左右的评论。将整个产品数据与所有评论一起读入，很容易导致工作集的膨胀。 ? 相比于将所有的评论与产品存储在一起，我们可以将其分为两个集合。...在考虑将数据拆分到何处时，文档中使用最多的部分应放入“主”集合，而使用频率较低的数据应放入另一个集合。对于我们例子中的评论，这个分割点可能是产品页面上可见的评论数。
db.collection.stats()结果包括一个indexSizes子文档，它提供了集合中每个索引的大小信息。 根据其大小，一个索引可能无法放入内存。...当服务器有足够的内存用于索引和工作集的其余部分时，索引将加载进内存 。当索引太大而无法放入内存时，MongoDB必须从磁盘读取索引，这比从内存读取的操作要慢得多。...在某些情况下，索引不需要完全放入内存。有关详细信息，请参阅仅在内存中保留索引最近使用的值。 写操作如何影响索引？...写操作可能需要更新索引： 如果写入操作修改了索引相关字段，MongoDB将更新所有键中包含该字段的索引。...当使用MMAPv1存储引擎运行时，如果对文档的更新导致文档增长超过其分配的记录大小，MongoDB会将文档移动到新记录并更新引用该文档的所有索引，而不管修改的是什么字段。
上面的explain结果中虽然通过索引就可以覆盖上面的查询，但是explain的结果中，nscannedObjects还是大于等于n，这是为什么呢？...然后再执行timestamp在[2,4]内的范围扫描。 ? 通过上面的讨论，我给出建索引的启发式规则的规则一：等式过滤先于范围过滤。 让我们考虑下，将anonymous字段放入索引中是否值得。...大多数情况下，如果匿名记录占所有记录中很大的比例，那将anonymous字段放入索引中，就是值得的。...其次，相比于将结果集流式批量返回，MongoDB只是将排序后的结果一次性的塞到网络缓冲区，使得服务器的内存消耗进一步增加。最后，MongoDB的内存排序有32MB的大小限制。...总结 针对一个包含等式过滤，范围过滤和排序字段的查询，建立的复合索引的字段优先级，可以参考下面的规则 将所有等式过滤字段放在复合索引中最靠前的部分。 其次放入排序字段。
上面的explain结果中虽然通过索引就可以覆盖上面的查询，但是explain的结果中，nscannedObjects还是大于等于n，这是为什么呢？...然后再执行timestamp在[2,4]内的范围扫描。 ? 通过上面的讨论，我给出建索引的启发式规则的规则一：等式过滤先于范围过滤。 让我们考虑下，将anonymous字段放入索引中是否值得。...大多数情况下，如果匿名记录占所有记录中很大的比例，那将anonymous字段放入索引中，就是值得的。...其次，相比于将结果集流式批量返回，MongoDB只是将排序后的结果一次性的塞到网络缓冲区，使得服务器的内存消耗进一步增加。最后，MongoDB的内存排序有32MB的大小限制。...MongoDB committer (Of Resizing Oplogs). 现就职于腾讯互娱 技术运营部，参与MongoDB的集群维护工作。
内存映射文件是一个文件，其中包含操作系统通过mmap()系统调用放入内存的数据。mmap()从而 将文件映射到虚拟内存区域。内存映射文件是MongoDB中MMAPv1存储引擎的关键部分。...通过使用内存映射文件，MongoDB可以将其数据文件的内容视为内存中的内容。这为MongoDB提供了一种访问和操作数据的极其快速和简单的方法。 内存映射文件如何工作？...为什么我的数据目录中的文件大于数据库中的数据？ 数据目录中的数据文件（/data/db 默认配置中的目录）可能大于插入数据库的数据集。...有关详细信息，请参阅 重新同步副本集的成员。 删除未使用的数据库dropDatabase也将删除关联的数据文件并释放磁盘空间。 什么是工作集？ 工作集表示应用程序在正常操作过程中使用的数据总体。...通常这是总数据大小的子集，但工作集的特定大小取决于数据库的实际使用时间。 如果您运行的查询要求MongoDB扫描集合中的每个文档，则工作集将扩展以包括每个文档。
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： 数据建模和内存大小调整（工作集） 查询模式和分析 索引 分片 事务和读/写关注 硬件和操作系统配置 基准测试 谁适合阅读这个系列...首先，我们将介绍模式设计和一些重要的资料，之后会讨论如何为应用程序最常访问的数据和索引来调整内存大小，也就是我们所说的“工作集”。...根据应用程序的查询模式调整数据模型会让查询更加高效，提高插入及更新操作的吞吐量，并更有效地将工作负载分散到分片集群中。 MongoDB具有灵活的模式，但这并不意味着你可以忽略模式设计！...与大多数数据库一样，当应用程序的工作集（索引和最常访问的数据）可适配进内存中时，MongoDB的性能最好。RAM大小是实例大小调整的最重要因素；如果RAM不足，其他优化可能无法显著提高数据库的性能。...无论是在Atlas上运行MongoDB还是自己管理MongoDB，将工作集调整到合适的大小都是没错的。 查阅有关Atlas大小及分档选择的文档 ，以获取如何计算工作集大小的指南。
MongoDB性能来自良好的概念，组织和数据分发。我们将列出一些良好的MongoDB优化的最佳实践。这不是一个详尽或完整的指南，因为有许多变量。但这是一个好的开始。...1.保持文件简单 MongoDB是一个无架构的数据库。这意味着默认情况下没有预定义的架构。我们可以在较新的版本中添加预定义的架构，但它不是必需的。...驱动程序始终从主数据库读取，但如果它不是您的环境的要求，请考虑在其他实例之间分发查询。如果不这样做，则实例仅用于故障转移，不会在常规操作中使用。 4.工作集 工作集有多大？...您的工作数据集是否适合RAM？当所有工作数据集都在RAM中时，会出现最佳性能。像页面错误一样，Wome的慢度可能会影响性能，具体取决于您使用的内容。...将多个集合用于多种用途并将特定机器用于特定目的（例如使用区域来保存将不再使用的文档）将有助于实现简单和预期的工作集。 希望你发现这篇关于如何优化MongoDB的文章很有帮助。
那今天我们主要来看看WIREDTIGER 为什么是目前MONGODB 的主力数据库引擎，有点在哪里，浅层的原理是什么。 下面的图是MONGO DB wiredtiger的数据库引擎的架构图。...实际上在MONGODB 中，快速的返回结果其实cursors的功劳不小，首先不要用传统的数据库思维来去想MONGODB，他返回的数据结果集，要比传统的数据结果集大的多，（言外之意就是MONGODB 处理的数据量...使用传统的方法，将结果集缓存在OUTPUT 这样显然对MONGODB 不是一个好的处理方式。...性能 4 将文件的 b+ TREE 放入 cache, 加快数据的读取 5 使用了Hazard pointers 来处理，dirty page 的问题，所以才成就了插入免锁逻辑 注：删除需要锁，所以...2 作为WIREDTIGER 中的两个日志系统，Journal and oplog ，系统他们的负责的任务是不同的，（如不清楚 Journal & oplog 是什么请百度），那么这里有一个问题，Journal
这些策略不仅适用于MongoDB，对大多数数据库都同样有效：优化查询、了解工作集大小、调整文件系统、选择合适的磁盘以及分片。以下是对这五种策略的详细解析： 1....如果它显示正在使用游标，则意味着进行了全表扫描，这通常较慢。 解决方案：添加适当的索引以加速查询执行。无论是在单个服务器上还是在分布式数据库系统中，这种优化都至关重要。 2....了解工作集大小 概念：工作集包括内存中活跃使用的数据和索引。 内存利用：高效利用可用的RAM。将缓存嵌入数据库（MongoDB的工作方式）比使用外部缓存系统（如Memcache）更高效。...大小计算：评估活跃数据和使用的索引的大小。例如，如果有十亿用户但同时仅有10万活跃，则应确保RAM能够容纳这10万的工作集。 索引的内存使用：考虑到索引也会消耗内存，并将其计入总计算。 3....结论 Rosoff的教程强调了，高效地扩展MongoDB或其他数据库需要综合考虑诸多因素：进行良好的查询优化、了解并有效利用RAM来处理活跃工作集、选择和配置合适的文件系统、选择合适的存储硬件以及智能实施分片
在正常操作期间最频繁访问的数据和索引的集合称为工作集，在理想的情况下它们应该在RAM中。工作集可能是整个数据库的一小部分，例如最近的事件所关联的应用程序数据或者最常访问的热门产品。...有些操作可能会在不经意间从内存中清除大量的工作集，这样会对性能产生严重影响。...例如，对于一个浏览数据库中所有文档的查询而言，如果数据库比服务器上的RAM大，那么将会导致文档被读入内存而工作集被写出到磁盘。...MongoDB服务状态命令中包含了一个有用的输出：工作集文档，它提供了一个MongoDB实例工作集的估算大小。...虽然我们应该设计MongoDB系统让它的工作集适合于内存，但是磁盘I/O依然是一个关键的性能考虑。
另外，使用push/pull队列可以确保使用轮转调度算法将URL分派给主控制器。 了解ZeroMQ如何工作和理解其几个极端案例花了我一段时间。...此外，我不得不小小修改一下修改 reppy 库，使它缓存 robots.txt 文件在 MongoDB而不是在内存中。 处理 bug 和问题 在开发过程中，我花了大量的时间调试、分析和优化我的爬虫。...这意味着，如果你一次下载完全，并将它们全部加载到内存中的话，你很可能会在某个时刻耗尽内存8。 服务器有时返回不正确的HTML，或非HTML内容，如JSON、XML或其他内容。谁知道为什么？！...设计 我可能会把处理 robots.txt 文件和上次爬取日期的缓存去中心话来提高总体爬取速度。这意味着，对于每个爬虫过程，将 MongoDB 服务器 #2 替换为在每个主控制器上的缓存。...哪一个数据集可以证明所有的工作都是正确的？这一切背后的原因是什么？ 这是你在我以后的文章中会看到的! 后记： 请在下面的评论栏中留下你的问题和意见！
操作系统将从内存映射文件中释放内存而无需交换，MongoDB可以将数据写入数据文件而无需swap。 什么是“working set”？ working set是客户端最常访问数据的一部分。...作为一个相关问题，系统将仅在插入或更新时拆分块，这意味着如果您配置了分片并且不继续发出插入和更新操作，则数据库将不会创建任何块。您可以等到应用程序插入数据或手动拆分块。...最后，如果您的片键具有低基数，MongoDB可能无法在数据之间创建足够的分割（chunk将无法继续分裂）。 为什么一个分片会在分片集群中收到不均衡的流量？...在某些情况下，单个分片或集群的子集将接收不均衡的流量和工作负载。在几乎所有情况下，这都是片键的结果，该片键不能有效地允许写缩放。 你也可能有写“热点”chunk数据块。...· 您的片键具有较低的基数 ，MongoDB无法进一步分割chunk数据块。 · 您的数据集增长速度快于均衡器可以在集群间分发数据的速度。
我们将告诉您这些引擎的主要特性，您可以根据自己的需求选择合适的引擎。 在MongoDB中，主要使用的是MMAPV1和WiredTiger引擎。...所以当你可以将你的写集保存在内存中时它会很好用。它擅长处理大容量写入，读取和就地更新的工作场景。 WiredTiger：支持snappy和zlib压缩。...从技术上讲，操作系统的虚拟内存子系统管理着MongoDB的内存使用。 这意味着MongoDB将尽可能多地使用可用内存，并根据需要交换到磁盘。...具有足够大的内存来适应RAM中的应用程序工作数据集的部署将实现最佳性能。 WiredTiger：使用wiredTiger，MongoDB同时使用WiredTiger内部缓存和文件系统缓存。...所以比MMAPV1引擎占用的空间更小 日志 MongoDB首先将内存中的更改写入磁盘日志文件。
我们将告诉您这些引擎的主要特性，您可以根据自己的需求选择合适的引擎。 在MongoDB中，主要使用的是MMAPV1和WiredTiger引擎。...所以当你可以将你的写集保存在内存中时它会很好用。它擅长处理大容量写入，读取和就地更新的工作场景。 WiredTiger：支持snappy和zlib压缩。...内存使用 MMAPv1：MongoDB自动使用计算机上的所有可用内存作为缓存。 系统资源监视器显示MongoDB使用大量内存，但其使用是动态的。...从技术上讲，操作系统的虚拟内存子系统管理着MongoDB的内存使用。 这意味着MongoDB将尽可能多地使用可用内存，并根据需要交换到磁盘。...具有足够大的内存来适应RAM中的应用程序工作数据集的部署将实现最佳性能。 WiredTiger：使用wiredTiger，MongoDB同时使用WiredTiger内部缓存和文件系统缓存。
2.为什么要使用MongoDB？...二、进入MongoDB shell 因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB...1.为什么需要分片 当数据量过大，索引和工作数据集占用的内存就会越来越多，所以需要通过分片负载来解决这个问题 2.分片的工作原理 （1）分片组件 分片：每个分片都是一个副本集 mongos路由器：是一个路由器...1.部署 （1）部署架构 使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存，使其最大值为1.5GB （2）cpu mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时，才会遇到CPU瓶颈，CPU在mongodb...写入时间一次只用到一个核，如果有频繁的写入行为，可以通过分片来解决这个问题 （3）内存 大内存是mongodb的保障，如果工作集大小超过内存，将会导致性能下降，因为这将会增加数据加载入内存的动作 （4）
没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 2.为什么要使用MongoDB？...二、进入MongoDB shell 因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB...1.为什么需要分片 当数据量过大，索引和工作数据集占用的内存就会越来越多，所以需要通过分片负载来解决这个问题 2.分片的工作原理 （1）分片组件 分片：每个分片都是一个副本集 mongos路由器：是一个路由器...1.部署 （1）部署架构 使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存，使其最大值为1.5GB （2）cpu mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时，才会遇到CPU瓶颈，CPU在mongodb...写入时间一次只用到一个核，如果有频繁的写入行为，可以通过分片来解决这个问题 （3）内存 大内存是mongodb的保障，如果工作集大小超过内存，将会导致性能下降，因为这将会增加数据加载入内存的动作 （4）
将一切放在内存中 I/O会杀死你的延迟，确保你所有的数据都在内存中，这就意味着你自己要管理你的数据结构，以及维护一个持久日志，这样，你才能在机器重新启动后重建原来内存状态，持久日志的选择有： Bitcask..., Krati, LevelDB 和 BDB-JE， 当然，你也可以运行一个本地持久化的内存数据库如 redis or MongoDB（memory >> data），请注意后台在将数据同步到磁盘时可能会导致一些数据崩溃...当发出连续读取内存，将触发在内存级别的预取，如同在CPU缓存级别一样。如果处理得当，则下一个数据在你需要它之前将永远首先存在L1高速缓存中。这个简单之道能够帮助处理大量数组或原始类型的重量级别使用。...将线程pin住自己的核心有助于降低CPU缓存污染，顺序I / O也有助于预加载缓存。除此之外，你应该保持最大容量下使用的原始数据类型，以便更多的数据放入缓存。调整缓存算法保证所有数据在在高速缓存中。...通常情况下，如果你知道你在做什么，你可以通过了解JVM，C11或Go的内存模型绕过锁。
由于文档能更自然地映射到内存中的数据结构，开发人员可以更轻松地使用它们，从而重点放在以最合理的方式构建应用程序上，而不是放在如何应对数据库上。因此，文档可以显著提升开发人员效率并加速创新。...DocumentDB集群仅限于单个地区，这意味着严重的区域限制。...我们运行了三个YCSB工作负载，每个工作负载在两个数据集上。其中，一个数据集足够小，可以完全放在RAM中，而另一个则比RAM大得多。...在这个测试中， 我们发现，当我们试图在包含超过2亿个文档的数据集上运行DocumentDB时，DocumentDB在YCSB的加载阶段频繁崩溃。...您可以进一步使用这些工具来验证我们的结果，或者作为您想要进行的任何测试的起点。我们很想知道您看到了什么样的结果。
将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以储存更多的数据，处理更多的负载。 具有大型数据集或高吞吐量应用程序的数据库系统可以会挑战单个服务器的容量。...例如，高查询率会耗尽服务器的CPU容量。工作集大小大于系统的RAM会强调磁盘驱动器的I / 0容量。 有两种解决系统增长的方法:垂直扩展和水平扩展。...垂直扩展意味着增加单个服务器的容量，例如使用更强大的CPU,添加更多RAM或增加存储空间量。可用技术的局限性可能会限制单个机器对于给定工作负载而言足够强大。...此外,基于云的提供商基于可用的硬件配置具有硬性 上限。结果，垂直缩放有实际的最大值。 水平扩展意味着划分系统数据集并加载多个服务器,添加其他服务器以根据需要增加容量。...下图描述了分片集群中组件的交互: ?
Mc和Redis都是Key-Value类型，不适合在不同数据集之间建立关系，也不适合进行查询搜索。比如redis的keys pattern这种匹配操作，对redis的性能是灾难。...，所以按mongodb开发者说，它不会造成性能上的损耗，因为看过代码发现，当进行CUD操作时，记录(Record类型)都被放入到defer队列中以供延时批量（groupcommit）提交写入，但相信其中时间周期参数是个要认真考量的参数...MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。 如何理解MongoDB中的GridFS机制，MongoDB为何使用GridFS来存储文件？...GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB中的文件规范。使用GridFS可以将大文件分隔成多个小文档存放，这样我们能够有效的保存大文档，而且解决了BSON对象有限制的问题。...为什么MongoDB的数据文件很大？ MongoDB采用的预分配空间的方式来防止文件碎片。 当更新一个正在被迁移的块（Chunk）上的文档时会发生什么？
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