MongoDB是一款功能完善的分布式文档数据库，在高性能、动态扩缩容、高可用、易部署、易使用、海量数据存储等方面拥有天然优势。虽然MongoDB有很多优势，但是在国内缺存在不少的误解，影响力有待提升。
本文来自OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题：现代数据架构》专场、dbaplus专场：万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享，分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节）。
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。
对于一个MongoDB的复杂查询，如何才能创建最好的索引？在本篇文章中，我将展现一种给读请求定制的索引优化方法，这种方法会考虑读请求中的比较，排序以及范围过滤运算，并展示符合索引中字段顺序的最优解。我们将通过研究explain()命令的输出结果来分析索引的优劣，并学习MongoDB的索引优化器是如何选择一个索引的。
导语 | 腾讯云MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景，为了更好地为客户提供服务，腾讯数据库团队对MongoDB进行升级，诞生了青胜于蓝的腾讯云MongoDB 4.2版本，并且已经正式在腾讯云发布啦，让我们一起来看看新版有哪些亮点吧~ 一、 CMongo 介绍 MongoDB作为时下最流行的nosql数据库，是一款集高性能、分布式、易扩展等特性为一身的文档型数据库，同时其易用性和功能丰富程度是其他同类产品所不能比拟的。 CMongo是腾讯云数据库联合团队基于开源Mongo
在当今互联网时代，数据是任何应用的核心。为了更有效地存储和检索数据，许多开发者和组织转向了NoSQL数据库，其中MongoDB是一个备受关注的解决方案。MongoDB是一个开源的文档型数据库，以其灵活性、可扩展性和高性能而闻名。本文将介绍MongoDB的使用、原理以及其在现代应用程序中的角色。
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将介绍MongoDB 性能优化等方面的攻略。
启动数据加载时间对于很多数据库来说是一个不容忽视的因素，启动加载慢直接导致数据库恢复正常服务的RTO时间变长，影响服务可用性。比如Redis，启动时要加载RDB和AOF文件，把所有数据加载到内存中，根据节点内存数据量的不同，加载时间可能达到几十分钟甚至更长。
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
随着近年来公有云技术及云基础设施的发展，越来越多的企业转为使用公有云来托管自己的服务。云数据库因为数据可靠性、资源弹性、运维便捷行，云上数据库服务也正成为企业数据管理的较好的选择。 本文以叮咚买菜自建MongoDB数据库整体迁移上腾讯云MongoDB为背景，分享叮咚买菜上云过程中的遇到的疑难问题及对应的性能优化解决方法等，主要包括以下分享内容： · 云上MongoDB版本选型 · 安全上云及切换方案 · 叮咚买菜业务侧性能优化 · 上云遇到的疑难问题及解决方法 · 自建上
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。
2019年MongoDB中文社区年终盛会将于2020年1月4日（星期六）在深圳福田区车公庙附近召开。来现场，您将收获3大专场经验加持：
随着数据量和查询需求的增长，索引在数据库性能优化中扮演着至关重要的角色。在MongoDB 3.0之前，创建或重建索引的过程可能会阻塞数据库的其他操作，导致性能下降和用户体验不佳。为了解决这个问题，MongoDB 3.0引入了后台索引构建功能，使索引创建过程与其他操作并行进行，从而提高了性能和可用性。接下来，将详细介绍MongoDB 3.0后台索引构建功能的使用方法和优势。
MongoDB是一种非关系型数据库，它的数据建模原则与传统的关系型数据库略有不同。在使用MongoDB进行数据建模时，需要遵循以下基本原则：
MongoDB的数据模型基于文档，这是一种由键值对组成的数据结构，类似于JSON。每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键，用于在集合中唯一标识该文档。文档之间可以嵌套，这种灵活的数据结构使得MongoDB非常适合存储半结构化数据。
MongoDB是当今最受欢迎的非关系型数据库之一，它支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、文本索引和地理空间索引等。稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型，用于对缺少某个字段值的文档进行索引。与普通索引不同，稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能、减少存储空间，提高数据访问效率。
导语 | 腾讯云MongoDB当前服务于游戏、电商、社交、教育、新闻资讯、金融、物联网、软件服务等多个行业；MongoDB团队(简称CMongo)致力于对开源MongoDB内核进行深度研究及持续性优化(如百万库表、物理备份、免密、审计等)，为用户提供高性能、低成本、高可用性的安全数据库存储服务。后续持续分享MongoDB在腾讯内部及外部的典型应用场景、踩坑案例、性能优化、内核模块化分析。 引言 全民K歌作为腾讯音乐集团四大产品线之一，月活超过1.5亿，并不断推出新的音娱功能及新玩法，极大丰富了数亿用户
万字长文，详细讲述PCG功能开发一组如何优化改造QQ小世界Feed云系统及腾讯MongoDB团队如何对小世界MongoDB集群进行性能优化，对比看看您的小世界是否面临同样的问题呢，建议收藏学习！ 本文结构速览奉上： 一、业务背景 二、小世界Feed云系统面临的问题及挑战 2.1 老Feed系统主要问题 2.2 新场景下Feed云的问题 三、数据库存储选型 四、小世界Feed云系统改造及优化过程 4.1 Feed云优化改造及成果收益 4.1.1 Feed云优化改造-UFO 4.1.2 Fee
本文干货较多，建议收藏学习。先将文章结构速览奉上： 一、背景 二、MongoDB执行计划 2.1 queryPlanner信息 2.2 executionStats信息 2.3 allPlansExecution信息 三、云上用户建索引常见问题及优化方法 3.1 等值类查询常见问题及优化方法 3.1.1 同一类查询创建多个索引问题 3.1.2 多字段等值查询组合索引顺序非最优 3.1.3 最左原则包含关系引起的重复索引 3.1.4 唯一字段和其他字段组合引起的无用重复索引
杨亚洲，前滴滴出行专家工程师，现任OPPO文档数据库MongoDB负责人，负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
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随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库在某些应用场景下面临着性能和扩展性的瓶颈。MongoDB，作为一个非关系型数据库（NoSQL），在这个背景下逐渐崭露头角。它以其高度可扩展性、灵活的数据模型和快速的读写性能，受到了越来越多开发者的青睐。与此同时，Java作为一门强大的编程语言，也一直是构建大规模应用的首选之一。本文将探讨如何将Java与MongoDB完美结合，以构建高性能的应用程序。
Keys 为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
全民K歌作为腾讯音乐集团四大产品线之一，月活超过1.5亿，并不断推出新的音娱功能及新玩法，极大丰富了数亿用户的音乐娱乐活动。 MongoDB天然支持高可用、分布式、高性能、高压缩、schema free、完善的客户端访问均衡策略等功能。作为腾讯音乐集体核心部门，K歌Feed等业务采用腾讯云MongoDB作为主存储服务，极大的方便了K歌业务的快速迭代开发。 本文主要分享K歌技术演进过程中的一些踩坑过程、方案设计、性能优化等，主要包括以下技术点： 全民K歌业务特性 Feed业务读写选型 Feed数据吐出控制策
文章出处： 鹅厂架构师 导读 腾讯 MongoDB 百万库场景下的性能优化成果汇报 腾讯 MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景，很多客户在使用过程中库表数量会大量增长，甚至达到百万级别，导致性能急剧下降，严重影响客户业务。腾讯数据库研发中心CMongo团队在进行深入性能分析之后，改造底层引擎为共享表空间架构，新架构在百万级库表的场景下，相比原生版本读写性能提升 1-2 个数量级，内存消耗显著降低，启动时间从原先小时级缩短到一分钟内。 探索之路正式开始，文章很长但干货满满，建议收藏品
在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语，但一直不支持中日韩等语言，社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求，由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径，基于纯MongoDB社区版（v4.x和v5.0）实现中文全文搜索，在接近四千万个记录的商品表搜索商品名，检索时间在200ms以内，并使用Change Streams技术同步数据变化，满足了业务需要和用户体验需求。
索引能够提高数据库的查询效率，没有索引的话，查询会进行全表扫描（scan every document in a collection）,严重降低了查询效率。默认情况下，Mongo在一个集合（collection）创建时，自动地对集合的_id创建了唯一索引。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库，随着业务规模的不断增加，MySQL已无法满足海量数据存储需求，业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
MongoDB oplog 记录数据库的所有修改操作，除了用于主备同步；oplog 还能玩出很多花样，比如
opid：操作的opid，有需要的话，可以通过 db.killOp(opid) 直接干掉的操作
在处理大量数据插入时，MongoDB 的性能可能会受到索引维护的开销影响。索引是为了提高查询性能而创建的，但在插入大量数据时，频繁的索引更新可能会成为性能瓶颈。
线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量，读流量很低)，峰值tps几乎已经到达集群上限，同时平均时延也超过100ms，随着读写流量的进一步增加，时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构，数据均衡的分布于各个分片中，添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下：
本文讲解的是：做为前端开发人员，对服务器的了解还是小白的我，是如何一步步将 node+mongodb 项目部署在阿里云 centos 7.3 的服务器上，并进行性能优化，达到页面 1 秒内看到 loading ，3 秒内看到首屏内容的。
性能是开发者为其应用程序选择 Rust 的首要原因之一。事实上，它是 rust-lang.org 主页上 ["为什么选择Rust？"](https://www.rust-lang.org/#:~:text=Version%201.55.0-,Why%20Rust%3F,-Performance ""为什么选择Rust？"")一节中列出的第一个原因，甚至在内存安全之前。这也是有原因的，许多基准测试表明，用Rust编写的软件速度很快，有时甚至是最快[2]的。但这并不意味着所有用Rust编写的软件都能保证快速。事实上，写低性能的Rust代码是很容易的，特别是当试图通过Clone 或Arc替代借用来""安抚""借用检查器时，这种策略通常被推荐给 Rust 新手。这就是为什么对 Rust 代码进行剖析和基准测试是很重要的，可以看到任何瓶颈在哪里，并修复它们，就像在其他语言中那样。在这篇文章中，我将根据最近的工作经验，展示一些基本的工具和技术，以提高 mongodb crate 的性能。
TTL（Time-To-Live）索引在MongoDB中是一种特殊的索引，用于自动删除过期的文档。其核心原理在于MongoDB会启动一个后台线程，该线程会周期性地扫描集合中拥有TTL索引的字段。当这个后台线程运行时，它会检查索引字段的值与当前时间的差异，如果差异超过了设定的过期时间，该文档就被标记为“过期”。但请注意，标记为“过期”并不意味着文档会立即从数据库中删除，实际的删除操作可能会稍后进行。
关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.
点击下方公众号关注并分享,获取 MongoDB 最新资讯！ 1 业务背景 QQ 小世界最主要的四个 Feed 场景有：基于推荐流的广场页、个人主页，被动消息列表以及基于关注流的关注页。 最新 Feed 云架构由腾讯老 Feeds 云重构而来，老 Feeds 云存在如下问题： 性能问题 老系统读写性能差，通过调研测试确认 MongoDB 读写性能好，同时支持更多查询功能。老系统无法像 MongoDB 一样支持字段过滤（ Feed 权限过滤等），字段排序（个人主页赞排序等），事务等。 数据一致性问题 老系统采
随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB团队在运营中发现，原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云优化后，云MongoDB在LBS服务的综合性能上，有10倍以上的提升。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享
你有没有MongoDB数据库的性能问题？常见的情况是运行查询时突然出现性能问题。显而易见的第一个解决方案是，“让我们创建一个索引！” 虽然这在某些情况下有效，但在尝试优化MongoDB时还需要考虑其他选项。
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：
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析和性能优化，文章相关技术问题，欢迎大家一起讨论。
但是事实说明了一切。这个用户的MongoDB集群从2015年上线以来，到2020年的今天，已经运行了5年时间。承载了每天的数据汇聚和数据同步（到检索服务），平均每8小时就能消耗完一次oplog size的上限（Upper Bound ≈ 50GB）。接下来就是我们近几年使用MongoDB的案例、发生的花絮和对未来的思考。
本文作者从事数据库相关工作接近四十年，最近开始使用 MongoDB。在开始使用 MongoDB 之前，作者希望有些事情自己已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
1.在JSON中，要跳过一个文档进行数据读取，需要对此文档进行扫描才行，需要进行麻烦的数据结构匹配,遍历比较慢
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