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mongoDB 3.0+ 查询性能分析

mongoDB性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录。(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成。...mongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对mongoDB 3.0+的explain进行讨论...queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey],这主要是直接定位到mongodb的...第二层,index与document扫描数与查询返回条目数 这个主要讨论3个返回项,nReturned、totalKeysExamined、totalDocsExamined,分别代表该条查询返回的条目...stage返回 TEXT:使用全文索引进行查询时候的stage返回 PROJECTION:限定返回字段时候stage的返回 对于普通查询,我希望看到stage

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玩转mongoDB(五):mongoDB 3.0+ 查询性能分析

mongoDB性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录。(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成。...for(var i=0;i<2000000;i++){ db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i});}图片 mongoDB 3.0之后,explain...的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对mongoDB 3.0+的explain进行讨论。...queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey],这主要是直接定位到mongodb的...TEXT:使用全文索引进行查询时候的stage返回 PROJECTION:限定返回字段时候stage的返回 对于普通查询,我希望看到stage的组合(查询的时候尽可能用上索引): Fetch

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mongodb联表查询_mongodb聚合查询

在使用MongoDB存储数据的时候,我们查询的时候,有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库,连表查询,很多时候,需要我们自己在代码里手工操作。...但是从 MongoDB 3.2 版本过后,我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。   ..."$u.name" } }, { $project: { _id: 1, product: 1, money: 1, name: 1 } }]); 虽然在 MongoDB...3.2 后我们能够进行连表查询了,方便了很多。...但是其实 MongoDB 本身是非关系性数据库。如果需要进行频繁的这种连表查询,我们可以考虑优化我们的数据库表。比如在订单表里面,每一条的订单记录都把我们的用户信息放进去。

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MongoDB数据库查询性能提高40倍

MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历分享 大家在使用 MongoDB 的时候有没有碰到过性能问题呢?...下面这篇文章主要给大家分享了MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。...前言 数据库性能对软件整体性能有着至关重要的影响,本文给大家分享了一次MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历,感兴趣的朋友们可以参考学习。...减少查询次数 瓶颈显而易见,在循环中查询Collection B,增加了网络开销,自然也就增加时间,如果一次查询出所有结果,自然会大大提高效率。...登录到数据库服务器,找到MongoDB的日志/data/mongodb/logs/mongod.log。仔细查找,发现在查询数据集B时有很多getMore命令。

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MongoDB 聚合索引如何分析和优化查询性能

查询计划分析MongoDB 可以使用 explain() 方法来获取查询的执行计划,通过分析执行计划可以找到查询的瓶颈所在,以便进行优化。...聚合索引的性能很大程度上取决于索引的设计和使用,可以通过以下方法来优化索引的性能:创建合适的索引:根据查询的字段和排序要求创建合适的索引可以大大提高查询性能。...在使用复合索引时,需要注意索引字段的顺序和使用方式,以便最大化地利用索引的性能。索引覆盖查询:通过创建合适的索引,可以让查询尽量地使用索引进行扫描,避免对数据集的全局扫描。...当索引中包含大量重复的数据时,去重可以显著减少查询的数据量,提高查询性能。...查询重构有时候,对查询的重构可以有效地提高查询性能。例如,可以将一个查询拆分成多个阶段,让每个阶段处理的数据量更小,以便更好地利用索引的性能

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mongoDB 文档查询

在关系型数据库中,可以实现基于表上各种各样的查询,以及通过投影来返回指定的列。对于NoSQL mongoDB而言,所有能够在单表上完成的查询,在mongoDB中也可以完全胜任。...除此之外,由于mongoDB支持基于文档嵌套以及数组,因此mongoDB也可以实现基于嵌套文档和数组的查询。具体见下文描述。...预备热身 Linux下快速安装MongoDB Windows平台下安装MongoDB mongoDB 启动与停止 mongo shell连接到mongoDB及shell提示符下执行js脚本...mongoDB简介及关键特性 SQL与mongoDB对比及映射 一、查询语法 db.collection.find( , )...对于数组内内嵌文档的方式,可以使用”数组名.下标.内嵌文档键”方式访问 7、对于哪些列名需要显示可以通过{ field1: , … }来设定 8、本文参考:https://docs.mongodb.com

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mongovue查询字段_mongodb查询速度

中的写法,如果你长期使用MySQL而对MongoDB跃跃欲试,这篇简单的文章可以帮助你更快的进入角色。...但在MongoDB里你只需要: db.user.insert({‘name’ : ’starlee’, ‘age’ : 25, ‘email’ : ’starlee@starlee.com’}) 删除...MongoDB的好处挺多的,比如多列索引,查询时可以用一些统计函数,支持多条件查询,但是目前多表查询是不支持的,可以想办法通过数据冗余来解决多表 查询的问题。...MongoDB对数据的操作很丰富,下面做一些举例说明,内容大部分来自官方文档,另外有部分为自己理解。...$size查询 db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询,此查询查询a的子对象数目为1的记录 $exists查询 db.colls.find

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mongodb 性能

一、  索引及其优化 索引的概述 数据库的索引好比是一本书前面的目录,能加快数据查询的速度。 适当的地方增加索引,不合理的地方删除次优索引,能优化性能较差的应用。...1    可通过启动的时候加参数:-profiler=1 2    执行命令:db.setProfilingLevel(1) 查询记录:db.system.profiler.find() 性能优化概述...性能优化原则:一次修改一个参数 影响性能的参数:操作系统、网络、硬件、应用服务器、应用程序、数据库、查询语句 常用优化方案 创建缩索引:写少读多的时候 限定返回条数:limit 查询只用到的字段 采用Capped...Colletion 采用存储过程 强制使用索引 使用Profiler 二、  性能监控 Mongosniff工具 Mongostat工具 使用db.serverStatus() 使用db.stats(

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MongoDB文档查询操作

MongoDB文档查询 1、语法 2、对比语法 3、AND 4、OR 5、AND与OR联合 6、数据中查询 7、模糊查询 8、排序 9、分页 10、总条数 11、去重 12、指定返回字段 1、语法...2、对比语法 如果你熟悉常规的 SQL 数据,通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询: 先查询下collections中的数据 让数据友好显示: db.users.find().pretty...name是不良人_0,年龄>24岁的数据: db.users.find({$or:[{name:'不良人_0'},{age:{$gt:24}}]}) 4、OR MongoDB OR 条件语句使用了关键字...')' > db.集合名称.find({"age": {$gt:50}, $or: [{"name": "编程不良人"},{"name": "MongoDB"}]}).pretty(); 6、数据中查询...良/}); 注意:在 mongoDB 中使用正则表达式可以是实现近似模糊查询功能 8、排序 > db.集合名称.find().sort({name:1,age:1}), - 1 升序 -1 降序 类似

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MongoDB查询索引分析

,出现性能问题时,往往需要去花很大的精力进行调优。...的联合索引,故w是1.0,1.0而n没有指定在查询条件中,故是MinKey,MaxKey rejectedPlans:其他执行计划(非最优而被查询优化器reject的)的详细返回 如果在...), PROJECTION(限定返回字段), IDHACK(针对_id进行查询)等等 对于普通查询,我们最希望看到的组合有这些: Fetch+IDHACK Fetch+ixscan...无论哪种模式,explain的结果中都会有winning plan的信息,这些winning plan是通过mongo查询分析器获得的,查询分析器会缓存winning plan的信息,所以queryplanner...下面这幅图说明了查询分析器的执行逻辑: 详细信息见:https://docs.mongodb.com/manual/core/query-plans/ [58185e58143cfa6d6b7e3170iv7JsHcP

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