如何对 MongoDB 进行性能优化（五个简单步骤）

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

mongdb性能压力测试,随机查询,数据量1亿条记录 操作系统centos6.4x64位 从测试结果看,当mongodb将数据全部载入到内存后,查询速度根据文档的大小,性能瓶颈通常会是在网络流量和CPU的处理性能(该次测试中当数据全部在内存后,纯粹的查询速度可以稳定在10W/S左右,系统load可以维持在1以下,由于此时CPU已经被使用到极限了,当并发再大时load值会直线飙升,性能急剧下降). 压力生成服务器与Mongodb服务器基本配置 cpu型号:Intel(R) Xeon(R) CPU

结论: 1. 200w数据,合理使用索引的情况下,单个stationId下4w数据.mongodb查询和排序的性能理想,无正则时client可以在600ms+完成查询,qps300+.有正则时client可以在1300ms+完成查询,qps140+. 2. Mongodb的count性能比较差,非并发情况下client可以在330ms完成查询,在并发情况下则需要1-3s.可以考虑估算总数的方法,http://blog.sina.com.cn/s/blog_56545fd30101442b.htm

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB索引几乎和关系型数据库的索引一样.MongoDB的查询优化器能够使用这种数据结构来快速的对集合(collection)中的文档(collection)进行寻找和排序.准确来说,这些索引是通过B-Tree索引来实现的.在命令行中,可以通过调用ensureIndex()函数来建立索引,该函数指定一个到多个需要索引的字段,下面介绍mongodb索引如何优化 一.

如:如果你想创建一个"myTest"的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫"myTest"的数据库. 一.数据库常用命令1.Help查看命令提示 复制代码 代码如下: helpdb.help();db.yourColl.help();db.youColl.find().help();rs.help(); 2.切换/创建数据库 复制代码 代码如下: use you