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「MongoDB 进阶篇」读写性能优化
在数据库治理中，提高读写性能是至关关键的。
无论是SQL数据库还是NoSQL数据库，经过一些通用技巧都能优化性能。
接上去，咱们将深化讨论MongoDB数据库读写性能优化的几种罕用方法。
### 批量拔出与逐条拔出在将数据保留到MongoDB数据库时，网络传输往往是最大的瓶颈。
逐条拔出数据时，每次发送的数据量很小，糜费了网络带宽。
相比之下，批量拔出数据能充沛应用网络带宽，清楚提高拔出效率。
#### 逐条拔出 VS 批量拔出启动对比试验，经常使用MongoDB的`insert_many`方法一次性性成功5万条数据的拔出，耗时仅为10秒，而逐条拔出则耗时约12分钟。
正确经常使用批量拔出性能的关键在于正当治理内存。
在批量拔出操作中，须要确保内存空间足够，以防止因内存无余造成的程序解体或数据失落。
#### 正确经常使用批量拔出在批量拔出时，招思考数据源能否稳固。
假设数据源是只读的，例如Redis列表，应分两种状况处置：一种是数据源中的数据已所有失掉，数据量适中时，可驳回小批量屡次拔出；另一种是数据源继续降级，应设置一个恳求计数器，在到达必定次数后启动批量拔出，确保数据不会因频繁恳求而失落。
### 拔出操作与降级操作降级操作理论比拔出操作耗时更多，由于它触及到查问和修正两个步骤。
关于不可经常使用`update_many`的场景，批量降级能清楚缩小网络I/O的耗时。
例如，批量降级1万条数据的`salary`字段，耗时仅0.15秒；而逐条降级雷同数据量的`salary`字段，耗时凑近158秒。
为了批量降级少量数据，可以将更改后的数据拔出新汇合，而后删除原汇兼偏重命名新汇合，以此成功数据的批量降级。
### 创立MongoDB索引，优化查问速度当汇合数据量到达必定规模后，查问速度会清楚降低。
为字段创立索引可以优化查问性能。
例如，为`salary`字段增加一个降序索引，可以大大缩小查问期间。
关于千万级别的数据集，创立索引可以在1秒内取得查问结果。
同时，应仅对必要的字段创立索引，以防止占用过多的磁盘空间。
### 经常使用Redis作缓存，降低读MongoDB的频率MongoDB因其灵敏的数据结构和高并发写入性能，罕用于处置少量数据。
但频繁读取数据库会拖慢运行性能。
经过联合Redis作为缓存，可以有效降低读MongoDB的频率，优化运行全体性能。
将数据题目加载至Redis汇合中，防止了频繁查问MongoDB，从而优化了运行照应速度。
经过上述方法，可以清楚提高MongoDB的读写性能，优化数据库操作效率。
宿愿这些技巧能协助您在数据库治理中取得更好的性能体现。
Mongodb 数据库的装置 和 可视化工具 `Robo 3T`的经常使用
一、下载地址，参考官方二、装置 Mongodb 步骤Mongodb 是非相关型数据库2.1、解压之后的目录如下2.2、在 mongodb 目录下，增加以下三个文件夹data、etc、logs，完整目录如下其中作用如下2.3、新建性能文件 ，内容如下（留意：dbpath和logpath。
这个是依据你的文件夹门路写的）寄存此目录下三、运转 Mongodb 服务步骤3.1、成功全局经常使用 mongodb 命令，须要性能path环境3.2、门路：控制面板\系统和安保\系统3.3、增加mongodb 服务3.4、启动服务产生失误：服务名有效处置方法： 治理员形式关上 cmd 窗口，输入以下命令成功3.5、阅读器输入网址，如下显示即启动成功3.6、启动 mongodb ，操作数据库， net stop mongodb 分开命令四、可视化工具Robo 3T，参考官方下载地址4.1、下载后，关上运行程序，新建衔接 （File --> connect 或许快捷键 CTRL + N）4.2、点击创立衔接，修正名字 localhost , 经常使用自动地址 localhost 和 端口 即可，点击save保留。
如下图所示：4.3、衔接成功之后，即可增加数据库、数据表等! 写给自己的随笔，有疑问欢迎指出指路掘金哈哈
mongodb,redis,hbase三者都是nosql数据库,他们的最大区别
在面对非传统SQL数据库需求时，如内存大于数据，schema不明白或谋求速度，NoSQL数据库如MongoDB、Redis、Hbase成为不二选用。
MongoDB以其灵敏性著称，适宜内存大于数据且schema不稳固的场景。
用户能在这里找到与MySQL不同体验的平滑过渡，但随之而来的，或许是设计形式的扭转。
Redis则以速度见长，适宜内存富余但对memcached便捷性不满的用户。
它作为缓存处置打算，提供极速数据访问。
Hbase专为处置少量数据设计，当数据量渺小，如128GB内存双路CPU和25TB存储仅够一周经常使用时，Hbase成为惟一或关键选用。
它实用于离线计算场景。
因此，简而言之，Redis强调“快”，Hbase专一于“大”，MongoDB定位在“灵敏”。
NoSQL的外围长处是SQL难以匹敌的个性，同时也有其局限性。
最大区别在于，MongoDB在便捷场景下提供清楚性能优化，Redis关键用于缓存，而Hbase专为处置大规模数据及离线计算设计。
