本文目录导航：
删除MongoDB反双数据的4种方法
前言
妇孺皆知，咱们经常会用MongoDB存储少量数据。
但是，有时刻咱们遗记在建设汇合的时刻给某些字段设置unique属性，造成数据库中会存在少量重复的数据，这时刻如何删除这些数据就成了一个令人脑壳疼的疑问。
在数据量较小的状况下，可以间接写一个python脚本，经过导出已有数据并拔出到已建设unique索引的汇合中处置疑问。
但是，but，假设数据量较大的话，经常使用脚原本处置要消耗十分少量的期间，这种时刻就须要想想其余方法了
对命令的一些说明
经常使用aggregate聚合查问反双数据
\$group中是查问条件，依据content、endTime、startTime字段来聚合相反的数据；
\$count用来统计重复产生的次数，\$match来过滤没有重复的数据；
\$addToSet将聚合的数据id放入到dups数组中繁难前面经常使用；
查问结果经常使用forEach启动迭代id来删除数据
shift()作用是剔除队列中第一条id，防止删掉一切的数据；
方法三：间接在原汇合建设索引，在让MongoDB在建设索引的环节中删除反双数据({your_unique_key:1},{unique:true,dropDups:true})
上述命令的dropDups参数通知MongoDB，假设遇上了unique抵触的数据，就间接删除抵触的数据
方法四：经过MongoDB的原生支持，先导出数据为bson文件，再将bson文件数据导入到已建设索引的新汇合中mongodump-ddb_name-ccollection_name-o/_collection_({要建设的索引},{unique:true,dropDups:true})mongorestore-ddb_name-cnew_collection_name/tmp/db_name/collection_结语上述提供了四种删除MongoDB反双数据的方法，每种方法各有自己的优缺陷，大家可以依据自己的须要启动选用。
MongoDB 主从集群
深化了解MongoDB的主从集群在消费环境中，为了确保服务的高可用性，MongoDB理论驳回集群部署战略。
集群关键包含主从集群和分片集群，本文关键解说主从集群的上班原理和关键概念。
主从集群的外围指标是提供冗余和提高数据的可用性。
假设仅部署单个MongoDB服务，缺点危险极高。
经过将数据扩散在多个节点，即使主节点缺点，也能经过选举机制迅速切换到备份节点，确保业务延续性。
主从集群的节点类型包含主节点和从节点。
主节点担任数据存储，并经过oplog（操作日志）成功数据的实时同步。
oplog是一个记载一切写操作的汇合，大小默以为硬盘的5%。
当新从节点参与时，它会从最近的已同步从节点失掉oplog，启动数据同步。
心跳机制和选举机制是主从集群中的关键组成局部。
经过TCP心跳检测，节点间的连通性得以监控。
主节点选举则遵照少数准则，确保即使在一个正本集中，即使局部节点缺点，服务仍能反常运转。
并非一切节点都有资历介入选举，优先级和选举规定对节点角色有影响。
正本回滚配置准许在主节点缺点后，对数据启动回滚和重写，以坚持数据分歧性。
在读写分别设置下，MongoDB集群自动写操作由主节点处置，而读操作则可从主节点或指定的从节点启动。
这样可以优化性能，平衡负载。
总之，MongoDB主从集群经过高可用性和数据同步机制，确保服务的稳固运转，是消费环境部署的关键战略。
了解这些外围概念关于有效治理MongoDB集群至关关键。
「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配置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。
