如何正确的使用MongoDB并优化其性能
在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。
因此，对于需要高性能的应用，如实时分析、在线游戏等，MongoDB也是一个不错的选择。 水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。
影响读性能 MongoDB内核查询优化器原理是通过候选索引快速定位到满足条件的数据，然后采样评分。如果满足条件的候选索引越多，整个评分过程就会越长，增加内核选择最优索引的流程。
在经过$limit管道后，管道内的文档数量个数会“提前”减小，这样会节省内存，提高内存利用效率。$limit提前后，$sort紧邻$limit这样的话，当进行$sort的时候当得到前“$limit”个文档的时候就会停止。
游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
安装mongodb的服务器,需要多大内存合适
默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
MongoDB 的数据文件比较大，通常会超过默认的 500M。这样看来，缓存用了 58G，这还差不多。Resident Pages 左侧的数字是页的数量，页的数量乘以文件系统页大小才是内存使用量。
Arbiter本身不存储数据，是非常轻量级的服务。
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