【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。
2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。
3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。
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。
如何选择MongoDB的分片字段
Mongodb中一个被分片的Collection的所有数据都存放在众多的Chunk中。一个Chunk存放分片字段的一个区间范围的数据。选择一个好的分片字段非常重要，否则就会遭遇到不能被拆分的大Chunk。
（1）使用片键的取值范围指定数据块 设置分片的时候，需要从集合里选出一个字段，用该字段的值作为数据拆分的依据，这个字段称为片键（shard key)，文档中的数据按照这个字段排序切分成块，分布到各个片上。
有条件地排除字段：从MongoDB 6开始，您可以在聚合表达式中使用变量REMOVE来有条件地抑制一个字段。
MongoDB单文档大小限制是16M吗?这里包括嵌入的子文档吗?
1、是的，包括嵌入的（embedded）子文档在内。这个限制是为了避免单个文档过大，完整读取时对内存或者网络带宽占用过高。
限制MongoDB使用的内存
归结于MongoDB使用的内存映射文件，32位版本只支持2G数据的存储。对于标准的Replica Set，MongoDB只拥有单一的处理策略 —— mongod。如果你想在未来储存2G以上的数据，请使用64位版本的MongoDB。
默认情况下，MongoDB 的每个数据库的命名空间保存在一个 16MB 的 .ns 文件中，平均每个命名占用约 628 字节，也即整个数据库的命名空间的上限约为 24000。
const int BSONObjMaxUserSize = 16 * 1024 * 1024；到你需要的大小，然后重新编译mongodb。但不要改的太大，因为每一个BSON Object都是要全部读进内存里的。
mongodb最大的连接数是819，在启动里面加参数 --maxConns=3000重启mongodb服务后最大连接数还是819。其实是linux系统的限制，Linux系统默认一个进程最大文件打开数目为1024。
如果超过机器内存的60%其实就需要优化你的代码了，当然机器内存也不能太低，如果数据量很大，读写很频繁，最好有16G内存，一般8G也行，如果内存一直很高可以大力优化读数据代码，建立合适的索引，减少插入次数等来优化。
为什么MongoDB适合大数据的存储
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。
因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。
（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
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