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。
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。
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。
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。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
MongoDB如何优化查询性能?
1、通过查看一个查询的explain()输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain()调用（与调用sort()或者limit()一样，不过explain()必须放在最后）。
2、建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。
3、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。
4、排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
5、优化 MongoDB 集群负载均衡：在实际生产环境中，数据访问热度和节点性能差异可能导致某些节点超载。
6、）从windows服务中移除MongoDB服务 C：\Users\Administrator mongod --remove 5）通过mongod --help查看更多的配置命令选项。
mongodb的find查询10万条以上的数据有卡顿现象,请问如何选择优化的方式...
这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。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。
使用专业的数据对比工具：市场上有一些专业的中间件工具，如 NineData，提供了一种高效且易于使用的 MongoDB 数据对比功能。
使用方式：db.collection.count(query)或者db.collection.find(query).count()参数说明：其中query是用于查询的目标条件。
MongoDB的集合(collection)可以看做关系型数据库的表，文档对象(document)可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。
但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。
感觉你设计的数据结构太复杂，内嵌文档太多层了，为什么不一个学生一条记录呢，这样设计部是更简洁吗，查询统计什么的都很简单，你现在的文档一次查询是得不到你想要的结构的，只能用聚合看能不能实现。
用mongodb作为数据库服务器访问时非常慢?
这个原因很多，可以从查询优化和硬件优化入手，比如建立索引，合理的数据结构，增加机器内存，使用SSD硬盘等都可以提高查询效率。
这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。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。
不要使用32位版本MongoDB的32位版本也是不建议被使用的，因为你只能处理2GB大小的数据。还记得第一个限制么？这是MongoDB关于该限制的说明。
默认情况下，一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程（ net.serviceExecutor 配置为synchronous）。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的操作，当连接数过多时，线程会占用MongoDB服务器较多的资源。
优势：快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！MySQL是关系型数据库。优势：在不同的引擎上有不同 的存储方式。
mongodb与mysql区别(超详细)
Mongodb和MySQL数据库的对比 传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。
稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。
mongodb 会比mysql快的多，原因是：首先是内存映射机制，数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗。
默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。
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。
所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。关系型数据库-MySQL 在不同的引擎上有不同的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
如何提高mongodb查询速度
1、对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一。通过查看一个查询的explain()输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。
2、排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
3、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。
4、set，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一。大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的。
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