mongodb为什么没创建索引,他就有索引
1、索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用索引来限制它必须检查的文档数。
2、而 MongoDB 内建了多种数据分片的特性，可以很好地适应大数据量的需求。基于位置的数据查询 MongoDB 支持二维空间索引，因此可以快速及精确地从指定位置获取数据。
3、和executionStats类似，只是多了所有候选索引的执行过程。
4、Mongodb支持多种index类型，这相对于其他Nosql数据库而言具有很大的优势，它的索引类型比较接近SQL数据库，所以开发者在mongodb中使用索引将是非常便捷的。
5、如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
MongoDB应用1——日志分析
1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
2、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。
3、查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus()返回：{ was： NumberInt(0)， slowms： NumberInt(100)} 注：was：0表示未开启。
mongodb日志太大,会影响mongodb性能吗
不想一般的旋转日志，可以配置旋转策略。不过没关系，经过测试，发送该命令时不会影响到MongoDB的服务。下面是一个例子，先查找进程id， 然后发送命令。
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。
如果对日志保存的时间没有特别严格的要求，只是在总的存储空间上有限制，则可以考虑使用capped collection来存储日志数据。指定一个最大的存储空间或文档数量，当达到阈值时，MongoDB会自动删除capped collection里最老的文档。
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