优化 NoSQL 数据库的 5 种方法

NoSQL 数据库越来越受欢迎，因为它们被认为比传统的关系数据库更具可扩展性和灵活性。 有多种方法可以优化 NoSQL 数据库，其中包括： 1. 仔细设计模式：这一点很重要，因为设计良好的模式有助于提高性能并使数据更易于管理。 2.索引数据：这有助于提高查询性能。 3. 使用缓存：缓存可以通过将经常访问的数据存储在内存中来帮助提高性能。 4. 分区数据：这可以通过在多个服务器上分布数据来帮助提高性能和可伸缩性。 5. 监控性能：这对于识别任何瓶颈并采取纠正措施很重要。

eBay 架构师 Jay Patel 最近发表了一篇关于使用 Cassandra 数据存储进行数据建模的文章。 他解释了他们如何使用 Cassandra 设计他们的数据模型，他们如何使用列和列族，以及他们如何使用查询优化来优化查询结果。 从他们的方法中我最喜欢的见解之一是它可以应用于任何 NoSQL 数据库。 在优化您的数据模型之前，您必须首先理解它将如何被访问。 当您开始注意到您的查询花费的时间更长时，您就会意识到您的关系数据库遇到了性能问题。 规范化数据后，不太可能导致不必要的连接或 n+1 查询。 即使 NoSQL 数据存储可以进行非规范化，也会产生相关成本。

Nosql 中的查询优化是什么？

查询优化的目标是找到最有效的计划。 在衡量效率时，会使用延迟和吞吐量。 基于成本的优化成本与内存、CPU 和磁盘空间的成本相同。 在 NoSQL 世界中，现在大多数数据库都提供类似 SQL 的查询语言支持。

MongoDB 数据库是一种 NoSQL 数据库，也称为文档数据库。 该数据库的设计方式使其比其他关系数据库更容易开发。 使用 explain() 我们可以看到我们的查询是如何工作的。 您可以使用 Explain 创建包含查询计划、查询阶段等的文档。 作为本文的结果，我们可以了解索引如何改变特定集合的扫描阶段。 本文的目的是回顾优化的基础知识。 聚合阶段优化的详细细节将在后续文章中介绍。 黑人在技术领域表现出色。 这个资源集合突出了一些我们应该知道的事情。

是什么让 Nosql 变快？

Nosql 数据库旨在快速且可扩展。 他们使用多种技术来实现这一目标，例如水平扩展、分片和反规范化。

绝大多数 noSQL 系统只是持久键或值存储（例如 Project Voldemort）。 如果您的查询属于需要查找给定键值的类型，那么可以像 RDBMS 一样快速执行此操作的系统应该如此。 文档数据库（例如 CouchDB）也是流行的 nosql 系统。 这些数据库中大量使用非规范化来构建数据结构。 事实上，我相信一个应用程序的性能可以通过满足单个需求所需的部件数量来衡量。 当使用 NoSQL 时，如果只需要一个简单的插入，像 djondb 这样的 NoSQL 数据库的性能可以提高十倍。 开发人员将能够更高效地工作，因为 NoSQL 允许他们消耗更少的数据。

NoSQL DATABASES（无边界）的主要目标是保持高水平的可扩展性。 您必须考虑正在执行的查询类型、在表中使用的列以及正在使用的服务器实现。 如果您创建更多节点 1000000rpm 稳定 2 毫秒并使用更少代码，您将获得具有更高稳定速率和性能的更快节点。

是什么让 Nosql 比 SQL 更快？

这种方法需要对各种数据实体进行收集、合并和划分。 因此，NoSQL 数据库比 SQL 数据库执行读写操作更快。

为什么 Nosql 数据库正在流行

除了多种因素，NoSQL 数据库越来越受欢迎。 它们使用简单，能够处理大量数据，并且可以定制以满足您应用程序的特定要求。 除了灵活和可定制之外，它们还有很多优点，这是其他数据库类型所没有的。

Nosql 性能调优

Nosql 性能调优就是确保您的 nosql 数据库尽可能高效地运行。 调整 nosql 数据库时，需要关注几个关键领域： 1. 确保数据库已正确建立索引。 2. 确保您的查询得到优化。 3. 确保您的数据已正确规范化。 4. 确保您的数据库配置正确。 通过关注这些关键领域，您可以确保您的 nosql 数据库以最佳性能运行。

当Mango处于高负载时，MangoNoSql脚本在后台进行后台写入。 Batch Write Behind 功能允许您在幕后编写。 每个任务将与其他任务并行执行，将池中的点值集中起来。 如果您发现系统中有任何 NoSQL 数据丢失事件，最好更改您的性能设置。 当您按下立即备份按钮时，将创建一个作业队列来立即备份系统。 作为 NoSQL 模块的一部分准备写入内存列表的所有点值都存储在芒果中。 之后，它从列表中选择最多“批量写入每个任务后面的插入”，并启动一个线程来插入插入。

Nosql 的优点和缺点

在开发 NoSQL 数据库时，保持它们的灵活性和快速性至关重要。 它的开销较小，因为它的约束比 SQL 少。 浅层 NoSQL 存储非常灵活，允许它分布在各种对象（文档或键值对）中。 NoSQL 数据库被广泛认为在开发、功能和性能方面具有较低的难度。 它简单易学，被喜欢存储不符合传统数据库模型的数据的人使用。

MongoDB 性能优化

MongoDB 是一个功能强大的开源文档型数据库系统。 它具有基于索引的搜索功能，使数据检索变得快速和容易。 然而，与任何其他数据库系统一样，MongoDB 的性能可以进行优化以确保其平稳高效地运行。 可以做一些基本的事情来优化 MongoDB 的性能。 首先，重要的是要确保正确的索引就位。 这将确保可以快速轻松地检索数据。 其次，保持数据库井井有条很重要。 这将有助于降低数据大小并使其更易于查询。 最后，定期监控数据库以确保其平稳运行很重要。 通过遵循这些简单的提示，可以使 MongoDB 平稳高效地运行。

Guy Harrison 在这篇博文中解释了如何在 MongoDB 5.0 中使用新的窗口聚合和聚合管道。 数据湖是由于对大数据和 Hadoop 的兴趣激增而创建的。 Data Lake 是企业数据仓库 (EDW) 的现代且更高效的替代方案，已开发出来。 本周的博客重点介绍MongoDB B树索引以及如何创建串联索引以优化多键查找。 此外，在考虑或使用索引时，我们会考虑一些权衡。

Mongodb 的性能提升是什么？

如果您知道您的 MongoDB 查询模式，您可以通过以下方式提高您的 MongoDB 性能： 存储频繁子查询的结果以减少读取负载； 并检测您的 MongoDB 查询模式。 确保在定期查询的每个字段上都有索引。 如果您发现查询缓慢，您可以使用日志来识别它们。

Mongodb 需要大量内存吗？

MongoDB 需要 1 GB 的 RAM 才能在单个资产上运行。 如果系统必须开始将内存交换到磁盘，这将对性能产生严重影响，应该避免。

Mongodb 有查询优化器吗？

当 MongoDB 中的索引可用时，查询优化器会确定哪个查询计划最有效并将其缓存。 当查询计划器检查候选计划时，查询执行计划执行的“工作单元”（works）的数量用于确定最有效的查询计划。

Mongodb 查询优化工具

Mongodb 提供了一个查询优化工具，允许用户提高查询的性能。 该工具提供了一种可视化查询执行计划并根据结果优化查询的方法。 该工具还允许用户查看各种格式的查询执行计划，包括 JSON、BSON 和 CSV。

MongoDB 提供查询执行统计信息作为检查系统的一部分。 开发人员可以使用此信息来优化查询。 例如，解释计划选项卡允许用户以图形方式说明计划的统计数据。 除了queryPlanner、executionStats、allExecutionPlans，还可以使用verbosity模式来解释。 唯一、部分、稀疏（不要索引没有索引字段的文档）、隐藏（看不到查询计划器的结果）和多键索引都被 MongoDB 支持。 复合索引用于索引，而不是使用索引前缀键或不同的排序顺序。 MongoDB 在连接两个索引或其前缀时，通过使用两个单独的索引或前缀来优化查询性能。

Mongod 的管道包含一个匹配未索引字段的阶段。 重写匹配阶段以使用已存在且已编制索引的字段是一种简单的解决方案。 优化器寻找在执行每个候选计划时必须执行的工作单元。 在运行读取密集型应用程序时，应增加副本集的大小并执行分片。 应监视复制的状态和持续时间。 True：使用 multi 时尽可能高效地更新所有匹配的文档。 按特定顺序检查锁定指标。

较长的锁定时间可能表示查询结构或系统架构未正常工作。 批处理提高了资源效率。 例如，Kafka 中的事件可以分批使用，而不是分块使用。 如果索引不包含集合的键，则不可能为分片集合上的查询建立索引。 通过使用$planCacheStats，您可以更好地了解聚合阶段的缓存信息。 这也意味着计划缓存将只有 0.5GB 的大小限制，这与早期版本的大小限制相同。

Nosql 数据存储

NoSQL 数据库不是将数据存储在表中，而是将数据存储在文档中。 因此，我们将它们标记为“不仅是 SQL”，因此可以通过使用各种不同的方法将它们归类为灵活的数据模型。 NoSQL数据库分为四种类型：纯文档数据库、键值存储、宽列数据库和图数据库。

Redis 数据存储是 IBM 开发的开源内存中键值对存储。 它可用于存储会话数据以实现更快的访问，此外还可以缓存、排队、排队，并且比传统数据库更便宜。 NoSQL 数据库经常用作关系数据库的增强而不是替代。 底层的持久性类型与存储在关系数据库中的持久性类型具有一组不同的特征。 使用 Python 代码构建的 PyMongo 允许您使用通用接口与一个或多个 MongoDB 实例进行交互。 围绕 PyMongoEngine 构建的 Python ORM 是专门为 MongoDB 设计的。 图数据库的目标是全面概述 NoSQL 数据存储并将其与其他类型的数据存储进行比较。 以下是对 NoSQL 及其用途的简要说明，以及对一致性、可用性和分区容错 (CAP) 定理的说明。 会话数据存储在内存中的速度比存储在具有持久存储的传统数据库中更快。

NoSQL 数据库受益于以下特征：易于扩展、高可用性和数据访问的低延迟。 数据库应用程序旨在处理比传统数据库更多的数据类型。 它通过简化的模型使数据存储更简单，从而实现更快、更高效的处理。 此外，它们适用于大规模数据分析。 与传统数据库相比，NoSQL 数据库具有许多优势。 拥有它们的优势在于它们可以扩展，提供高级别的可用性，并为数据访问提供低级别的延迟。

为什么 Nosql 数据库正在流行

与传统关系数据库相比，使用 NoSQL 数据库有很多优势，而且它们正变得越来越流行。 允许更有效地使用面向对象编程技术的 ObjectStore 设计是造成这种情况的主要原因之一。 NoSQL 数据库除了具有可扩展性之外，还提供了各种其他优势。 数据量大，可以在短时间内处理，所以处理起来很轻松。 对于任何寻求可靠且可扩展的文档数据库的公司来说，MongoDB 都是一个绝佳的选择。 此外，它是免费使用的，是各种规模企业的热门选择。

Mongodb 文本索引

MongoDB 的文本索引支持特定语言的文本处理，包括标记化、词干提取和特定语言的停用词。 它们可用于包含基于语言的文本的任何字段。

在 MongoDB 中创建文本索引与使用 createIndex() 方法一样简单。 文本索引的主要功能是识别文本中字符串或元素数组中的任何元素。 除了文本索引键之外，复合索引还包含升序和降序索引键。 在这种情况下，让我们通过在标题字段中创建文本索引来在 studentspost 集合中进行搜索。 MongoDB 通过将其权重乘以其匹配总数来汇总文档中每个索引字段的结果。 索引字段的默认权重为 1，因此您可以使用 createIndex() 方法更改它。 您可以使用通配符说明符 ($**) 创建多个文本索引。