我在一台8GB的​​Linux机器上运行了一个mongodb。目前它处于测试模式，因此几乎没有其他请求进来。我有一个收藏品，里面有100万份文件。我正在以下字段上创建索引:PeerGroup和CategoryIds(这是一个包含3-6个元素的数组，将在多键中产生):db.items.ensureIndex({PeerGroup:1,CategoryIds:1}.当我查询的时候db.items.find({"CategoryIds":newBinData(3,"xqScEqwPiEOjQg7tzs6PHA=="),"PeerGroup":"anonymous"}).explain()我有

MongoDB批量插入文档有两种方式:将文档数组传递给db.collection.insert,或使用Bulk.insert-从v2.6开始可用哪个性能更好？我假设后者在与单个批量写入操作block中的其他写入操作组合时是为了方便使用，因此第一个性能更高。但是有没有人对此做过任何测试或有逻辑或经验证明？ 最佳答案 在mongoshell提示符下，键入db.test.insert您将看到此函数的代码。如果您阅读它，您会发现将数组传递给insert和执行批量插入是一回事。您需要查看整个代码，因为太长而无法在此处发布，才能准确理解发生了什

我看到了这些链接:https://docs.mongodb.com/php-library/current/tutorial/crud/#regular-expressionshttps://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/regex/#perform-a-like-match在mongo终端正则表达式“/giov/i”上找到:马里奥乔瓦尼乔瓦尼在php上用$cursor=$collection->find(['description'=>newMongoDB\BSON\Regex('/giov/','i'),]);什么

我是mongodb的新手，所以如果这很琐碎，请原谅。我真的很感激你的帮助。这个想法是针对某些特定值生成直方图。在那种情况下，某些文件的mime类型。为此，我正在使用mapreduce作业。我有一个mongo文件，格式如下:{"_id":ObjectId("4fc5ed3e67960de6794dd21c"),"name":"somename","uid":"someappspecificuid","collection":"somename","metadata":[{"key":"key1","value":"Plaintext","status":"SINGLE_RESULT",}

以下两个标准集使用Lithium和MongoDB给出了相同的结果。两者都同样易于阅读和编写。出于效率原因，我应该更喜欢其中一个，还是另一个只是Lithium/MongoDB语法糖？$criteria=array('fields'=>array('_id','title','created','edited','username'),'order'=>{'edited'=>'ASC'},'limit'=>3);和$criteria=array('$orderby'=>array('edited'=>'ASC'),'fields'=>array('_id','title','created

我正在运行一个非常普通的MongoDB查询，没有什么真正复杂或特别的，我想知道它花费的时间(>1秒)是否正常，或者我的索引是否有问题。我为这个特定查询提供了一个索引，explain()也告诉我它已被使用，但它每次都会对集合进行全面扫描，并使整个网页的速度降低>1秒.查询:db.tog_artikel.find({"art_filter":{"$exists":false},"$where":"this._id==this.art_hauptartikelnr"})解释:>db.tog_artikel.find({"art_filter":{"$exists":false},"$wher

我有查询(非常慢~2,5s):db.markers.find({latlng:{'$within':{'$box':[[-16,-140],[75,140]]}}}).sort({_id:-1}).limit(1000)当我为这个查询运行explain时，我得到了{"cursor":"GeoBrowse-box","isMultiKey":false,"n":1000,"nscannedObjects":242331,"nscanned":242331,"nscannedObjectsAllPlans":242331,"nscannedAllPlans":242331,"scanAnd

我有一个MongoDB集合，其中包含大约1亿个文档。文档基本上是这样的:_id:ObjectId("asd1234567890")_reference_1_id:ObjectId("fgh4567890123")_reference_2_id:ObjectId("jkl7890123456")name:"Test1"id:"4815162342"created_time:Date(1331882436000)_contexts:["context1","context2"]...设置了一些索引，这是db.mycoll.getIndexes();的输出[{"v":1,"key":{"_i

优化对MongoDB云数据库的调用的最佳方法是什么？例如:用户可以有100条推文或100000条推文需要在页面中显示。我应该怎么做才能优化推文的获取？鉴于旧推文每次都相同，我是否应该缓存并只获取新推文？我正在使用RubyMongo驱动程序。 最佳答案 只有一个问题:您想在页面上显示100000条推文？Mongodb自动将所有集合加载到内存(如果服务器上有足够的内存)并非常非常快地返回数据(比如从缓存中)。所以我看到了两个优化:创建索引限制每页的推文数量(您可以像facebook在新闻墙上那样做)。

我在MongoDB中有一个包含2000万个文档的集合，并为该集合创建了一个索引。我已经确认find()查询使用索引(col_1_col_2)(使用解释确认)。但是，我注意到一天中的第一个find()查询需要5-10秒，但所有后续查询都需要不到100毫秒。更新的数据库统计数据:数据库..统计()纳斯。计数20135438尺寸5694.57mavgObjSize296.55146314672存储尺寸7109.57mnumExtents35n索引4lastExtentSize1188.86m填充因子1旗帜1totalIndexSize3044.69mindexSizes{“id”:65331