使用经验分享MongoDB服务器优化建议 (mongodb服务器)
MongoDB是一种非关系型数据库，被广泛使用于各种应用场景中。但是，在使用MongoDB时，由于其特殊的数据存储方式和数据访问方式，需要进行一些专门的服务器优化才能发挥其更佳性能。在本篇文章中，我们将分享一些基于我们使用MongoDB所获得的经验，向读者提供一些有关MongoDB服务器优化的建议和技巧。
1. 针对应用场景进行服务器配置
MongoDB服务器的配置和优化应该根据应用场景的需求来进行，包括部署环境、数据量大小、读写比例等。
在部署环境方面，根据应用需求进行合理的选择，例如使用虚拟机或者容器来部署，或使用云服务商的托管服务等等。同时，在硬件方面，应当根据实际情况使用相应的CPU、内存和存储设备。
在数据量方面，也需要根据实际情况来调整服务器配置。随着数据量的增加，需要增加硬盘容量、内存和CPU。因此，在数据量进行快速增长规划时，还应该充分考虑预算和成本。
2. 系统优化
MongoDB依赖于操作系统和文件系统等底层系统，因此对于这些底层系统的优化和调整也将对MongoDB的性能产生显著的影响，包括内核的优化、文件系统的优化、网络协议的优化等等。
内核优化可以提高MongoDB的性能。这方面需要注意的是，针对MongoDB进行的内核性能优化可能会与其他应用程序的性能产生冲突，因此需要充分理解MongoDB的工作方式，并根据实际情况进行调整。
文件系统的优化可以缩短MongoDB的读写时间。具体来说，在使用ext文件系统时，可以通过增加内存对磁盘缓存的利用率，提高读写性能。另外，通过设置I/O调度程序可以优化文件系统的性能。
网络协议的优化可以加速MongoDB在网络中的数据传输速度。针对网络协议的优化区别很大，如Nginx、Haproxy、LVS、Keepalived等，根据实际情况进行选择。
3. 存储和索引的优化
MongoDB在存储和索引方面提供了多种优化方式，以达到更高的效率和更快的响应速度。
存储方面，可以通过预分割、数据压缩等方式来优化。以预分片为例，MongoDB可以自动将数据分布到多个数据块中，确保数据可能发生的负载均衡。使用数据压缩可以有效降低磁盘使用数量、加速读取和写入速度。
索引优化可以提高MongoDB数据查询的速度。对于查询速度很慢的，可以考虑新的索引或修改现有索引以创建更合适的索引类型或优化可用索引的使用方式。在创建索引方面可以尽量避免全扫描等开销过大的操作，索引覆盖会得到更快的速度和更低的系统开销。
4. 调整MongoDB的配置参数
MongoDB的性能和稳定性受大量的配置参数的影响，因此可以根据实际需要进行调整以达到更佳性能。
例如，在进行写入操作时，MongoDB可以通过将写入操作在一个特定的线程中来提高写入性能。通过调整缓冲区大小来提高网络性能、使用内存映射文件来提高读写性能，任务优先级调度来提高CPU利用率等等。
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针对MongoDB的服务器优化，需要充分了解其工作原理。需要根据具体情况进行选择和调整，每个应用程序都是不同的，可以根据实际情况根据本文中提供的建议、技巧和经验来优化MongoDB的性能，从而提高应用程序的性能和稳定性。
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mongodb和memcached（或redis）并不是竞争关系，更多的是一种协作共存的关系。mongodb本质上还是硬盘数据库，在复杂查询时仍然会有大量的资源消耗，而且在处理复杂逻辑时仍然要不可避免地进行多次查询。这时就需要memcached这样的内存数据库来作为中间层进行缓存和加速。比如在某些复杂页面的场景中，整个页面的内容如果都从mongodb中查询，可能要几十个查询语句，耗时很长。如果需求允许，则可以把整个页面的对象缓存至memcached中，定期更新。这样mongodb和memcached就能很好地协作起来。
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