我读了很多关于mongodb的好东西，并决定在我的组织中实现它。我的飞行员是将一个sql server视图移动到mongodb。记录数量为20亿。我只是通过我的程序复制数据（mssql-＆gt; mongodb），我编写了我的UI，用最多7个可以使用或不使用的过滤器来查询mongodb。我没有添加索引，也没有进行任何优化活动。 当我使用2个过滤器（日期范围）执行我的查询时，它需要超过5分钟才能返回与查询对应的100个文档。第一分钟服务器的内存是正常的，但随后它会达到100％利用率，即使查询完成后仍然如此。你能解释一下这种行为吗？接下来我该怎么办？ 据我所知，只能为一列应用索引，并且由于我的查询包含7个字段的动态过滤器，因此创建一些索引会很有效。 对于这样的任务，mongodb通常比mssql更快，或者我选择解决任务的方法是错误的
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您应该按照@xlembouras的建议查看索引，但也要查看分片： http://docs.mongodb.org/manual/sharding/
如果您的数据使用正确的分片键分布在节点上，那么您会注意到主要的性能提升。
如果您要将数据转储到单个节点而不是使用索引或分片进行备份，那么您将不会看到任何重大的性能提升w.r.t MYSQL。
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首先，您需要构建索引。查看您的查询模式以确定您需要构建的索引。您的查询很慢，因为它可能会扫描所有20M文档以查找结果。不好。
其次，文档的数量与数据集大小无关，更具体地说，与工作集的大小无关。您希望确保您的工作集+索引适合RAM。如果他们没有从磁盘上找到mongo扫描，这很慢。
第三，您可以查看分片（仅在查看上面的选项之后）。重要的是要注意，您不应该总是对您的集合进行分片，在某些情况下，根据您的要求，分片可能会令人望而却步。分片会增加您的架构的复杂性。您需要彻底阅读文档，以了解分片是否适合您的环境。