① mogodb怎麼用robomongo導出數據
1、啟動Mongodb資料庫。在自己電腦的E盤、D盤根目錄模擬出兩個Mongodb的資料庫，分別代表舊庫和新庫。由於Mongodb的部署非常簡單，數據文件分別在E:mongodbdatadb（使用27017埠）和D:mongodbdatadb（使用27117埠）下。具體如圖。
② 如何從MongoDB導入/導出數據
在開始菜單的運行框中輸入dtswiz，然後選擇源數據源和目標數據源，例如：如果是從sqlServer中導出到Excel中，那麼那麼需要在其中輸入SQL語句或者選擇指定資料庫中的一個或多個表，然後再指定Excel的路徑和文件名，如果是從Excel導入到SQLServer中，就簡單一些，選擇好具體的Excel文檔後，再選擇其中的某一個Sheet(工作表)，然後再設置SQLServer的指定資料庫即可，還可以從SQLServer中的一個資料庫導入到SQLServer的另一個資料庫中，方法類似
③ mongodb資料庫怎麼導出數據
用mongodb自帶工具 mongoexport，在bin目錄下輸入：mongoexport --help點擊回車可以看到Export MongoDB data to CSV, TSV or JSON files.這樣的信息，根據相關參數可以導出成csv的文件
④ mongodb資料庫集合導入導出（遷移）
導出：mongoexport -h IP --port PORT -u USERNAME -p PASSWORD -d DATABASE -c COLLECTION --type=json -o /home/area.json
導入：mongoimport -h IP --port PORT -u USERNAME -p PASSWORD -d DATABASE -c COLLECTION --type=json --file area.json
⑤ mongodb怎麼將知網資料庫導入
mongodb將知網資料庫導入的操作如下：
把大量數據導入資料庫中：
mongoimport -d 資料庫名稱 -c 集合名稱 -file 要導入的知網數據文件。
找到mongodb資料庫的安裝目錄，將安裝目錄下的bin目錄放置在環境變數中。
如果bin目錄裡面少.exe文件，下面的鏈接里有bin目錄下的所有.exe文件，下載然後復制到bin目錄下就可以了。
MongoDB是一個基於分布式文件存儲的資料庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫(nosql)之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。首先在你的伺服器上安裝好MongoDB,window平台安裝 MongoDB,Linux平台安裝MongoDB，之後連接MongoDB,創建資料庫，刪除資料庫。
⑥ 使用mongoexport命令把MongoDB中的數據導出為excel CSV文件
有時候我們需要將把MongoDB中的數據導出為excel CSV文件，我們可以使用 mongoexport 命令來完成。所以首先要安裝mongodb，關於mongodb的安裝這里不做介紹，可以查看 官方文檔 進行安裝。
這里只對 mongoexport 命令進行介紹，並將MongoDB中的數據導出為CSV文件。
使用 mongoexport --help 命令查看，內容如下：
從上面的幫助信息可以非常清楚的知道各個命令的含義，所以可以使用下面的命令完成CSV文件的導出：
在導出數據的過程中遇到如下問題：
使用提示的命令 mongoexport --help 查看幫助信息，很容易就看出問題的原因，我的查詢條件沒有使用單引號包括起來，所以我們使用一些命令或者操作的時候，遇到問題不要害怕，也不要一遇到問題就去網路，一定要使用幫助命令查看官方文檔，這是解決問題最高效的手段，在查看文檔的過程中我們也可以學習到更多規范的操作，其實網上很多文章寫都是一知半解雖然可以快速解決問題，但是沒有官方文檔詳細和權威。我這里也是做一個簡單的總結，方便自己查看，也希望對遇到同樣問題的同學提供一點幫助。
⑦ 使用rockmongo怎麼導出部分數據
數據導出：先舉個例子作為切入口：
需求：
將test資料庫下的things集合中的所有文檔導出到D:\mongo_data路徑下
D:\mongo\bin>mongoexport -d test -c things -o d:\mongo_data\things.txt
cmd控制台返回導出的相關信息，如下所示
connected to: 127.0.0.1
exported 15 records
檢驗一下：
去D:\mongo_data找一下是否存在things.txt文件
打開D:\mongo_data\things.txt顯示如下：
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55de" }, "x" : 6, "y" : 0 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55df" }, "x" : 6, "y" : 1 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e0" }, "x" : 6, "y" : 2 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e1" }, "x" : 6, "y" : 3 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e2" }, "add" : [ { "age" : 21, "name" : "jimvin" }, { "age" : 22, "name" : "jimvin" }, { "age" : 23, "name" : "jimvin" }, { "age" : 23, "name" : "jimvin" } ], "x" : 6, "y" : 4 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e3" }, "num" : 55, "x" : 6, "y" : 5 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e4" }, "age" : null, "num" : null, "x" : 6, "y" : 6 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e5" }, "add" : [ "jimvin", "abc", "aaa" ], "num" : "abc", "x" : 6, "y" : 7 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e6" }, "age" : [ 7, 9 ], "name" : "jimvin", "num" : 20, "x" : 6, "y" : 8 }
{ "_id" : { "$oid" : "528ec3042e2ec9f2c3cd55e7" }, "age" : [ 7, 8, 9 ], "name" : "tom", "x" : 10, "y" : 9 }
{ "_id" : { "$oid" : "5296e6d68378a9afba69af46" }, "add" : { "age" : 20, "name" : "jimvin" }, "name" : "jim", "num" : 10 }
{ "_id" : { "$oid" : "529eab9552bf5eb74acdb35b" }, "name" : "person1", "addr" : { "city" : "a", "state" : "d" } }
{ "_id" : { "$oid" : "529eaba252bf5eb74acdb35c" }, "name" : "person1", "addr" : { "city" : "b", "state" : "c" } }
{ "_id" : { "$oid" : "529eabc352bf5eb74acdb35d" }, "name" : "person1", "addr" : { "city" : "a", "state" : "e" } }
從例子我們基本都能猜出 mongoexport的命令用法，下面我們再詳細分析一下：
* mongoexport --db
簡寫 mongoexport -d
指定要導出集合所在的資料庫
eg：
D:\mongo\bin>mongoexport --db test
或 D:\mongo\bin>mongoexport -d test
或 D:\mongo\bin>mongoexport -db test
注意：
1. 不能單獨使用，至少還要指定集合才能導出成功。
否則顯示如下錯誤：
no collection specified！
2. 假如指定的資料庫名在MongoDB中是不存在的，也不會報錯的。
* mongoexport --collection
簡寫 mongoexport -c
指定要導出集合的名字
eg：
D:\mongo\bin>mongoexport --collection test
或 D:\mongo\bin>mongoexport -c test
或 D:\mongo\bin>mongoexport -collection test
注意：
這里是可以正常運行起來的，這里MongoDB系統在沒指定資料庫來源時，默認從test數據 庫找相應的集合的，然後把對應的文檔輸出到cmd控制台上，假如我們指定的集合名在test資料庫是不存在的，也不會報錯，只是返回「exported 0 records」這樣的提示。
* mongoexport --out
簡寫 mongoexport -o
指定導出數據文件的目錄
eg：
D:\mongo\bin>mongoexport --out d:\mongo_data\things.txt
或 D:\mongo\bin>mongoexport -o d:\mongo_data\things.txt
或 D:\mongo\bin>mongoexport -out d:\mongo_data\things.txt
注意：
1. 不能單獨使用，至少還要指定集合才能導出成功。
否則顯示如下錯誤：
no collection specified！
2. 文件目錄不能寫成d:\mongo_data或 d:\mongo_data\或d:\之類的，否則報錯如下：
coundn't open [d:\mongo_data]。
一定要帶有文件名的（帶有後綴的），一般為.txt，.csv，.json，.csv
csv和csv文件：都是常用的數據交互格式，均可以用excell打開。
3. 純粹D:\mongo\bin>mongoexport --out d:\mongo_data\things.txt這樣寫，即使我們沒指定集合，但系統依然會為我們創建things.txt這個文件的。
在RockMongo 導出test資料庫mythings集合會是一個js文件：
如下所示:
/** mythings indexes **/
db.getCollection("mythings").ensureIndex({
"_id": NumberInt(1)
},[
]);
/** mythings indexes **/
db.getCollection("mythings").ensureIndex({
"location": 1,
"name": -1
},[
]);
/** mythings records **/
db.getCollection("mythings").insert({
"_id": ObjectId("529fe7faeef00d1d48b473c0"),
"location": "Guangzhou",
"age": 20,
"name": "j"
});
db.getCollection("mythings").insert({
"_id": ObjectId("529fe808eef00d1d48b473c1"),
"location": "Guangzhou",
"age": 21,
"name": "ji"
});
......
最後，再重申一點，所有導出操作，必須保證在資料庫處於正常連接的狀態。否則顯示：couldn't conncect to [127.0.0.1] couldn't connect to server 127.0.0.1:27017
⑧ MongoDB是什麼，怎麼用看完你就知道了
MongoDB是一款為web應用程序和互聯網基礎設施設計的資料庫管理系統。沒錯MongoDB就是資料庫，是NoSQL類型的資料庫。
（1）MongoDB提出的是文檔、集合的概念，使用BSON（類JSON）作為其數據模型結構，其結構是面向對象的而不是二維表，存儲一個用戶在MongoDB中是這樣子的。
使用這樣的數據模型，使得MongoDB能在生產環境中提供高讀寫的能力，吞吐量較於mysql等SQL資料庫大大增強。
（2）易伸縮，自動故障轉移。易伸縮指的是提供了分片能力，能對數據集進行分片，數據的存儲壓力分攤給多台伺服器。自動故障轉移是副本集的概念，MongoDB能檢測主節點是否存活，當失活時能自動提升從節點為主節點，達到故障轉移。
（3）數據模型因為是面向對象的，所以可以表示豐富的、有層級的數據結構，比如博客系統中能把「評論」直接懟到「文章「的文檔中，而不必像myqsl一樣創建三張表來描述這樣的關系。
（1）文檔數據類型
SQL類型的資料庫是正規化的，可以通過主鍵或者外鍵的約束保證數據的完整性與唯一性，所以SQL類型的資料庫常用於對數據完整性較高的系統。MongoDB在這一方面是不如SQL類型的資料庫，且MongoDB沒有固定的Schema，正因為MongoDB少了一些這樣的約束條件，可以讓數據的存儲數據結構更靈活，存儲速度更加快。
（2）即時查詢能力
MongoDB保留了關系型資料庫即時查詢的能力，保留了索引（底層是基於B tree）的能力。這一點汲取了關系型資料庫的優點，相比於同類型的NoSQL redis 並沒有上述的能力。
（3）復制能力
MongoDB自身提供了副本集能將數據分布在多台機器上實現冗餘，目的是可以提供自動故障轉移、擴展讀能力。
（4）速度與持久性
MongoDB的驅動實現一個寫入語義 fire and forget ，即通過驅動調用寫入時，可以立即得到返回得到成功的結果（即使是報錯），這樣讓寫入的速度更加快，當然會有一定的不安全性，完全依賴網路。
MongoDB提供了Journaling日誌的概念，實際上像mysql的bin-log日誌，當需要插入的時候會先往日誌裡面寫入記錄，再完成實際的數據操作，這樣如果出現停電，進程突然中斷的情況，可以保障數據不會錯誤，可以通過修復功能讀取Journaling日誌進行修復。
（5）數據擴展
MongoDB使用分片技術對數據進行擴展，MongoDB能自動分片、自動轉移分片裡面的數據塊，讓每一個伺服器裡面存儲的數據都是一樣大小。
MongoDB核心伺服器主要是通過mongod程序啟動的，而且在啟動時不需對MongoDB使用的內存進行配置，因為其設計哲學是內存管理最好是交給操作系統，缺少內存配置是MongoDB的設計亮點，另外，還可通過mongos路由伺服器使用分片功能。
MongoDB的主要客戶端是可以交互的js shell 通過mongo啟動，使用js shell能使用js直接與MongoDB進行交流，像使用sql語句查詢mysql數據一樣使用js語法查詢MongoDB的數據，另外還提供了各種語言的驅動包，方便各種語言的接入。
mongomp和mongorestore,備份和恢復資料庫的標准工具。輸出BSON格式，遷移資料庫。
mongoexport和mongoimport，用來導入導出JSON、CSV和TSV數據，數據需要支持多格式時有用。mongoimport還能用與大數據集的初始導入，但是在導入前順便還要注意一下，為了能充分利用好mongoDB通常需要對數據模型做一些調整。
mongosniff,網路嗅探工具，用來觀察發送到資料庫的操作。基本就是把網路上傳輸的BSON轉換為易於人們閱讀的shell語句。
因此，可以總結得到，MongoDB結合鍵值存儲和關系資料庫的最好特性。因為簡單，所以數據極快，而且相對容易伸縮還提供復雜查詢機制的資料庫。MongoDB需要跑在64位的伺服器上面，且最好單獨部署，因為是資料庫，所以也需要對其進行熱備、冷備處理。
因為本篇文章不是API手冊，所有這里對shell的使用也是基礎的介紹什麼功能可以用什麼語句，主要是為了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具體的MongoDB shell語法可以查閱官方文檔。
創建資料庫並不是必須的操作，資料庫與集合只有在第一次插入文檔時才會被創建，與對數據的動態處理方式是一致的。簡化並加速開發過程，而且有利於動態分配命名空間。如果擔心資料庫或集合被意外創建，可以開啟嚴格模式。
以上的命令只是簡單實例，假設如果你之前沒有學習過任何資料庫語法，同時開始學sql查詢語法和MongoDB 查詢語法，你會發現哪一個更簡單呢？如果你使用的是java驅動去操作MongoDB，你會發現任何的查詢都像Hibernate提供出來的查詢方式一樣，只要構建好一個查詢條件對象，便能輕松查詢（接下來會給出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成沒問題，也正因為這樣簡潔，完善的查詢機制，深深的愛上了MongoDB。
使用java驅動鏈接MongoDB是一件非常簡單的事情，簡單的引用，簡單的做增刪改查。在使用完java驅動後我才發現spring 對MongoDB 的封裝還不如官方自身提供出來的東西好用，下面簡單的展示一下使用。
這里只舉例了簡單的鏈接與簡單的MongoDB操作，可見其操作的容易性。使用驅動時是基於TCP套接字與MongoDB進行通信的，如果查詢結果較多，恰好無法全部放進第一伺服器中，將會向伺服器發送一個getmore指令獲取下一批查詢結果。
插入數據到伺服器時間，不會等待伺服器的響應，驅動會假設寫入是成功的，實際是使用客戶端生成對象id，但是該行為可以通過配置配置，可以通過安全模式開啟，安全模式可以校驗伺服器端插入的錯誤。
要清楚了解MongoDB的基本數據單元。在關系型資料庫中有帶列和行的數據表。而MongoDB數據的基本單元是BSON文檔，在鍵值中有指向不定類型值的鍵，MongoDB擁有即時查詢，但不支持聯結操作，簡單的鍵值存儲只能根據單個鍵來獲取值，不支持事務，但支持多種原子更新操作。
如讀寫比是怎樣的，需要何種查詢，數據是如何更新的，會不會存在什麼並發問題，數據結構化的程度是要求高還是低。系統本身的需求決定mysql還是MongoDB。
在關於schema 的設計中要注意一些原則，比如：
資料庫是集合的邏輯與物理分組，MongoDB沒有提供創建資料庫的語法，只有在插入集合時，資料庫才開始建立。創建資料庫後會在磁碟分配一組數據文件，所有集合、索引和資料庫的其他元數據都保存在這些文件中，查閱資料庫使用磁碟狀態可通過。
集合是結構上或概念上相似得文檔的容器，集合的名稱可以包含數字、字母或 . 符號，但必須以字母或數字開頭，完全。
限定集合名不能超過128個字元，實際上 . 符號在集合中很有用，能提供某種虛擬命名空間，這是一種組織上的原則，和其他集合是一視同仁的。在集合中可以使用。
其次是鍵值，在MongoDB裡面所有的字元串都是UTF-8類型。數字類型包括double、int、long。日期類型都是UTC格式，所以在MongoDB裡面看到的時間會比北京時間慢8小時。整個文檔大小會限制在16m以內，因為這樣可以防止創建難看的數據類型，且小文檔可以提升性能，批量插入文檔理想數字范圍是10~200，大小不能超過16MB。
（1）索引能顯著減少獲取文檔的所需工作量，具體的對比可以通過 .explain()方法進行對比
（2）解析查詢時MongoDB通過最優計劃選擇一個索引進行查詢，當沒有最適合索引時，會先不同的使用各個索引進行查詢，最終選出一個最優索引做查詢
（3）如果有一個a-b的復合索引，那麼僅針對a的索引是冗餘的
（4）復合索引里的鍵的順序是很重要的
（1）單鍵索引
（2）復合索引
（3）唯一性索引
（4）稀疏索引
如索引的欄位會出現null的值，或是大量文檔都不包含被索引的鍵。
如果數據集很大時，構建索引將會花費很長的時間，且會影響程序性能，可通過
當使用 mongorestore 時會重新構建索引。當曾經執行過大規模的刪除時，可使用
對索引進行壓縮，重建。
（1）查閱慢查詢日誌
（2）分析慢查詢
注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要參數的，不然只顯示普通的信息。
本節同樣主要簡單呈現MongoDB副本集搭建的簡易性，與副本集的強壯性，監控容易性
提供主從復制能力，熱備能力，故障轉移能力
實際上MongoDB對副本集的操作跟mysql主從操作是差不多的，先看一下mysql的主從數據流動過程
而MongoDB主要依賴的日誌文件是oplog
寫操作先被記錄下來，添加到主節點的oplog里。與此同時，所有從結點復制oplog。首先，查看自己oplog里最後一條的時間戳；其次，查詢主節點oplog里所有大於此時間戳的條目;最後，把那些條目添加到自己的oplog里並應用到自己的庫里。從節點使用長輪詢立即應用來自主結點oplog的新條目。
當遇到以下情況，從節點會停止復制
local資料庫保存了所有副本集元素據和oplog日誌
可以使用以下命令查看復制情況
每個副本集成員每秒鍾ping一次其他所有成員，可以通過rs.status()看到節點上次的心跳檢測時間戳和 健康 狀況。
這個點沒必要過多描述，但是有一個特殊場景，如果從節點和仲裁節點都被殺了，只剩下主節點，他會把自己降級成為從節點。
如果主節點的數據還沒有寫到從庫，那麼數據不能算提交，當該主節點變成從節點時，便會觸發回滾，那些沒寫到從庫的數據將會被刪除，可以通過rollback子目錄中的BSON文件恢復回滾的內容。
（1）使用單節點鏈接
只能鏈接到主節點，如果鏈接到從節點的話，會被拒絕寫入操作，但是如果沒有使用安全模式，因為mongo的fire and forget 特性，會把拒絕寫入的異常給吃掉。
（2）使用副本集方式鏈接
能根據寫入的情況自動進行故障轉移，但是當副本集進行新的選舉時，還是會出現故障，如果不使用安全模式，依舊會出現寫不進去，但現實成功的情況。
分片是資料庫切分的一個概念實現，這里也是簡單總結為什麼要使用分片以及分片的原理，操作。
當數據量過大，索引和工作數據集佔用的內存就會越來越多，所以需要通過分片負載來解決這個問題
（1）分片組件
（2）分片的核心操作
分片一個集合：分片是根據一個屬性的范圍進行劃分的，MongoDB使用所謂的分片鍵讓每個文檔在這些范圍里找到自己的位置
塊：是位於一個分片中的一段連續的分片鍵范圍，可以理解為若干個塊組成分片，分片組成MongoDB的全部數據
（3）拆分與遷移
塊的拆分：初始化時只有一個塊，達到最大塊尺寸64MB或100000個文檔就會觸發塊的拆分。把原來的范圍一分為二，這樣就有了兩個塊，每個塊都有相同數量的文檔。
遷移：當分片中的數據大小不一時會產生遷移的動作，比如分片A的數據比較多，會將分片A裡面的一些塊轉移到分片B裡面去。分片集群通過在分片中移動塊來實現均衡，是由名為均衡器的軟體進程管理的，任務是確保數據在各個分片中保持均勻分布，當集群中擁有塊最多的分片與擁有塊最少分片的塊差大於8時，均衡器就會發起一次均衡處理。
啟動兩個副本集、三個配置伺服器、一個mongos進程
配置分片
（1）分片查詢類型
（2）索引
分片集合只允許在_id欄位和分片鍵上添加唯一性索引，其他地方不行，因為這需要在分片間進行通信，實施起來很復雜。
當創建分片時，會根據分片鍵創建一個索引。
（1）分片鍵是不可修改的、分片鍵的選擇非常重要
（2）低效的分片鍵
（3）理想的分片鍵
（1）部署拓撲
根據不同的數據中心劃分
這里寫圖片描述
（2）最低要求
（3）配置的注意事項
需要估計集群大小，可使用以下命令對現有集合進行分片處理
（4）備份分片集群
備份分片時需要停止均衡器
（1）部署架構
使用64位機器、32位機器會制約mongodb的內存，使其最大值為1.5GB
（2）cpu
mongodb 只有當索引和工作集都可放入內存時，才會遇到CPU瓶頸，CPU在mongodb使用中的作用是用來檢索數據，如果看到CPU使用飽和的情況，可以通過查詢慢查詢日誌，排查是不是查詢的問題導致的，如果是可以通過添加索引來解決問題
mongodb寫入數據時會使用到CPU，但是mongodb寫入時間一次只用到一個核，如果有頻繁的寫入行為，可以通過分片來解決這個問題
（3）內存
大內存是mongodb的保障，如果工作集大小超過內存，將會導致性能下降，因為這將會增加數據載入入內存的動作
（4）硬碟
mongodb默認每60s會與磁碟強制同步一次，稱為後台刷新，會產生I/O操作。在重啟時mongodb會將磁碟裡面的數據載入至內存，高速磁碟將會減少同步的時間
（5）文件系統
使用ext4 和 xfs 文件系統
禁用最後訪問時間
（6）文件描述符
linux 默認文件描述符是1024，需要大額度的提升這個額度
（7）時鍾
mongodb各個節點伺服器之間使用ntp伺服器
（1）綁定IP
啟動時使用 - -bind_ip 命令
（2）身份驗證
啟動時使用 - -auth 命令
（3）副本集身份認證
使用keyFile，注意keyFile文件的許可權必須是600，不然會啟動不起來
（1）拓撲結構
搭建副本集至少需要兩個節點，其中仲裁結點不需要有自己的伺服器
（2）Journaling日誌
寫數據時會先寫入日誌，而此時的數據也不是直接寫入硬碟，而是寫入內存
但是Journaling日誌會消耗內存，所以可以在主庫上面關閉，在從庫上面啟動
可以單獨為Journaling日誌使用一塊固態硬碟
在插入時，可以通過驅動確保Journaling插入後再反饋，但是會非常影響性能。
logpath 選項指定日誌存儲地址
-vvvvv 選項（v越多，輸出越詳細）
db.runCommand({logrotare:1}) 開啟滾動日誌
（1）serverStatus
這里寫圖片描述
（2）top
（3）db.currentOp()
動態展示mongodb活動數據
佔用當前mongodb監聽埠往上1000號的埠
（1）mongomp
把資料庫內容導出成BSON文件，而mongorestore能讀取並還原這些文件
（2）mongorestore
把導出的BSON文件還原到資料庫
（3）備份原始數據文件
可以這么做，但是，操作之前需要進行鎖庫處理 db.runCommand({fsync:1,lock:true})
db.$cmd.sys.unlock.findOne() 請求解鎖操作，但是資料庫不會立刻解鎖，需要使用db.currentOp()驗證。
（1）修復
mongd --repair 修復所有資料庫
db.runCommand({repairDatabase:1}) 修復單個資料庫
修復就是根據Jourling文件讀取和重寫所有數據文件並重建各個索引
（2）壓緊
壓緊，會重寫數據文件，並重建集合的全部索引，需要停機或者在從庫上面運行,如果需要在主庫上面運行，需要添加force參數 保證加寫鎖。
（1）監控磁碟狀態
（2）為提升性能檢查索引和查詢
總的來說，掃描盡可能少的文檔。
保證沒有冗餘的索引，冗餘的索引會佔用磁碟空間、消耗更多的內存，在每次寫入時還需做更多工作
（3）添加內存
dataSize 數據大小 和 indexSize 索引大小，如果兩者的和大於內存，那麼將會影響性能。
storageSize超過dataSize 數據大小 兩倍以上，就會因磁碟碎片而影響性能，需要壓縮。