queryplanner：queryplanner是預設引數，具體執行計畫資訊參考下面的**。
executionstats：executionstats會返回執行計畫的一些統計資訊(有些版本中和allplan***ecution等同)。
allplan***ecution:allplan***ecution用來獲取所有執行計畫，結果引數基本與上文相同。
開啟內建的查詢分析器,記錄讀寫操作效率
db.setprofilinglevel(n,m),n的取值可選0,1,2
0表示不記錄
1表示記錄慢速操作,如果值為1,m必須賦值單位為ms,用於定義慢速查詢時間的閾值
2表示記錄所有的讀寫操作
執行完操作後返回的都是上一次設定的值查詢監控結果,表示降序
db.system.profile.find().sort().limit(3)
分析慢速查詢
應用程式設計不合理、不正確的資料模型、硬體配置問題,缺少索引等
解讀explain結果 確定是否缺少索引
mongodb 是文件型的資料庫，它使用bson 格式儲存資料，比關係型資料庫儲存更方便。
比如之前關係型資料庫中處理使用者、訂單等資料要建立對應的表，還要建立它們之間的關聯關係。
但是bson就不一樣了，我們可以把一條資料和這條資料對應的資料都存入乙個bson物件中,這種形式更簡單，通俗易懂。
mysql是關係型資料庫，資料的關聯性是非常強的，區間訪問是常見的一種情況，底層索引組織資料使用b+樹，b+樹由於資料全部儲存在葉子節點，並且通過指標串在一起，這樣就很容易的進行區間遍歷甚至全部遍歷。
mongodb使用b-樹，所有節點都有data域，只要找到指定索引就可以進行訪問，單次查詢從結構上來看要快於mysql。
b-樹是一種自平衡的搜尋樹，形式很簡單：
b-樹的特點:
多路 非二叉樹
每個節點 既儲存資料 又儲存索引
搜尋時 相當於二分查詢
b+樹是b-樹的變種，b+ 樹的特點:
多路非二叉
只有葉子節點儲存資料
搜尋時 也相當於二分查詢
增加了 相鄰節點指標
從上面我們可以看出最核心的區別主要有倆，乙個是資料的儲存位置，乙個是相鄰節點的指向。就是這倆造成了mongodb和mysql的差別。
b+樹相鄰接點的指標可以大大增加區間訪問性，可使用在範圍查詢等，而b-樹每個節點 key 和data 在一起 適合隨機讀寫 ，而區間查詢效率很差。
b+樹更適合外部儲存，也就是磁碟儲存，使用b-結構的話，每次磁碟預讀中的很多資料是用不上的資料。因此，它沒能利用好磁碟預讀的提供的資料。由於節點內無 data 域，每個節點能索引的範圍更大更精確。
注意這個區別相當重要，是基於1和2的，b-樹每個節點即儲存資料又儲存索引 樹的深度小，所以磁碟io的次數很少，b+樹只有葉子節點儲存，較b樹而言深度大磁碟io多，但是區間訪問比較好。
mongod將MongoDB設定為系統服務自啟
mongod安裝為系統服務開機自啟 配置 1.在安裝的根目錄下 跟bin同級 新建資料夾data，在data資料夾下新建db資料夾用作為資料庫目錄 進入mongodb的bin目錄下開啟cmd輸入 mongod dbpath c program files mongodb win32 x86 64 2...
window server搭建mongodb集群
伺服器3臺 windows server 2016 版本 mongodb server version v4.0.13 mongodb架構 伺服器server 1 server 2 server 3 副本集副本集 副本集埠 replset ip192.168.45.130 192.168.45.13...
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