Mongodb 索引适合RAM，但仍然是分页的

我的工作集（

db.collection.totalSize（）

）是21GB。我的索引占用3.5 GB

在16 GBRAM机器上，通过

mongostat

我观察到出现页面错误。请注意，即使使用索引的查询也会出现这种情况

使用

vmstat

，我可以看到IO/bi部分下的大量读取

最后，在“admin”数据库上使用

db.serverStatus（）

，我看到residentmem是

10.6

GB

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考虑到Mongo使用的是10.6GB，这显然比我的索引要多，为什么会出现分页呢？

索引不应该让您不必访问磁盘

数据库正在使用16 GB中的10.6 GB。这最多是总DB大小的一半。如果你的应用程序正在请求不同的信息，那么DB的缓存将不会太满。（虽然索引可能会缓存在内存中，但索引只是完整记录的一小部分）

索引将帮助您找到正确的位置，但您可能需要转到磁盘才能找到它。MongoDB和大多数其他DB将在内存中缓存最新/常用的结果

Mongo DB将最常请求的数据称为“工作集”

有关更多信息，请参见此

编辑：有关数据库缓存的更多信息将减少使用满

缓存只能包含X个数量的数据。缓存中的数据将从缓存返回（无磁盘IO）。如果您的程序定期请求不在缓存中的数据，那么DB将不得不求助于磁盘IO来获取数据。缓存（这里是DB）尝试使用某种算法来决定在缓存中存储什么。“不同”是指与缓存认为应该存储的数据不同的数据

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我建议您阅读有关缓存的更多信息。

因此搜索索引适合RAM，但获取整个文档需要io和RAM（哪一个不存在，所以使用分页？@Kevin:增加了几行来澄清问题。清晰、信息丰富的答案和有用的链接。根据您的更新和链接，索引很可能适合RAM，但操作系统可能会将文档放入RAM。鉴于我的RAM没有覆盖工作集，分页可能会发生，因为文档可能会替换RAM中的索引，而如果需要将索引放入内存，ch则需要一个页面错误。@Kevin您也可以尝试改进readahead的数字，看看这是否正确地使用了您的16GB ram，操作系统将尝试容纳尽可能多的工作集，因此10.6GB的工作集可能意味着您的readahead过低。嗨，Sammaye-请详细说明e关于如何提高我的预读数据？