如何减少MongoDB'；s内存消耗和提高其响应时间？还是Python中具有相同改进的变通方法？

我使用的是“MongoDB v4.2.x”。我的服务器内存只有4GB，MongoDB的利用率超过了60%。我运行的是简单的查询，甚至不是聚合，而且响应时间太慢

问题：在查询MongoDB数据库时，如何减少内存消耗并提高响应时间

到目前为止的想法：

MongoDB中是否有内存限制选项，以便加载的数据库中未使用的部分可以外包给磁盘

将“wiredTiger”缓存大小更改为1GB，但响应时间非常缓慢。还有其他MongoDB的改进吗

Python中是否有一种变通方法，而不是调整MongoDB本身

---

如果您只是想提高响应时间并减少MongoDB占用的内存，一个解决方法是将MongoDB数据加载到pandas数据帧中，如下两个选项

PyMongo的bson模块：如果连接到MongoDB确实有问题，那么您可以将数据库（或者最多是您真正需要的确切部分）导出为bson文件，然后使用PyMongo的bson.decode_all（）将整个bson文件读取到一个数据帧中。有关详细信息，请参阅

MongoDB集合：或者，如果您可能至少在开始时打开了MongoDB，则可以将MongoDB集合中的数据加载到DataFrame中，请参阅。加载后，关闭MongoDB以释放应用程序使用的内存

在开始时加载数据库的额外时间是一次性成本。一旦将整个数据库放在一个数据帧中，就可以使用Python查询内存中的数据帧

如何减少Python中的内存消耗和响应时间，以及其他事项：

• 可以在运行Python脚本期间释放内存，请参见，也可以覆盖对象

• 要避免不必要的对象复制，请使用参数“inplace”/“self assign changed objects/use”更改对象。若要使用其他技巧在原地更改对象，请使用其他技巧，即避免复制

• 对于大规模操作，请尽可能将熊猫对象转换为numpy对象。Python是在numpy上构建的，在numpy上速度最快，pandas提供了更多（更舒适）的选项，但开销更大

• 选择列表理解而不是df.apply（）/df.iterrows（），请参阅

当数据帧中有数据库时，还需要考虑：

• （勾选此项）

您可能需要在宽格式和长格式之间进行更改：

• df.explode（）/df.groupby（有关时间序列，请参见此处）
• df.枢轴与df.熔体（=未剥离）

---

要检查查询响应缓慢的原因，请使用。应包含有关内存用途的一些详细信息。请提供有关您的案例的更多信息。你是否使用索引？数据库和每个集合中有多少文档。蒙哥罗盘呢？你熟悉这个软件吗？没有什么灵丹妙药，没有什么秘密的

optimizeMemory

标志可以让你的查询快速进行。您需要分析您的使用情况以及它对服务器资源的影响。@Alexedim我的应用程序是instagram+airbnb的组合。是的，我有所有必要字段的索引。在我的数据库中，有80个集合，每个集合有10000条记录。不，我用的是mongobooster。我不知道Mongo Compass。@CodeCaster如何分析查询的使用？谢谢回答，让我用pandas DataFrame检查一下。