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摘要：MongoDB提供的MapReduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。尽管MongoDB 2.4中MapReduce有了大幅改进，但是相对来说其性能还是有很大的提升空间。本文就来尝试找出让MapReduce速度最大化提升的方法。自从MongoDB被越来越多的大型关键项目采用后，数据分析也成为了越来越重要的话题。人们似乎已经厌倦了使用不同的软件来进行分析（这都利用到了Had

现在网上很多教程都在讲MongoDB分片配置，但大多都没有经过实战，胡乱转载。而且用的MongoDB版本不同各种配置眼花寮乱，让入门者莫衷一是。最近我也做了MongoDB分片，贴出自己的配置。并且把需要注意的问题和大伙聊聊，不恰当的地方希望大家指正。 也同时希望让后来者能绕过这些问题。正式环境为了保证数据安全都要进行备份的，关于分片复制请见alibaba教程：http://www.

近日，软件工程师Ricky Ho的在 他的博客里发表了一篇关于MongoDB架构（ MongoDB Architecture）的博文，虽然这是一个听起来感觉很宽泛的话题，但是作者在文章中确实对MongoDB由内至外的架构进行了剖析。本文截取了其文章中的几张重点架构示意图进行简要描述。 1、MongoDB数据文件内部结构 MongoDB在数据存储上按命名空间来划分

成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令：show dbs:显示数据库列表 show collections：显示当前数据库中的集合（类似关系数据库中的表） show users：显示用户use ：切换当前数据库，这和MS-SQL里面的意思一样 db.help()：显示数据库操作命令，