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[mongodb-Usuario] Re: la Necesidad ayuda entender algo

To: mongodb-user <mongodb-user@xxxxxxxxxxxxxxxx>
Subject: [mongodb-Usuario] Re: la Necesidad ayuda entender algo
From: Stephen Steneker <stennie@xxxxxxxxxxx>
Date: Wed, 16 Sep 2015 21:59:04 -0700 (PDT)
Delivery-date: Thu, 17 Sep 2015 01:10:36 -0400
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En jueves, 17 septiembre 2015 09:33:08 *UTC+10, Robert *Steckroth escribió:

Qué hace *mongodb *utilize memoria e IO. Cuándo llamo encuentra() en una colección 
que contiene, deja dice 1,000,000 millones registros,  el *cursor *iterate 
sobre los resultados mientras leyendo del paseo duro?

*Hi *Rob,

hay varios aspectos diferentes a vuestra cuestión que incluye:

   - 
   
   recurso/de memoria *utilitization
   - 
   
   el comportamiento de cómo conductores *interact con el *server a *fetch Memoria
   
de resultados y utilización de recurso dependerán en el *storage el motor que es 
utilizado, pero el resultado general es que dato de índices & pedidos será 
*fetched a memoria y *cached. El rendimiento ideal *scenario es normalmente 
cuándo vuestros índices generalmente pedidos & dato (*aka “conjunto laborable 
<*http://*docs.*mongodb.*org/Maestro/*faq/*storage/#qué-es-el-laborable-conjunto>“) es 
mayoritariamente dentro-memoria tan *overall el rendimiento no es apremiado por I/O de disco 
que es muchos cronometra más lentos que RAM.

*MMAP (El *default *storage motor #por *MongoDB 3.0) automáticamente utiliza 
memoria libre disponible como *cache y *defers al sistema operativo para 
administración de memoria:

   - 
   *http://*docs.*mongodb.*org/Maestro/*faq/*fundamentals/#-*mongodb-requerir-un-parcela-de-*ram 
   - 
   *http://*docs.*mongodb.*org/Maestro/*faq/memoria/#de diagnósticos-diagnósticos-para-el-*mmapv1-*storage-motor 

*MMAP utiliza memoria-*mapped acceso de archivo y los documentos en disco tienen la misma 
representación en memoria. Cuando el dato es pedido que *isn’*t en memoria 
activa, *mongod anota una culpa de página 
<*http://*docs.*mongodb.*org/La Administración/maestra que/analiza-*mongodb-administración/#de rendimiento-control-página-culpas> 
para controlar propósitos.

*WiredTiger (Alternativo *storage motor en *MongoDB 3.0+) tiene un *configurable 
*cache medida qué (en *v3.0) *defaults a máximo de cualquier medio de RAM 
físico o 1GB):

   - 
   *http://*docs.*mongodb.*org/Configuración/de referencia/maestra-opciones/#*storage.*wiredTiger.*engineConfig.*cacheSizeGB 

*WiredTiger Apoya compresión de prefijo del índice y compresión de dato (ambos 
habilitado por *default), así que la medida del dato en disco es típicamente mucho menos 
que la representación en memoria. *WiredTiger Anota *cache desahucios y otro 
*metrics en *serverStatus.*wiredTiger 
<*http://*docs.*mongodb.*org/Orden/de referencia/manual/*serverStatus/#*wiredtiger>.

Si tan, es el *iteration *synced al IO *bottleneck?

Un encontrar() la consulta regresa un *cursor que conductores *iterate para regresar resultados en *cursor 
lotes <*https://*docs.*mongodb.*org/Núcleo/manual/*cursors/#*cursor-lotes>. Si 
un millón documentos emparejan un encontrar() consulta, serán cargados a memoria 
(si no ya presente) cuando vuestro conductor pide lotes adicionales.

También, es el *mongodb módulo para *nodejs yendo para tener el mismo *behaviors como 
el pelar con respecto a memoria e IO? 

El conductor utilizado no afecta el *server-memoria de lado o I/O.

Si’tú *re interesado en aprender más sobre *MongoDB *internals o ninguno otros 
temas, hay mucho *archived las presentaciones disponibles: 
*https://www.mongodb.com/presentaciones/todo. hay también regular libre 
*online cursos #por *MongoDB Universidad: *https://universidad.*mongodb.*com.

Consideraciones,
Stephen
​

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Para otro *MongoDB opciones de apoyo técnico, ve: *http://www.mongodb.org/sobre/apoyo/.
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On Thursday, 17 September 2015 09:33:08 UTC+10, Robert Steckroth wrote:

How does mongodb utilize memory and IO. When I call find() on a collection 
which contains, lets say 1,000,000 million records, does the cursor iterate 
over the results while reading from the hard drive?

Hi Rob,

There are several different aspects to your question including:

   - 
   
   memory/resource utilitization
   - 
   
   the behaviour of how drivers interact with the server to fetch results
   
Memory and resource utilization will depend on the storage engine being 
used, but the general outcome is that requested indexes & data will be 
fetched into memory and cached. The ideal performance scenario is usually 
when your commonly requested indexes & data (aka “working set 
<http://docs.mongodb.org/master/faq/storage/#what-is-the-working-set>“) is 
mostly in-memory so overall performance is not constrained by disk I/O 
which is many times slower than RAM.

MMAP (the default storage engine through MongoDB 3.0) automatically uses 
available free memory as cache and defers to the operating system for 
memory management:

   - 
   http://docs.mongodb.org/master/faq/fundamentals/#does-mongodb-require-a-lot-of-ram 
   - 
   http://docs.mongodb.org/master/faq/diagnostics/#memory-diagnostics-for-the-mmapv1-storage-engine 

MMAP uses memory-mapped file access and the documents on disk have the same 
representation in memory. When data is requested that isn’t in active 
memory, mongod notes a page fault 
<http://docs.mongodb.org/master/administration/analyzing-mongodb-performance/#administration-monitoring-page-faults> 
for monitoring purposes.

WiredTiger (alternative storage engine in MongoDB 3.0+) has a configurable 
cache size which (in v3.0) defaults to maximum of either half of physical 
RAM or 1GB):

   - 
   http://docs.mongodb.org/master/reference/configuration-options/#storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB 

WiredTiger supports index prefix compression and data compression (both 
enabled by default), so the size of data on disk is typically much less 
than the representation in memory. WiredTiger notes cache evictions and 
other metrics in serverStatus.wiredTiger 
<http://docs.mongodb.org/manual/reference/command/serverStatus/#wiredtiger>.

If so, is the iteration synced to the IO bottleneck?

A find() query returns a cursor which drivers iterate to return results in cursor 
batches <https://docs.mongodb.org/manual/core/cursors/#cursor-batches>. If 
a million documents match a find() query, they will be loaded into memory 
(if not already present) as your driver requests additional batches.

Also, is the mongodb module for nodejs going to have the same behaviors as 
the shell regarding memory and IO? 

The driver used does not affect the server-side memory or I/O.

If you’re interested in learning more about MongoDB internals or any other 
topics, there are a lot of archived presentations available: 
https://www.mongodb.com/presentations/all. There are also regular free 
online courses through MongoDB University: https://university.mongodb.com.

Regards,
Stephen
​

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For other MongoDB technical support options, see: http://www.mongodb.org/about/support/.
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