MongoDB
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性能系列最佳实践-数据建模
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原文中文，约2900字，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了MongoDB的最佳实践，包括数据建模和工作集大小调整。数据建模应根据查询模式选择适当的模式设计和索引。工作集大小调整可通过增加内存或分片来实现。阿里云MongoDB提供自动缩放功能，可根据应用程序需求自动调整实例大小。
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关键要点
- 本系列适用于刚开始项目或经验丰富的MongoDB开发人员。
- 文章涵盖数据建模和工作集大小调整的最佳实践。
- 数据建模应根据应用程序的查询模式设计，并选择适当的索引。
- 工作集大小调整可通过增加内存或分片来实现。
- 阿里云MongoDB提供自动缩放功能，根据应用程序需求自动调整实例大小。
- 性能优化的第一步是了解应用程序的查询模式。
- 嵌入和引用是数据建模中的两种主要关系处理方式。
- MongoDB Compass是一个有用的工具，可以帮助可视化和审查数据模型。
- 确保工作集适合内存是优化MongoDB性能的关键。
- 如果工作集超过内存，考虑迁移到更大内存的实例或进行分片。
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