我试图了解 mongo 的内部缓存是如何工作的，以及它是否确实消除了使用 memcache。我们的数据库大小约为 200G，索引适合内存，但索引后服务器上没有多少可用内存。
我的一位同事说 mongo 的内部缓存将与 memcache 一样快，因此无需使用 memcache 引入另一个级别的复杂性。
我脑海中的场景是，当我们从 db 读取数据时，它会保存在 memcache 中，下次直接从缓存中读取而不是返回到 db 服务器。如果数据发生变化并需要保存/更新，则在内存缓存服务器和数据库服务器上都完成。
我一直在阅读这方面的内容，但还不能说服自己。因此，如果有人能对此有所了解，我将不胜感激。
【问题讨论】：
首先，缓存存储不同于数据库。因此，与 Memcache 相比，MongoDB 和 SQL 在用途和用途上有所不同。
Memcache 非常擅长降低查询的工作集大小。例如：想象一个带有子选择和CASE 语句的巨大聚合查询以及 SQL 中没有的东西（想想你能想到的最复杂的查询），一直实时执行此查询可能会导致计算机“崩溃” （更不用说客户端的问题了）。
但是，众所周知，您只需将此查询汇总到另一个集合/表中，它就会立即变得更快。 memcache 的真正速度来自于它是一个内存键值存储的事实。这就是 MongoDB 可能会在速度上失败的地方，因为它不是内存存储的，它是内存映射但不存储的。
MongoDB 不进行自我缓存，只要查询是“热的”并且在 LRU（这是您的工作集的来源）中，您应该不会注意到响应时间有太大差异。确保查询“热”的一个好方法是运行它。有些人有一个他们最大的查询脚本，他们运行这些脚本来预热缓存。
正如我所说，memcache 是一个缓存层，这就是为什么：
如果数据发生变化并需要保存/更新，则在 memcache 服务器和数据库服务器上都完成。
让我有点死在里面。许多确实模糊了数据库和缓存层之间的界限。
【讨论】：