我来为你详细讲解“记一次MongoDB性能问题(从MySQL迁移到MongoDB)”的完整攻略。该攻略主要包括以下内容：
- 背景介绍
- MySQL转移至MongoDB的原因
- MongoDB部署及性能调优
- 具体案例分析
1. 背景介绍
作者曾经的项目使用的是MySQL，由于其性能问题逐渐显露，开发团队决定将其转移到MongoDB上。在转移的过程中，遇到了许多性能问题，本文主要是针对这些问题进行剖析和解决。
2. MySQL转移至MongoDB的原因
MySQL在数据量较小的情况下表现优秀，但随着数据量增长，其表现却逐渐降低。针对这一问题，我们决定将MySQL数据库中的数据转移到MongoDB上。
MongoDB是一种NoSQL数据库，与传统的关系型数据库不同的是，它采用文档存储方式。与MySQL相比，在数据量较大时，MongoDB表现更为出色。
3. MongoDB部署及性能调优
在将数据转移至MongoDB之前，我们需要考虑如何部署和优化MongoDB的性能，以使其能够更好地应对大数据量的情况。
首先，我们需要选择一个合适的MongoDB版本，并进行正确的安装。
其次，我们需要对MongoDB进行配置，以优化其性能。包括设置合适的内存、缓存等参数。在配置过程中，需要考虑数据库所面对的工作负载，以满足其性能需求。
最后，我们需要监控MongoDB的性能，并进行适时的调整。具体来说，可以使用MMS、Ops Manager等工具进行监控。
4. 具体案例分析
案例一：Mongodb写入瓶颈
在MySQL转移至MongoDB后，我们遇到了一个性能问题：当写入数据很快时，MongoDB的性能会出现瓶颈，导致写入数据的速度变慢。
经过分析，我们发现问题在于MongoDB的写入方式。MongoDB的写入为一次性批量写入，数据量太大会导致一次写入过程中锁定时间过长，从而影响性能。
解决方法：我们将MongoDB的写入方式改为分而治之，即将数据分批写入，每批数据中时间上不至于过长，从而解决了写入瓶颈的问题。
案例二：Mongodb查询慢
在项目后续的开发中，我们面临了另一个问题：MongoDB查询速度慢。
经过进一步的分析，我们发现问题在于MongoDB的索引。MongoDB中的索引是单线程处理的，可能会成为瓶颈。
解决方法：我们将MongoDB的索引改为并行处理，并增加内存，这样就能够提高索引效率，从而解决了查询慢的问题。
以上就是“记一次MongoDB性能问题(从MySQL迁移到MongoDB)”的完整攻略，包含了两个具体案例的详细分析。