所得结果均为ChatGPT所得，只是用来记录好复习

对内存的影响

数据加载到内存：

MongoDB使用内存来缓存最频繁访问的数据，以提高查询性能。这个缓存通常称为"工作集"。
当一个查询需要访问某些数据时，MongoDB会尝试从内存中获取数据，这比从磁盘读取数据要快得多。

慢查询导致数据逐出：

当慢查询运行时，它可能需要扫描大量的文档或索引段，以查找所需的数据。这可能会导致MongoDB从内存中逐出其他数据，以腾出空间来加载慢查询所需的数据。
这种逐出的过程被称为"LRU（最近最少使用）算法"，它会将最近未被访问的数据从内存中移除，以为慢查询腾出足够的空间。

缓存命中率下降：

当慢查询导致数据逐出内存时，可能会导致缓存命中率下降。这意味着更多的查询需要从磁盘读取数据，而不是从内存中获取，因为缓存中不再包含所需的数据。
从磁盘读取数据比从内存中获取数据要慢得多，因此会导致查询性能下降。

频繁的磁盘I/O：

当缓存命中率下降时，MongoDB需要频繁地执行磁盘I/O操作，从磁盘加载数据到内存中，以满足查询需求。这会占用磁盘带宽和磁盘读写资源。
这不仅会导致查询性能下降，还可能对整个服务器的性能产生负面影响。

对CPU的影响

查询执行时间延长：

当执行一个慢查询时，查询操作需要更长时间才能完成。这可能是因为它需要扫描大量的文档、执行复杂的聚合操作或者涉及大型集合。
延长的查询执行时间会占用CPU资源，因为CPU必须持续执行查询操作的计算步骤。

高CPU使用率：

慢查询通常会导致CPU的高使用率，因为它们需要大量的计算资源来处理查询。
如果有多个慢查询同时运行或者连续运行，系统的总体CPU负载可能会增加，导致服务器性能下降。

查询优化困难：

MongoDB通常会尝试通过使用索引、查询计划和其他优化技术来提高查询性能。但对于慢查询，这些优化可能会受到限制。
复杂的查询可能会导致MongoDB难以找到有效的查询计划，这会增加CPU的使用率，因为服务器需要不断尝试不同的执行计划。

竞争资源：

慢查询占用了CPU资源，可能导致其他查询、应用程序或服务等需要CPU的任务等待执行，从而降低了系统的整体吞吐量。

响应时间延迟：

由于CPU过度使用，其他请求的响应时间可能会受到影响。这会导致用户体验下降，特别是对于需要低延迟的应用程序。