给出一个大致的mongodb的QPS

根据一些性能测试的数据和经验，一个16c32g的MongoDB服务器在正常情况下应该能够处理数万到数十万的QPS，具体的QPS限制取决于具体的应用场景和硬件配置。但是，在实际应用中，MongoDB的性能往往受到多种因素的影响，如网络延迟、数据大小和查询类型等，因此具体的QPS限制可能会有所不同。

需要注意的是，MongoDB的QPS限制不应该作为选择MongoDB的唯一依据。MongoDB还有其他很多优点，如数据结构灵活、支持分布式等等，这些优点也需要考虑。因此，在选择数据库时，需要综合考虑多个因素，而不是仅仅关注QPS。

相关问题

问的是mongodb的QPS，不是redis

非常抱歉，我误解了你的问题。在一个16c32g的服务器上，部署MongoDB的QPS限制也取决于多个因素，比如硬件配置、数据结构、查询类型和索引等等。

一般来说，在一个16c32g的服务器上，MongoDB的QPS限制可以达到数万到数十万的范围。但是，具体的QPS限制取决于多个因素，例如：

1. 硬件配置：在一个16c32g的服务器上，硬件配置越高，MongoDB的性能就越好。比如，更快的CPU、更大的内存、更快的磁盘等等，都可以提高MongoDB的性能。

2. 数据结构和索引：MongoDB支持多种数据结构和索引类型，不同的数据结构和索引类型对性能有不同的影响。需要根据实际需求来选择合适的数据结构和索引类型。

3. 查询类型：MongoDB支持多种查询类型，例如简单查询、聚合查询、地理位置查询等等。不同的查询类型对性能有不同的影响。

4. 网络延迟：MongoDB的性能还受到网络延迟的影响。网络延迟越高，MongoDB的性能就越差。

因此，无法给出一个具体的QPS限制。但是，在一个16c32g的服务器上，MongoDB的性能应该能够满足大多数应用的需求。如果需要进一步提高MongoDB的性能，可以采取以下措施：

1. 使用合适的硬件配置：可以使用更快的CPU、更大的内存、更快的磁盘等等来提高MongoDB的性能。

2. 选择合适的数据结构和索引类型：根据实际需求来选择合适的数据结构和索引类型，以便提高查询性能。

3. 优化查询语句：可以优化查询语句，避免全表扫描等操作，提高查询性能。

总之，在一个16c32g的服务器上，MongoDB的QPS限制取决于多个因素，需要根据实际需求和硬件配置来进行具体的优化。