MongoDB性能优化——优化技巧
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1、尽量减少磁盘访问
- 内存访问要比磁盘访问快得多，所以使用优化的本质就是尽可能地减少对磁盘的访问。内存的读取速度要比磁盘速度快很多；读磁盘要消耗很长时间，所以使用SSD（固态硬盘）或者增加内存可以减少对硬盘的读取。
2、使用索引减少内存占用
- 索引是有序的，字段后面的1 表示升序，-1 表示降序，当查询中用到某些条件时，可以对该键建立索引，以提高查询速度，所以不必遍历全部项。当查询时候会先根据索引查到索引中的结果，然后符合条件的文档加载到内存中，从而减少内存占用。
3、不要到处使用索引
不是创建索引越多性能优化就越好，不是所有的查询都可以用索引的，索引一般用在返回的查询结果只是总体数据的一小部分的时候，一般情况下，返回查询结果超过整个集合一半数据，就建议不要使用索引了。另外，当集合创建后，系统会自动创建一个id的索引，这个是无法被删除与更名的。
若已对某个字段建立了索引，又想在模糊查询时候不使用它（因为使用时候可能较低效）可以使用自然排序，用｛“$natural”：1｝来强制禁用索引。自然排序就是“按照磁盘上的存储顺序返回数据”，这样MongoDB就不会使用索引。
4、索引覆盖查询
如果只想返回某些字段且所有这些字段都可放在索引中，可以做索引覆盖查询（covered index query），这种查询不会访问指针指向的文档，而是直接用索引的数据返回结果。
例如：
db.employee.createIndex({x:1, y :1,z:1})- 现在查询被索引的字段，并只要求返回这些字段，就没必要加载整个文档：
db,employee.find({x: ceriteria, y: ceriteria})5、使用复合索引加快多个查询
- 查询的时候，只要和索引匹配的话，就能够利用索引；所以创建索引时要考虑这些查询依赖的所有字段，并且根据各个字段查询的频率定义索引字段顺序
6、AND 和 OR 类型查询要点
假设要查询满足条件A，B和C的文档，满足A的文档有4万，满足B的有9K，满足C的是200，那么应该用C and B and A 这样只需要查询200条记录
OR型查询与AND查询恰好相反，匹配最多的查询语句放在最前面,也就是A or B or C这样
7、小结
- 所以一个索引的好坏直接影响着查询的性能，我们要创建合适索引才能够真正优化性能。也不是说创建越多的索引就越好，索引多同样会给数据库的负载带来一定的影响，在满足系统资源分配的情况下，创建索引越少越好。
