MongoDB性能优化——查询优化原则


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    一、摘要

    • 由于我们的MongoDB一般来说数据量都是比较大的,常用操作就是查询数据,所以,在性能优化方面就经常会从查询这方面入手,那么我们在查询的性能优化方面有哪些方法和原则呢?接下来就跟大家分享下我们MongoDB的查询优化原则

    二、查询优化原则

    • 1.在查询条件、排序条件、统计条件的字段上选择创建索引,可以显著提高查询效率。

    • 2.用$or时把匹配最多结果的条件放在最前面,用$and时把匹配最 少结果的条件放在最前面。

    • 3.使用limit()限定返回结果集的大小,减少数据库服务器的资源消耗,以及网络传输的数据量。

    • 4.尽量少用$in,而是分解成一个一个的单一查询。尤其是在分片上,$in会让你的查询去每一个分片上查一次,如果实在要用的话,先在每个分片上建索引。

    • 5.尽量不用模糊匹配查询,用其它精确匹配查询代替,比如$in、$nin。

    • 6.查询量大、并发大的情况,通过前端加缓存解决。

    • 7.能不用安全模式的操作就不用安全模式,这样客户端不需要等待数据库返回查询结果以及处理异常。

    • 8.MongoDB的智能查询优化,判断粒度为query条件,而skip和limit都不在其判断之中,当分页查询最后几页时,先用order反向排序。

    • 9.尽量减少跨分片查询,balance均衡次数少。

    • 10.只查询要使用的字段,而不查询所有字段。

    • 11.更新字段的值时,使用$inc比update效率高。

    • 12.apped collections比普通collections的读写效率高。

    • 13.server-side processing类似于SQL查询的存储过程,可以减少网络通讯的开销。

    • 14.必要时使用hint()强制使用某个索引查询。

    • 15.如果有自己的主键列,则使用自己的主键列作为id,这样可以节约空间,也不需要创建额外的索引。

    • 16.使用explain(),根据它返回的一些参数值评估后进行优化。

    • 17.范围查询的时候尽量用$in、$nin代替。

    • 18.查看数据库查询日志,具体分析效率低的操作。

    • 19.mongodb有一个数据库优化工具database profiler,能够检测数据库操作的性能。可以发现query或者write操作中执行效率低的,从而针对这些操作进行优化。

    • 20.尽量把更多的操作放在客户端,当然这就是mongodb设计的理念之一。

    三、小结

    • 了解这些查询优化原则后,希望能够帮助到大家提高查询性能,也在平时使用的时候多注意正确使用,养成一个良好的习惯,如果大家能够想到其他的一些查询性能优化方法、原则或者方案的话,也欢迎大家讨论补充

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