MongoDb优化指南

MongoDb优化是提高MongoDb数据库性能的重要一环，在实际使用中会遇到包括数据模型设计、索引优化、查询优化等多方面的问题。本文将从以下几方面入手进行讲解：

1. 数据模型设计优化
2. 索引优化
3. 查询优化

1. 数据模型设计优化

1.1 数据冗余设计

在MongoDb的数据模型设计中，冗余设计可以提高性能，减少查询次数。建立冗余的字段可以提高查询效率，例如在一个blog数据库中，我们可以将作者的名字存储在文章集合中，而不是从用户集合中查找。

1.2 使用适当的数据类型

合理地设置数据类型可以节省空间和提高性能。例如，对于一串固定长度的字符串，应该使用 fixed-size string data type（例如：用16位的int类型存放8位字符串）代替 variable-size string data type（例如：用varchar类型存放字符串）。

1.3 数据分片

对于大量数据，可以使用数据分片来提高查询效率。可以将数据分成多个片段存放在不同的机器上，然后通过水平分割的方式查询和操作这些数据。这种方式可以提高查询效率，同时也更加灵活，可以根据实际需求进行扩展和缩减。

2. 索引优化

2.1 创建复合索引

复合索引可以满足多个字段的查询需求，可以大大提高查询效率。在实际使用中，需要根据实际情况创建多个合适的索引。

例如，在一个用户账户系统中，我们可以根据用户名和密码的组合建立一个复合索引：

db.users.createIndex({username:1,password:1});

2.2 索引覆盖查询

使用索引覆盖查询可以避免读取数据库，只需要读取索引即可完成查询，从而大大提高查询效率。

例如，在一个学生选课系统中，我们可以根据学生id查询选课列表：

db.courses.find({"studentId":sId},{"_id":0,"courseName":1})

2.3 避免全文索引

MongoDb的全文索引性能较差，不建议在大量文本数据中使用全文索引。需要使用全文索引时，可以选择其他专业全文搜索引擎。

3. 查询优化

3.1 索引命中查询

索引命中查询可以避免全表扫描，提高查询效率。应该尽量在查询时使用索引，并且根据实际情况选择合适的索引。

例如，当需要查询大于某个时间戳的数据时，可以使用以下查询命令：

db.collection.find({"timestamp":{$gt:"2020-01-01"}}).sort({"timestamp":1})

3.2 聚合查询优化

聚合查询是一种复杂的查询操作，需要特别注意性能问题。可以使用explain()命令查看查询执行计划，并且根据实际情况进行优化。

例如，在一个销售统计系统中，我们需要计算每个销售员的销售总金额：

db.sales.aggregate(
   [
      {
         $group:
           {
             _id: "$seller",
             totalAmount: { $sum: "$amount" }
           }
      }
   ]
)

示例说明

示例1：创建复合索引

在一个采购管理系统中，我们需要对订单进行查询并按时间排序。订单数据结构如下：

{
    "orderNo": "2021100101",    //订单号
    "purchaseDate": "2021-10-01",   //采购日期
    "supplier": "Supplier1",    //供应商
    "amount": 10000       //订单金额
}

可以根据采购日期和订单号建立复合索引：

db.orders.createIndex({purchaseDate:1,orderNo:1});

这样，在查询时可以先按时间排序，然后根据订单号进行查询，大大提高了查询效率。

示例2：避免全文索引

在一个新闻发布系统中，我们需要对新闻进行全文搜索。新闻数据结构如下：

{
    "title": "news title",    //新闻标题
    "content": "news content"   //新闻内容
}

可以使用MongoDb的全文索引功能：

db.news.createIndex({title:"text",content:"text"});

但是，当新闻数据量很大时，全文索引查询效率会变得很低。这时候可以选择使用ElasticSearch等专业的全文搜索引擎，提高查询效率。