创建索引
在查询条件的字段或者排序条件的字段上创建索引，可以显著提高执行读效率。但是对于写比读多的，就尽量不要添加索引，因为索引越多，写的操作就会越慢。
> db.testhint.insertMany([{"a":1,"b":2,"c":3},{"a":2,"b":3,"c":4}])
...
> db.testhint.ensureIndex({"a":1,"b":1})
...
> db.testhint.dropIndex({"a":1,"b":1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
# 静默方式创建，其他读写操作仍然可以同步进行，不会产生阻塞。
> db.testhint.ensureIndex({"a":1,"b":1},{background:true})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
# 创建唯一索引
> db.testhint.ensureIndex({"c":1},{unique:true})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}
> db.testhint.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.testhint"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"a" : 1,
"b" : 1
},
"name" : "a_1_b_1",
"ns" : "test.testhint",
"background" : true
},
{
"v" : 2,
"unique" : true,
"key" : {
"c" : 1
},
"name" : "c_1",
"ns" : "test.testhint"
}
]
重建索引，在collection大量删除的时候，磁盘空间并不会自动回收，长期这样会产生大量的磁盘碎片，影响磁盘读取性能，所以数据索引需要周期性地重建。
> db.testhint.reIndex()
{
"nIndexesWas" : 3,
"nIndexes" : 3,
"indexes" : [
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.testhint"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"a" : 1,
"b" : 1
},
"name" : "a_1_b_1",
"ns" : "test.testhint",
"background" : true
},
{
"v" : 2,
"unique" : true,
"key" : {
"c" : 1
},
"name" : "c_1",
"ns" : "test.testhint"
}
],
"ok" : 1
}
# 全库级别的空间回收，可以提高回收的效率
> db.repairDatabase()
{ "ok" : 1 }
限定返回结果条数
使用limit()函数可以限定返回结果集的记录条数，不仅可以减少数据库服务的资源消耗，还可以减少网络传输的数据量。
> db.starbucks.find().sort({"_id":-1}).limit(3)
{ "_id" : "9722", "name" : "31st and Sixth Avenue", "street" : "875 Sixth Ave", "city" : "New York", "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.989251, 40.748026 ] }, "_class" : "example.springdata.mongodb.repo.Store" }
{ "_id" : "9467", "name" : "43rd & Ninth", "street" : "593 Ninth Ave", "city" : "New York", "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.992514, 40.758934 ] }, "_class" : "example.springdata.mongodb.repo.Store" }
{ "_id" : "9439", "name" : "84th & Third Ave", "street" : "1488 Third Avenue #A", "city" : "New York", "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.955133, 40.777492 ] }, "_class" : "example.springdata.mongodb.repo.Store" }
只查询用到的字段
只查询使用到的字段，而不是查询所有字段。这样比查询所有字段的效率要高很多。
> db.starbucks.find({},{"name":1,"city":1}).sort({"_id":-1}).limit(3)
{ "_id" : "9722", "name" : "31st and Sixth Avenue", "city" : "New York" }
{ "_id" : "9467", "name" : "43rd & Ninth", "city" : "New York" }
{ "_id" : "9439", "name" : "84th & Third Ave", "city" : "New York" }
采用Capped Collection
capped集合比普通的集合读写效率要高。因为capped集合是高效率的集合类型。
> db.createCollection("cappedLogCollection",{capped:true,size:10000,max:3})
{ "ok" : 1 }
> db.cappedLogCollection.insert({"num":5})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.cappedLogCollection.insert({"num":6})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.cappedLogCollection.insert({"num":7})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.cappedLogCollection.insert({"num":8})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.cappedLogCollection.find()
{ "_id" : ObjectId("5c555e82ec962d89c701558a"), "num" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5c555e86ec962d89c701558b"), "num" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5c555e8aec962d89c701558c"), "num" : 8 }
capped集合的特点：
1、capped集合是一种固定大小的集合，使用之前必须先创建它，并且设置其大小。
- size 是整个集合空间大小，单位为【KB】
- max 是集合文档个数上线，单位是【个】
2、capped集合可以插入数据和修改数据，但是不能删除数据，只能使用drop()函数删除整合集合。
3、查询时，没有指定排序，会返回插入时的顺序数据。capped集合可以自动维护插入数据的顺序。
4、当插入的数据超过capped集合的限定大小，数据库会使用FIFO算法，用新数据覆盖最先插入的数据。
采用Server Side Code Execution命令集
Server Side Code Execution是由JavaScript编写，这个过程经过编译和优化后存储在system.js表中。类似存储过程，可以减少网络通信的开销，提高数据库的性能。但是，eval()已经被官方弃用。
> db.system.js.save({"_id":"echo","value":function(x){return x;}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.eval("echo('test')")
WARNING: db.eval is deprecated
test
使用hint
MongoDB的查询优化器会自动优化查询，但是有些情况需要强制使用hint才可以提高工作效率，因为hint可以强制要求查询操作使用某个索引。
- indexBounds：使用的索引
> db.testhint.insertMany([{"a":1,"b":2,"c":3},{"a":2,"b":3,"c":4}])
{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("5c5572468e3fd7101d8d568a"),
ObjectId("5c5572468e3fd7101d8d568b")
]
}
> db.testhint.ensureIndex({"a":1,"b":1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
> db.testhint.find({a:1}).explain()
{
"queryPlanner" : {
...
},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
...
"indexBounds" : {
"a" : [
"[1.0, 1.0]"
],
"b" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
...
},
"ok" : 1
}
> db.testhint.find({a:1}).hint({"a":1,"b":1}).explain()
{
"queryPlanner" : {
...
},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
...
"indexBounds" : {
"a" : [
"[1.0, 1.0]"
],
"b" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
...
},
"ok" : 1
}
新版本MongoDB中，查询优化器已经经过优化，能达到更好的查询效果。是否走索引，可以先用explain()函数检查一下。
采用Profiler
采用Profiler功能会影响效率，使用system.profile来记录，而system.profile是一个Capped集合，所以，对性能影响并不严重。
# 临时开启，默认记录100ms
> db.getProfilingLevel()
0
> db.setProfilingLevel(1,100)
{ "was" : 1, "slowms" : 100, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
# 查找执行时间大于5ms的profiler日志
> db.system.profile.find({millis:{$gt:5}})
# 查看最新产生的profiler记录
> db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).limit(1)
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