Ubuntu下MongoDB的索引优化技巧

Ubuntu下MongoDB索引优化技巧

一、索引创建：匹配查询模式是核心

1. 单字段索引：为高频查询的单个字段创建，如用户系统的user_id、电商系统的product_category。示例：db.users.createIndex({ user_id: 1 } )。适用于精确匹配、范围查询（如age: { $gte: 18, $lte: 25 } ）或排序（如registration_date: -1）。
2. 复合索引：针对多字段联合查询，字段顺序决定索引效率。应将选择性高（唯一值多）的字段放在前面，如电商系统中“分类+价格”查询，优先按category（选择性高于price）排序：db.products.createIndex({ category: 1, price: 1 } )。也支持多字段排序，如按publish_date倒序+likes正序：db.articles.createIndex({ publish_date: -1, likes: 1 } )。
3. 覆盖索引：让查询仅通过索引返回所需字段，避免访问文档本身。需确保查询字段全部包含在索引中，如db.orders.createIndex({ user_id: 1, order_date: 1 } )，查询user_id为"U1001"的订单日期时，指定投影{ order_date: 1, _id: 0 } 即可触发覆盖。
4. 特殊类型索引：
   • TTL索引：自动删除过期文档（如日志），仅支持单字段（日期类型），示例：db.logs.createIndex({ createdAt: 1 } , { expireAfterSeconds: 3600 } )（1小时后自动删除）。
   • 唯一索引：确保字段值唯一（如用户邮箱），示例：db.users.createIndex({ email: 1 } , { unique: true } )（插入重复值会抛出E11000错误）。
   • 地理空间索引：支持附近位置查询，如2dsphere索引（球面几何，适用于经纬度）：db.places.createIndex({ location: "2dsphere" } )，查询距离某坐标5公里内的商家：db.places.find({ location: { $near: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [116.40, 39.90] } , $maxDistance: 5000 } } } )。

二、索引诊断：用explain()精准分析

使用explain("executionStats")查看查询执行计划，重点关注以下指标：

• winningPlan：确认查询是否使用了索引（IXSCAN表示索引扫描，优于COLLSCAN全集合扫描）；
• executionTimeMillis：查询耗时，超过100ms需优化；
• totalDocsExamined：扫描的文档数，若远大于返回文档数（如扫描1000文档返回10条），说明索引未生效；
• indexOnly：若为true，表示使用了覆盖索引（无需回表）。

示例：分析db.users.find({ username: "john_doe" } ).explain("executionStats")，若winningPlan为IXSCAN且indexOnly为true，则索引使用合理。

三、索引维护：定期清理与优化

1. 删除冗余索引：使用db.collection.getIndexes()查看所有索引，删除不再使用的索引（如已移除的查询字段对应的索引），示例：db.users.dropIndex({ old_field: 1 } )。避免过多索引增加写操作开销（插入、更新、删除时需同步更新索引）。
2. 重建碎片索引：随着数据增删，索引会产生碎片，降低查询效率。使用db.collection.reIndex()重建索引，示例：db.users.reIndex()。注意：重建期间会锁定集合，建议在低峰期操作。

四、查询优化：配合索引提升效率

1. 避免全表扫描：确保查询条件能利用索引，如db.users.find({ status: "active" } )需为status字段创建索引；避免在索引字段上使用函数或运算（如db.users.find({ $expr: { $gt: ["$age", 18] } } )），会导致索引失效。
2. 使用投影减少IO：仅返回需要的字段，示例：db.users.find({ age: { $gte: 18 } } , { name: 1, age: 1, _id: 0 } )（不返回_id字段，减少数据传输量）。
3. 合理分页：使用skip()+limit()分页，但skip()在大偏移量时性能差（如skip(10000)需扫描前10000条）。替代方案：用find()的_id条件分页（如记录上一页最后一条的_id，下次查询{ _id: { $gt: last_id } } ）。

五、持续监控：动态调整索引策略

使用MongoDB自带工具（如mongostat监控索引命中率、mongotop查看索引使用时间）或第三方工具（如Percona Monitoring and Management (PMM)）实时监控索引性能。根据监控数据调整索引：如发现某索引从未被使用，及时删除；若查询模式变化（如新增了gender字段的筛选），则创建新的复合索引。

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