Ubuntu MongoDB如何提升查询性能

硬件配置优化

• 增加内存：MongoDB依赖内存映射文件存储数据，充足的内存可减少磁盘I/O。建议将物理内存的70%-80%分配给WiredTiger存储引擎（通过storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB配置），确保常用数据和索引能缓存在内存中。
• 使用SSD：SSD的随机读写速度远快于HDD，能显著降低I/O延迟。建议将MongoDB数据目录部署在SSD上，并优先选择XFS文件系统（避免EXT4与WiredTiger搭配的性能损耗）。
• 多核CPU：MongoDB是多线程架构，更多CPU核心可提升并发处理能力。确保服务器CPU核心数满足高并发查询需求。

MongoDB配置优化

• 调整WiredTiger缓存大小：修改/etc/mongod.conf中的storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数，设置为物理内存的50%-75%（需预留系统和其他进程的内存），避免缓存不足导致频繁磁盘访问。
• 开启慢查询分析：在mongod.conf中配置operationProfiling.slowOpThresholdMs（如设置为100ms），记录执行时间超过阈值的查询。通过db.setProfilingLevel(2)开启全量慢查询日志，结合db.system.profile.find()分析慢查询原因。
• 优化网络设置：调整net.maxIncomingConnections（如设置为1000）增加最大连接数，避免连接数过多导致拒绝服务；确保net.bindIp绑定正确的IP地址（如0.0.0.0允许远程访问，或指定内网IP增强安全性）。

索引优化

• 创建合适索引：为高频查询字段创建索引（如db.users.createIndex({ username: 1} )），单字段索引适用于精确匹配；复合索引（如db.users.createIndex({ age: 1, gender: -1} )）适用于多条件查询，字段顺序需按选择性排序（选择性高的字段在前，如age的选择性通常高于gender）。
• 覆盖索引：设计索引时包含查询所需的所有字段（如db.users.createIndex({ name: 1, age: 1} )），使查询可直接从索引中获取数据，无需访问文档本身（通过explain("executionStats")的isCovered字段确认是否为覆盖查询）。
• 避免冗余索引：通过db.collection.getIndexes()查看现有索引，删除未使用或重复的索引（如复合索引{ a:1,b:1} 已覆盖{ a:1} 的查询，可删除后者）。冗余索引会增加写入开销和存储空间。
• 定期重建索引：使用db.collection.reIndex()重建碎片化索引，优化索引结构，提升查询效率。建议每月或在大量数据更新后执行。

查询优化

• 分析查询计划：使用explain("executionStats")查看查询执行计划，重点关注winningPlan（是否使用索引）、executionTimeMillis（执行时间）、totalDocsExamined（扫描文档数）。若totalDocsExamined远大于返回文档数，需优化索引。
• 避免全表扫描：确保查询条件能命中索引（如db.users.find({ username: "john"} )需在username上创建索引）。避免使用无法利用索引的操作符（如$where、$regex的模糊匹配（非开头））。
• 使用投影减少数据传输：查询时指定返回字段（如db.users.find({ age: { $gt: 18} } , { name: 1, age: 1, _id: 0} )），避免返回整个文档，减少网络传输量和客户端处理时间。
• 优化分页查询：避免使用skip()和limit()的大偏移量分页（如skip(10000).limit(10)），性能随偏移量增加而下降。改用_id游标分页（如记录上一页最后一条记录的_id，下一页查询{ age: { $gt: 18} , _id: { $gt: lastId} } ），提升分页效率。

分片与副本集优化

• 启用副本集：配置副本集（如rs.initiate()）提供数据冗余和高可用性，读操作可分发到从节点，减轻主节点压力。需在mongod.conf中设置replication.replSetName。
• 实施分片策略：对于TB级以上数据，使用分片（Sharding）将数据分布到多个服务器。选择合适的分片键（如user_id），确保分片键具有高基数（唯一值多）和低频率（避免热点问题），提升查询并行度。

监控与维护

• 使用监控工具：通过mongostat（监控QPS、延迟）、mongotop（监控集合级读写时间）实时查看性能指标；或使用第三方工具（如Percona Monitoring and Management（PMM）、MongoDB Atlas）进行更详细的分析和告警。
• 升级MongoDB版本：定期升级到最新稳定版本（如从4.4升级到6.0），新版本通常包含性能改进、bug 修复和安全更新，能提升查询效率和稳定性。

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