Ubuntu MongoDB索引优化方法

Ubuntu环境下MongoDB索引优化方法

1. 创建合适的索引

为频繁用于查询条件、排序或聚合的字段创建索引，是提升查询性能的核心手段。例如，若经常根据userid字段查询，可执行db.transactions.createIndex({userid: 1})创建单字段索引；对于多字段组合查询（如{field1: value1, field2: value2}），复合索引（db.transactions.createIndex({field1: 1, field2: -1})）能覆盖查询需求，避免创建多个单字段索引。需根据查询模式选择索引类型：文本搜索用文本索引（db.collection.createIndex({content: "text"})）、地理位置查询用地理空间索引（db.collection.createIndex({location: "2dsphere"})）、自动过期数据用TTL索引（db.collection.createIndex({expireAt: 1}, {expireAfterSeconds: 0})）。

2. 优化复合索引设计

复合索引的字段顺序直接影响查询效率，需遵循ESR规则（等值→排序→范围）：将等值查询字段放在前面，排序字段次之，范围查询字段最后。例如，查询{a: 1, b: 2, c: {$gte: 1}}.sort({d: 1, e: -1})，最优索引为{a: 1, b: 1, d: 1, e: -1, c: 1}。同时，避免冗余索引（如{a:1,b:1}与{b:1,a:1}只需保留一个）、包含关系的索引（如{a:1,b:1,c:1}可由{b:1,c:1,a:1}覆盖）。

3. 使用覆盖索引减少IO

覆盖索引是指查询所需字段均包含在索引中，无需访问原始文档。通过explain("executionStats")查看totalDocsExamined（扫描文档数），若为0则表示查询被索引覆盖。例如，查询{userid: 1}且只需返回userid字段时，添加{userid: 1}索引即可覆盖。需注意排除_id字段（除非显式包含在索引中）。

4. 定期维护索引

随着数据增长，索引会逐渐碎片化，需定期重建索引（db.collection.reIndex()）以优化存储结构。同时，通过db.collection.stats()监控索引大小（避免超过内存容量），使用db.currentOp()查看索引使用情况，删除未使用或低使用率的索引（db.collection.dropIndex("indexName")）。

5. 分析查询计划优化索引

使用explain()方法（如db.transactions.find({userid: 1}).explain("executionStats")）分析查询执行计划，重点关注：

索引是否被使用（winningPlan中的stage是否为IXSCAN，而非COLLSCAN）；
扫描效率（keysExamined是否远大于nReturned，若是则索引选择性低）；
排序成本（若有SORT阶段，需调整索引顺序以支持排序）。

6. 避免索引使用陷阱

避免低基数索引：如性别、状态等字段值分布不均（如性别仅男/女），索引选择性低，过多此类索引会增加维护成本；
避免正则/算术运算：查询中使用$nin、$not、$mod等操作符时，索引无法生效；
避免全表扫描：若查询未命中索引，会触发全表扫描（COLLSCAN），严重影响性能。

7. 监控索引使用情况

通过MongoDB自带工具（如mongostat查看索引操作统计、mongotop查看集合级索引使用时间）或第三方工具（如Percona Monitoring and Management (PMM)）监控索引命中率、查询响应时间等指标，及时发现性能瓶颈并调整索引策略。