MongoDB在CentOS上的索引如何优化

1. 诊断查询模式：明确优化方向
优化索引的第一步是了解应用的查询习惯。使用explain("executionStats")方法分析常用查询的执行计划，重点关注totalDocsExamined（扫描文档数）、executionStages.stage（是否使用索引，如IXSCAN表示索引扫描，COLLSCAN表示全表扫描）等指标。例如，若查询db.users.find({username: "admin", status: "active"})的stage为COLLSCAN，则说明缺少合适的索引。

2. 精准创建索引：匹配查询需求

• 单字段索引：为高频单字段查询创建，如db.users.createIndex({username: 1})（1表示升序，-1表示降序）。
• 复合索引：遵循ESR原则（等值查询→排序→范围查询）设计，避免无效索引。例如，对于查询db.orders.find({status: "shipped", create_time: {$gt: ISODate("2023-01-01")}}).sort({price: 1})，应创建复合索引{status: 1, create_time: 1, price: 1}（等值status在前，范围create_time居中，排序price在后）。
• 覆盖索引：确保查询字段全部包含在索引中，避免回表操作。例如，查询db.users.find({_id: {$gt: 1000}}, {_id: 1, name: 1, email: 1})，可创建索引{_id: 1, name: 1, email: 1}，使MongoDB直接从索引中获取数据，无需访问文档。

3. 删除冗余索引：减少资源消耗
使用db.collection.getIndexes()查看集合的所有索引，删除不再使用的索引。例如，若曾经为email字段创建了索引但后续查询不再使用，可执行db.users.dropIndex({email: 1})。过多的索引会增加写入开销（每次插入/更新需维护索引）和存储空间。

4. 使用索引提示：强制优化查询
若explain()显示MongoDB未选择最优索引，可使用hint()方法强制指定索引。例如，db.users.find({username: "admin"}).hint({username: 1})强制使用username字段的索引。需谨慎使用，避免人为干预导致性能下降。

5. 定期重建索引：优化碎片性能
随着数据的增删改，索引会产生碎片，降低查询效率。使用db.collection.reIndex()重建索引，优化索引结构。例如，db.users.reIndex()会重新构建users集合的所有索引。建议在低峰期执行，避免影响线上业务。

6. 监控与动态调整：持续优化性能

• 监控索引使用情况：通过db.collection.aggregate([{ $indexStats: {} }])查看索引的使用频率（accesses.ops表示访问次数）、最后一次访问时间（accesses.timestamp），识别未使用的索引。
• 调整索引策略：根据监控结果，删除未使用的索引，增加高频查询的索引。例如，若status字段的索引很少被访问，可考虑删除。

7. 硬件与环境优化：提升索引效率

• 使用SSD：SSD的高I/O性能可显著减少索引的读写延迟，比传统HDD更适合MongoDB的索引操作。
• 增加内存：MongoDB的WiredTiger存储引擎会将索引缓存在内存中，确保服务器有足够的内存（建议至少为索引大小的2-3倍），减少磁盘I/O。

8. 高级技巧：进一步提升性能

• 避免过度索引：每增加一个索引，都会增加写入开销（约10%-20%的性能损耗），需在查询性能和写入性能之间平衡。
• 延迟索引建立：在大量数据插入时，可先删除索引，插入完成后再重新创建，减少索引维护的开销。例如，db.users.dropIndex({username: 1}) → 批量插入数据 → db.users.createIndex({username: 1})。