如何优化Ubuntu上MongoDB的查询速度

Ubuntu上MongoDB查询速度优化实操指南

一 硬件与存储基础

• 优先使用SSD/NVMe，显著降低I/O 延迟，对随机读写的查询尤为关键。
• 增加内存容量，MongoDB 的 WiredTiger 存储引擎会利用内存做缓存，减少磁盘访问。
• 保障CPU余量，避免查询与后台任务争用。
• 在 Ubuntu 上，MongoDB 默认慢查询阈值为100 ms，慢日志通常位于**/var/log/mongodb/mongod.log**，可结合日志快速定位问题查询。

二 索引策略与查询写法

• 为高频查询条件建立合适的索引：单键索引、复合索引、多键索引（数组）、文本索引、2dsphere（地理空间）。
• 设计复合索引遵循 ESR 规则（Equality, Sort, Range），让等值条件在前、排序字段居中、范围条件靠后，减少扫描量。
• 优先构造覆盖查询（查询字段全部包含在索引中），并在投影中显式排除**_id**或使用包含 _id 的复合索引，避免回表。
• 控制返回数据量：只返回必要字段（投影）、分页使用limit/skip或基于游标的翻页，避免一次性拉取海量数据。
• 谨慎使用正则表达式与前置通配（如 /^A/），容易导致全索引/全表扫描；能用精确匹配或索引前缀匹配时尽量替代。
• 对字符串比较，若索引定义了Collation，查询也必须使用相同排序规则才能命中索引。

三 执行计划与慢查询定位

• 使用 explain(“executionStats”) 检查是否出现 COLLSCAN（全表扫描）或 IXSCAN（走索引），并关注 DocsExamined / KeysExamined / nReturned：
  • DocsExamined 很大：缺少有效索引或范围过大；
  • KeysExamined 很大但 nReturned 很小：索引选择性差或顺序不当；
  • 目标是让 KeysExamined 接近 nReturned。
• 打开慢查询日志或数据库 Profiling 捕获问题语句：
  • 动态设置：db.setProfilingLevel(1, 100)（记录 >100 ms 的语句）；
  • 实时观察日志：tail -f /var/log/mongodb/mongod.log；
  • 对长查询设置 maxTimeMS(100) 防止雪崩。
• 对“SORT/MERGE_SORT”耗时高的情况，优先通过索引消除排序。

四 配置与资源管理

• 调整 WiredTiger 缓存：在 /etc/mongod.conf 中设置 storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，通常建议不超过可用内存的 50%–80%（需兼顾操作系统与其他服务）。
• 连接与并发：合理设置 net.maxIncomingConnections，避免连接风暴；应用侧使用连接池并复用连接。
• 副本集/分片：读多写少场景可配置读偏好到从节点；数据量大或热点集合考虑分片水平扩展。
• 版本与维护：保持 MongoDB 稳定版，定期备份（mongodump/mongorestore），并对高变更集合按需执行 reIndex 或重建碎片较高的索引。

五 5步快速优化清单

1. 用慢日志与 Profiling 找出 Top N 慢查询：tail -f /var/log/mongodb/mongod.log；db.setProfilingLevel(1,100)。
2. 对每条慢查询跑 explain(“executionStats”)，优先消灭 COLLSCAN，把 IXSCAN 的 KeysExamined 降到接近 nReturned。
3. 按 ESR 设计复合索引，尽量实现覆盖查询；必要时用 hint() 验证索引选择（谨慎使用）。
4. 优化查询写法：投影只取需要字段、分页控制、避免前置通配正则、必要时设置 maxTimeMS。
5. 调整配置与资源：设置 cacheSizeGB（如 50%–80% 内存）、优化连接池、评估副本集读偏好或分片；定期重建高碎片索引并做备份。