Ubuntu MongoDB查询优化技巧有哪些

Ubuntu上MongoDB查询优化的实用技巧

一 索引设计与使用

• 为高频出现在查询条件中的字段建立合适的索引：单字段索引（如：{field: 1}）、复合索引（如：{field1: 1, field2: -1}）、唯一索引（如：{field: 1}, {unique: true}）、文本索引（如：{field: “text”}）。复合索引的顺序要与查询的等值与范围条件匹配，优先将高选择性字段放在前面。
• 优先设计覆盖索引，让查询所需字段全部包含在索引中，避免回表访问文档数据。
• 用 explain(“executionStats”) 检查是否命中索引、是否发生 COLLSCAN，并据此调整索引或查询。
• 控制索引数量，删除不再使用或冗余的索引，减少写放大与内存占用。
• 谨慎使用 hint() 强制指定索引，仅在确认更优时临时使用。
• 对大集合的索引碎片，按需执行 reIndex() 重建以恢复效率。

二 查询写法与聚合优化

• 只返回需要的字段，使用投影（如：{ name: 1, age: 1, _id: 0 }），减少网络与I/O。
• 合理使用 limit() 限制返回条数，避免一次性拉取过多数据。
• 大数据量分页避免深分页的 skip() + limit()，改用基于游标的方案（如基于 _id 的 $gt 定位下一页）。
• 将多个操作合并到 聚合管道，减少多次扫描与往返。
• 优化正则表达式：能用前缀匹配（如 /^abc/）尽量使用前缀，避免全表扫描。
• 避免对计算字段或函数结果做直接过滤，优先在文档中维护可索引的派生字段。

三 配置与系统层面的优化

• 使用 WiredTiger 存储引擎，并在 /etc/mongod.conf 中合理设置 storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB（如将可用内存的**70%–80%**分配给缓存，视总内存与实例角色而定）。
• 适度调整 net.maxIncomingConnections 等网络参数，避免连接风暴与资源争用。
• 开启慢查询分析（如 operationProfiling 或 db.setProfilingLevel()），配合 explain 定位问题。
• 在 Ubuntu 上禁用透明大页（THP），降低内存管理开销；示例 systemd 服务可写入：
  ExecStart=/bin/sh -c “echo ‘never’ > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled && echo ‘never’ > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag”
• 提升文件描述符与资源限制（如 /etc/security/limits.d/mongodb.conf 中设置 nofile、nproc），保障高并发连接。
• 硬件与平台：优先 SSD、充足 内存 与多核 CPU，并尽量将热点数据与索引常驻内存。

四 监控 扩展与维护

• 使用 mongostat、mongotop 观察查询吞吐、锁与读写耗时；必要时引入 PMM、Prometheus + Grafana 做可视化与告警。
• 读多写少场景可引入副本集将读请求分摊到从节点；超大规模与高并发查询考虑分片按片键分布负载。
• 建立定期备份（如 mongodump/mongorestore）与版本升级计划，获取性能修复与新特性。
• 持续监控索引使用率与慢查询，随业务与数据增长迭代索引策略。

五 快速排查清单

• 用 explain(“executionStats”) 检查是否走索引、扫描文档数（docsExamined）是否过大。
• 用 db.collection.getIndexes() 梳理现有索引，删除未使用/重复索引，减少写放大。
• 优化分页：用 _id 游标替代 skip/limit 深分页。
• 精简返回字段，开启投影；合并操作到聚合管道。
• 调整 cacheSizeGB 与系统资源限制，确保热点数据在内存中。
• 检查是否触发 COLLSCAN 或低效正则表达式，必要时新增/改写索引。