MongoDB在Ubuntu上的索引优化方法

MongoDB 在 Ubuntu 上的索引优化方法

一 索引类型与创建要点

• 常用索引类型与适用场景
  • 单字段索引：适用于按某一字段高频查询，如按 username 精确查找。
  • 复合索引：多条件组合查询，遵循“等值在前、范围在后”的顺序，如 {status: 1, created_at: -1}。
  • 文本索引：用于全文检索，如 {description: “text”}，支持多字段权重。
  • 地理空间索引：球面数据用 2dsphere，平面数据用 2d。
  • 哈希索引：对字段做哈希，适合分片键的均匀分布，如 {field: “hashed”}。
• 基本操作
  • 创建索引：db.collection.createIndex({ field: 1 })；复合索引：db.collection.createIndex({ a: 1, b: -1 })；唯一索引：db.collection.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })；文本索引：db.collection.createIndex({ title: "text", body: "text" })；哈希索引：db.collection.createIndex({ userId: "hashed" })。
  • 查看索引：db.collection.getIndexes()；删除索引：db.collection.dropIndex("indexName") 或 db.collection.dropIndexes()。
  • 索引选项：常用有 unique、sparse、background、name、expireAfterSeconds、weights；创建后台索引避免阻塞业务：db.collection.createIndex({ field: 1 }, { background: true })。

二 查询与索引设计原则

• 复合索引顺序要与查询的 等值条件 → 排序 → 范围 一致，才能被高效利用。
• 覆盖索引：将查询与投影字段全部包含在索引中，避免回表，如 db.users.createIndex({ username: 1, status: 1, age: 1 })，查询只返回这些字段即可走覆盖索引。
• 避免全表扫描：确保查询条件能命中索引；必要时使用 hint 临时指定索引进行验证。
• 分页优化：对 sort + skip/limit 分页，务必在排序列上建立索引，否则深分页性能急剧下降。
• 聚合管道尽早过滤：在 $match 阶段使用索引减少后续处理的数据量。
• 控制索引数量：索引提升读性能但增加写开销与存储占用，只为高频、必要的查询建索引。

三 监控分析与维护

• 使用 explain(“executionStats”) 检查是否命中索引、扫描文档数与执行时间：db.orders.find({ status: "A", total: { $gte: 100 } }).sort({ created_at: -1 }).explain("executionStats")。
• 启用慢查询日志定位问题查询，配合 mongostat、mongotop 观察操作与资源使用趋势。
• 定期审计索引使用与集合统计：db.collection.stats() 可查看索引大小与使用情况，识别低效或冗余索引。
• 索引碎片治理：在大量更新/删除后，必要时执行 reIndex 重建索引以降低碎片（维护窗口内执行）。
• 批量导入场景：先移除/延迟非必要索引，导入完成后再批量创建，显著提升写入吞吐。

四 Ubuntu 系统层面的优化配合

• 禁用透明大页（THP）：创建 systemd 服务设置 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled，减少内存管理开销，提升数据库稳定性与性能。
• 资源与连接限制：在 /etc/security/limits.d/mongodb.conf 提升 nofile/nproc，如 mongod soft/hard nofile 64000、mongod soft/hard nproc 64000，避免连接耗尽。
• 存储与缓存：优先使用 SSD；在 /etc/mongod.conf 中合理设置 storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，通常将可用内存的 70%–80% 分配给 WiredTiger 缓存（结合实例总内存与系统需求）。
• 监控工具：结合 mongostat、mongotop 与第三方监控（如 PMM）持续观察索引与查询表现，形成闭环优化。

五 实用索引策略清单

• 高频精确查询字段建立 单字段索引；多条件组合建立 复合索引 并遵循“等值 → 排序 → 范围”的顺序。
• 只读报表/明细查询尽量设计 覆盖索引，减少磁盘与内存访问。
• 全文搜索使用 文本索引 并设置权重；地理空间查询使用 2dsphere/2d。
• 需要均匀分布写入与分片的场景使用 哈希索引 作为分片键（或配合复合键）。
• 对大文本模糊查询尽量避免前导通配（如 ^term），优先使用 文本索引 或其他检索方案。
• 建立 TTL 索引 自动清理过期数据，减少维护成本与空间占用。
• 定期使用 explain 与慢查询日志复盘索引效果，删除长期未使用或低效索引，保持索引集精简高效。