Debian上提升MongoDB查询速度的系统化做法
一 硬件与操作系统层优化
- 使用SSD/NVMe替代HDD，显著降低I/O延迟；为数据盘配置合适的RAID（如RAID10）以提升吞吐与可靠性。
- 保证充足内存，让热数据与索引尽量常驻内存，减少磁盘访问；选择多核CPU以提升并发处理能力。
- 适度调优内核与虚拟化层：例如为MongoDB数据盘使用noop/ deadline等I/O调度策略（视存储类型而定），并合理设置vm.swappiness，避免频繁换页影响稳定性。
- 保持系统与驱动、存储固件、MongoDB版本为稳定且受支持的版本，及时修补安全与性能问题。
二 存储引擎与内存配置
- 使用WiredTiger存储引擎，并在/etc/mongod.conf中按内存合理设置缓存：
- 示例（约16GB内存的机器）：设置storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB: 7.5，为操作系统与其他进程预留内存。
- 计算公式参考：WiredTiger缓存 ≈ 机器内存 − 系统/其他进程占用 − 文件系统页缓存预留。
- 生产环境不建议关闭日志（journaling）；在极少数嵌入式/可丢失数据场景，关闭日志可降低I/O与CPU，但会牺牲数据安全。
- 适度调整网络并发参数（如net.maxIncomingConnections）以匹配业务并发，避免连接风暴。
三 索引设计与查询优化
- 为高频查询路径建立单字段索引与复合索引，遵循“等值条件在前，范围/排序在后”的顺序；优先选择高选择性字段。
- 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。
- 使用explain(“executionStats”)检查是否命中索引、是否发生COLLSCAN，并据此增减或改写索引。
- 精简查询：只返回必要字段（投影）、使用limit()限制结果集、避免大范围正则与无索引排序；复杂处理尽量用聚合管道一次完成。
- 控制索引数量，避免过度索引导致写放大与空间膨胀；定期审查与清理无用索引。
四 部署架构与读写策略
- 读多写少场景可启用读写分离：将读偏好设为secondaryPreferred，在副本集从节点分担读压力（注意从节点可能存在复制延迟）。
- 数据量大或并发高时引入分片，按高基数、均衡分布的字段（如userid）进行分片，实现查询并行与水平扩展。
- 结合业务一致性要求调整Read Concern / Write Concern，在性能与一致性之间取得平衡。
五 监控、诊断与维护
- 使用mongostat / mongotop实时观察查询吞吐、锁、I/O与CPU；必要时引入PMM等第三方监控做长期趋势分析。
- 开启Profiling记录慢查询，定期分析并优化；对大集合变更索引时优先采用后台创建以减少阻塞。
- 对长期运行的集合按需执行**reIndex()**或重建碎片化严重的索引，并定期清理与归档日志，防止磁盘被占满。
