MongoDB如何优化Linux上的查询速度

MongoDB在Linux上的查询性能优化指南

一 查询与索引优化

• 为高频查询条件建立合适的索引：单字段索引如 db.users.createIndex({username: 1})；多字段使用复合索引，顺序遵循等值在前、范围在后，如 db.users.createIndex({status: 1, age: -1})。尽量设计覆盖索引，让查询字段全部包含在索引中，避免回表。使用 explain("executionStats") 检查是否走索引、是否出现 COLLSCAN。
• 优化查询写法：只返回需要的字段（投影），如 { name: 1, age: 1, _id: 0 }；用 limit() 限制返回条数；大数据集分页建议基于范围条件（如基于 _id 或时间戳）而非 skip/limit 深翻页；避免在大文本上使用无锚点正则与代价高的 $or，必要时改写为可索引结构或并行查询。
• 控制返回数据量：减少大文档的传输与解析开销；对聚合管道，尽量在管道早期用 $match/$project 过滤与裁剪字段，减少后续阶段的数据量。

二 存储引擎与内存配置

• 使用 WiredTiger 时，合理设置 storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，通常建议不超过物理内存的50%–60%，为操作系统与其他进程预留空间；确保 storage.dbPath 所在磁盘为SSD且剩余空间充足；为提升写入持久性与恢复能力，保持 journal 启用。
• 结合业务调整 oplog 大小（副本集），默认约为可用磁盘的5%，写入密集或变更频繁的业务可适当增大；配置 日志轮转，避免日志无限增长影响磁盘与I/O。

三 Linux系统与内核参数

• 提高资源上限：将文件描述符限制提升到100000+（如 ulimit -n 100000），并相应调高内核 Max processes/files；为 MongoDB 绑定合适的 CPU 亲和性与 NUMA 策略以减少跨节点访问开销。
• 禁用或优化透明大页（THP）：建议设置为 never，降低内存管理抖动；选择 XFS/Ext4 等适合大文件的文件系统，并使用 RAID 10 提升IOPS与可靠性。
• 网络与调度：确保充足带宽与低时延，必要时优化内核网络栈与调度策略，减少查询与传输等待。

四 架构扩展与读写策略

• 使用副本集实现读写分离：将报表、统计等读多写少的查询路由到从节点，减轻主节点压力并提升并发能力。
• 当数据量与并发持续增长时引入分片：按分片键将数据水平切分到多个分片，查询在多个分片上并行执行，显著降低单节点负载与查询时延。

五 监控定位与维护

• 建立基线并持续观测：用 mongostat/mongotop 观察查询吞吐、锁等待、页面错误与磁盘I/O；开启并分析慢查询日志，配合 explain() 与 Database Profiler 定位问题查询与缺失索引。
• 例行维护：定期清理无用数据与过期日志，合并/重建碎片化索引（如 reIndex()），并审查索引使用，删除重复或不再使用的索引，减少写放大与存储占用。