怎样提升Linux下MongoDB查询速度
硬件是查询性能的基础，需优先满足以下需求：
索引是提升查询速度的关键，需合理设计和管理：
find、sort、update等操作的高频字段创建索引（如db.collection.createIndex({ field: 1 })）。{ field1: value1, field2: value2 }），创建复合索引并优化字段顺序（将筛选性高的字段放在前面，如db.collection.createIndex({ age: 1, name: 1 })）。$or（尽量用$in替代）、避免在索引字段上使用函数或正则表达式（如db.collection.find({ name: /^John/ })可使用索引，但db.collection.find({ name: { $regex: "^John" } })可能无法完全利用索引）。db.collection.reIndex()重建碎片化索引，用db.collection.dropIndex()删除不再使用的冗余索引（通过db.collection.getIndexes()查看现有索引）。db.collection.createIndex({ name: 1, age: 1 })查询{ name: 1, age: 1 }时无需回表访问文档）。优化查询逻辑可直接减少资源消耗：
db.collection.find({ age: { $gt: 18 } }, { name: 1, age: 1, _id: 0 })），减少数据传输量。skip()+limit()的大数据量分页（如skip(10000).limit(10)），改用_id范围分页（记录上一页最后一条记录的_id，下次查询{ _id: { $gt: lastId } }），提升分页效率。explain("executionStats")分析查询计划，确保查询使用了索引（winningPlan.inputStage.stage应为IXSCAN而非COLLSCAN）。/^John/），可使用索引；若需中间匹配（如/ohn/），则无法利用索引，建议改用其他方式（如全文索引或应用层过滤）。调整MongoDB配置以适应业务需求：
mongod.conf中设置storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB（建议为物理内存的50%-75%），确保足够内存缓存数据和索引。systemLog.destination: file时，设置systemLog.logAppend: true和合理的systemLog.logRotate策略），避免频繁磁盘写入。operationProfiling.slowOpThresholdMs（如100ms），记录慢查询日志（operationProfiling.mode: slowOp），便于后续分析和优化。通过架构扩展提升查询吞吐量：
replication.replSetName），将读操作分流到从节点（readPreference: secondaryPreferred），减轻主节点压力，提升读取性能。user_id、timestamp）分片，将数据分散到多个分片节点，提高查询和写入的横向扩展能力（避免单个节点成为瓶颈）。持续监控性能并及时调整：
mongostat监控QPS、延迟等指标，通过mongotop查看集合级别的读写时间分布，快速定位性能瓶颈。compact命令），保持数据库健康状态。
