MongoDB性能优化

本文内容纲要：

-一、索引 -1.基础索引 -2.文档索引 -3.组合索引 -4.唯一索引 -5.强制使用索引 -6.删除索引 -二、explain执行计划 -三、优化器profile -1.开启profiling功能 -2.查询Profiling记录 -四、常用性能优化方案 -五、性能监控工具 -1.mongosniff -2.Mongostat -3.db.serverStatus -4.db.stats

一、索引

MongoDB提供了多样性的索引支持，索引信息被保存在system.indexes中，且默认总是为_id创建索引，它的索引使用基本和MySQL等关系型数据库一样。其实可以这样说说，索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统，所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为奇。

1.基础索引

在字段age上创建索引，1(升序);-1(降序)：

db.users.ensureIndex({age:1})

_id是创建表的时候自动创建的索引，此索引是不能够删除的。当系统已有大量数据时，创建索引就是个非常耗时的活，我们可以在后台执行，只需指定“backgroud:true”即可。

db.t3.ensureIndex({age:1},{backgroud:true})

2.文档索引

索引可以任何类型的字段，甚至文档:

db.factories.insert({name:"wwl",addr:{city:"Beijing",state:"BJ"}}); //在addr列上创建索引 db.factories.ensureIndex({addr:1}); //下面这个查询将会用到我们刚刚建立的索引 db.factories.find({addr:{city:"Beijing",state:"BJ"}}); //但是下面这个查询将不会用到索引，因为查询的顺序跟索引建立的顺序不一样 db.factories.find({addr:{state:"BJ",city:"Beijing"}});

3.组合索引

跟其它数据库产品一样，MongoDB也是有组合索引的，下面我们将在addr.city和addr.state上建立组合索引。当创建组合索引时，字段后面的1表示升序，-1表示降序，是用1还是用-1主要是跟排序的时候或指定范围内查询的时候有关的。

db.factories.ensureIndex({"addr.city":1,"addr.state":1}); //下面的查询都用到了这个索引 db.factories.find({"addr.city":"Beijing","addr.state":"BJ"}); db.factories.find({"addr.city":"Beijing"}); db.factories.find().sort({"addr.city":1,"addr.state":1}); db.factories.find().sort({"addr.city":1})

4.唯一索引

只需在ensureIndex命令中指定”unique:true”即可创建唯一索引。例如，往表t4中插入2条记录:

db.t4.ensureIndex({firstname:1,lastname:1},{unique:true});

5.强制使用索引

hint命令可以强制使用某个索引。

db.t5.find({age:{$lt:30}}).hint({name:1,age:1}).explain()

6.删除索引

//删除t3表中的所有索引 db.t3.dropIndexes() //删除t4表中的firstname索引 db.t4.dropIndex({firstname:1})

二、explain执行计划

MongoDB提供了一个explain命令让我们获知系统如何处理查询请求。利用explain命令，我们可以很好地观察系统如何使用索引来加快检索，同时可以针对性优化索引。

db.t5.ensureIndex({name:1}) db.t5.ensureIndex({age:1}) db.t5.find({age:{$gt:45}},{name:1}).explain() { "cursor":"BtreeCursorage_1", "nscanned":0, "nscannedObjects":0, "n":0, "millis":0, "nYields":0, "nChunkSkips":0, "isMultiKey":false, "indexOnly":false, "indexBounds":{ "age":[ [45,1.7976931348623157e+308] ] } }

字段说明:

cursor:返回游标类型(BasicCursor或BtreeCursor) nscanned:被扫描的文档数量 n:返回的文档数量 millis:耗时(毫秒) indexBounds:所使用的索引

三、优化器profile

在MySQL中，慢查询日志是经常作为我们优化数据库的依据，那在MongoDB中是否有类似的功能呢?答案是肯定的，那就是MongoDBDatabaseProfiler。

1.开启profiling功能

有两种方式可以控制Profiling的开关和级别，第一种是直接在启动参数里直接进行设置。启动MongoDB时加上–profile=级别即可。也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别)命令来实时配置，Profiler信息保存在system.profile中。我们可以通过db.getProfilingLevel()命令来获取当前的Profile级别，类似如下操作：

db.setProfilingLevel(2);

上面profile的级别可以取0，1，2三个值，他们表示的意义如下：

0–不开启 1–记录慢命令(默认为>100ms) 2–记录所有命令

Profile记录在级别1时会记录慢命令，那么这个慢的定义是什么?上面我们说到其默认为100ms，当然有默认就有设置，其设置方法和级别一样有两种，一种是通过添加–slowms启动参数配置。第二种是调用db.setProfilingLevel时加上第二个参数：

db.setProfilingLevel(level,slowms) db.setProfilingLevel(1,10);

2.查询Profiling记录

与MySQL的慢查询日志不同，MongoDBProfile记录是直接存在系统db里的，记录位置system.profile，所以，我们只要查询这个Collection的记录就可以获取到我们的Profile记录了。列出执行时间长于某一限度(5ms)的Profile记录：

db.system.profile.find({millis:{$gt:5}})

MongoDBShell还提供了一个比较简洁的命令showprofile，可列出最近5条执行时间超过1ms的Profile记录。

四、常用性能优化方案

创建索引 限定返回结果数 只查询使用到的字段 采用cappedcollection 采用ServerSideCodeExecution 使用Hint，强制使用索引 采用Profiling

五、性能监控工具

1.mongosniff

此工具可以从底层监控到底有哪些命令发送给了MongoDB去执行，从中就可以进行分析：以root身份执行：

$./mongosniff--sourceNETlo

然后其会监控位到本地以localhost监听默认27017端口的MongoDB的所有包请求。

2.Mongostat

此工具可以快速的查看某组运行中的MongoDB实例的统计信息字段说明:

insert:每秒插入量 query:每秒查询量 update:每秒更新量 delete:每秒删除量 locked:锁定量 qr|qw:客户端查询排队长度(读|写) ar|aw:活跃客户端量(读|写) conn:连接数 time:当前时间

它每秒钟刷新一次状态值，提供良好的可读性，通过这些参数可以观察到一个整体的性能情况。

3.db.serverStatus

这个命令是最常用也是最基础的查看实例运行状态的命令之一。

4.db.stats

本文内容总结：一、索引，1.基础索引，2.文档索引，3.组合索引，4.唯一索引，5.强制使用索引，6.删除索引，二、explain执行计划，三、优化器profile，1.开启profiling功能，2.查询Profiling记录，四、常用性能优化方案，五、性能监控工具，1.mongosniff，2.Mongostat，3.db.serverStatus，4.db.stats，

原文链接：https://www.cnblogs.com/metoy/p/5218850.html