MongoDB 一直是最流行的 NoSQL，而根據(jù) DB-Engines Ranking 最新的排行，時下 MongoDB 已經(jīng)擊敗 PostgreSQL 躍居數(shù)據(jù)庫總排行的第四位，僅次于 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server，此文中總結(jié)了如何對 MongoDB 進(jìn)行性能調(diào)優(yōu).

大家在使用MongoDB的時候有沒有碰到過性能問題呢？這里總結(jié)了MongoDB性能優(yōu)化的五個步驟，希望能夠有所幫助。

第一步：找出慢語句

一般來說查詢語句太慢和性能問題瓶頸有著直接的關(guān)系，所以可以用MongoDB的性能分析工具來找出這些慢語句：

db.setProfilingLevel(1, 100);

第二步：使用explain分析

通過使用explain來對這些慢語句進(jìn)行診斷。此外還可以mtools來分析日志。

第三步：創(chuàng)建索引

分析完之后需要創(chuàng)建新的索引(index)來提升查詢的性能。別忘了在MondoDB中可以在后臺創(chuàng)建索引以避免collections 鎖和系統(tǒng)崩潰。

第四步：使用稀疏索引來減少空間占用

如果使用sparse documents，并重度使用關(guān)鍵字$exists，可以使用sparse indexes來減少空間占用提升查詢的性能。

第五步：讀寫分離

如果讀寫都在主節(jié)點(diǎn)的話，從節(jié)點(diǎn)就一直處在空置狀態(tài)，這是一種浪費(fèi)。對于報表或者搜索這種讀操作來說完全可以在從節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)，因此要做的是在connection string中設(shè)置成secondarypreferred。

小總結(jié)

這些方法雖然能夠起一定的作用，但最主要的目的還是為架構(gòu)上的提升爭取點(diǎn)時間罷了。

好了，以上所述就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家學(xué)習(xí)MongoDB 進(jìn)行性能優(yōu)化有所幫助。