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提升MongoDB性能的方法

2020-03-14 12:49:02
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供稿:網友

MongoDB 是高性能數據,但是在使用的過程中,大家偶爾還會碰到一些性能問題。MongoDB和其它關系型數據庫相比,例如 SQL Server 、MySQL 、Oracle 相比來說,相對較新,很多人對其不是很熟悉,所以很多開發、DBA往往是注重功能的實現,而忽視了性能的要求。其實,MongoDB和 SQL Server 、MySQL 、Oracle 一樣,一個 數據庫對象的設計調整、索引的創建、語句的優化,都會對性能產生巨大的影響。

為了充分挖掘MongoDB性能,現簡單總計了以下18條,歡迎大家一起來持續總結完善。

(1)文檔中的_id鍵推薦使用默認值,禁止向_id中保存自定義的值。

解讀: MongoDB文檔中都會有一個“_id”鍵,默認是個ObjectID對象(標識符中包含時間戳、機器ID、進程ID和計數器)。MongoDB在指定_id與不指定_id插入時 速度相差很大,指定_id會減慢插入的速率。

(2)推薦使用短字段名。

解讀:與關系型數據庫不同,MongoDB集合中的每一個文檔都需要存儲字段名,長字段名會需要更多的存儲空間。

(3)MongoDB索引可以提高文檔的查詢、更新、刪除、排序操作,所以結合業務需求,適當創建索引。

(4)每個索引都會占用一些空間,并且導致插入操作的資源消耗,因此,建議每個集合的索引數盡量控制在5個以內。

(5)對于包含多個鍵的查詢,創建包含這些鍵的復合索引是個不錯的解決方案。復合索引的鍵值順序很重要,理解索引最左前綴原則。

解讀:例如在test集合上創建組合索引{a:1,b:1,c:1}。執行以下7個查詢語句:

db.test.find({a:”hello”}) // 1db.test.find({b:”sogo”, a:”hello”}) // 2db.test.find({a:”hello”,b:”sogo”, c:”666”}) // 3db.test.find({c:”666”, a:”hello”}) // 4db.test.find({b:”sogo”, c:”666”}) // 5db.test.find({b:”sogo” }) // 6db.test.find({c:”666”}) // 7

以上查詢語句可能走索引的是1、2、3、4

查詢應包含最左索引字段,以索引創建順序為準,與查詢字段順序無關。

最少索引覆蓋最多查詢。

(6)TTL 索引(time-to-live index,具有生命周期的索引),使用TTL索引可以將超時時間的文檔老化,一個文檔到達老化的程度之后就會被刪除。

解讀:創建TTL的索引必須是日期類型。TTL索引是一種單字段索引,不能是復合索引。TTL刪除文檔后臺線程每60s移除失效文檔。不支持定長集合。

(7)需要在集合中某字段創建索引,但集合中大量的文檔不包含此鍵值時,建議創建稀疏索引。

解讀:索引默認是密集型的,這意味著,即使文檔的索引字段缺失,在索引中也存在著一個對應關系。在稀疏索引中,只有包含了索引鍵值的文檔才會出現。

(8)創建文本索引時字段指定text,而不是1或者-1。每個集合只有一個文本索引,但是它可以為任意多個字段建立索引。

解讀:文本搜索速度快很多,推薦使用文本索引替代對集合文檔的多字段的低效查詢。

(9)使用findOne在數據庫中查詢匹配多個項目,它就會在自然排序文件集合中返回第一個項目。如果需要返回多個文檔,則使用find方法。

(10)如果查詢無需返回整個文檔或只是用來判斷鍵值是否存在,可以通過投影(映射)來限制返回字段,減少網絡流量和客戶端的內存使用。

解讀:既可以通過設置{key:1}來顯式指定返回的字段,也可以設置{key:0}指定需要排除的字段。

(11)除了前綴樣式查詢,正則表達式查詢不能使用索引,執行的時間比大多數選擇器更長,應節制性地使用它們。

(12)在聚合運算中,$要在match要在$group前面,通過$前置,可以減少match前置,可以減少$ group 操作符要處理的文檔數量。

(13)通過操作符對文檔進行修改,通常可以獲得更好的性能,因為,不需要往返服務器來獲取并修改文檔數據,可以在序列化和傳輸數據上花費更少的時間。

(14)批量插入(batchInsert)可以減少數據向服務器的提交次數,提高性能。但是批量提交的BSON Size不超過48MB。

(15)禁止一次取出太多的數據進行排序,MongoDB目前支持對32M以內的結果集進行排序。如果需要排序,請盡量限制結果集中的數據量。

(16)查詢中的某些$操作符可能會導致性能低下,如操作符可能會導致性能低下,如$ne,$,not,$exists,$nin,$or盡量在業務中不要使用。

a) $exist:因為松散的文檔結構導致查詢必須遍歷每一個文檔;

b) $ne:如果當取反的值為大多數,則會掃描整個索引;

c) $not:可能會導致查詢優化器不知道應當使用哪個索引,所以會經常退化為全表掃描;

d) $nin:全表掃描;

e) /$有多個條件就會查詢多少次,最后合并結果集,應該考慮裝換為or:有多個條件就會查詢多少次,最后合并結果集,應該考慮裝換為$in。

(17)固定集合可以用于記錄日志,其插入數據更快,可以實現在插入數據時,淘汰最早的數據。需求分析和設計時,可考慮此特性,即提高了性能,有省去了刪除動作。

解讀:固定集合需要顯式創建,指定Size的大小,還能夠指定文檔的數量。集合不管先達到哪一個限制,之后插入的新文檔都會把最老的文檔移出。

(18)集合中文檔的數據量會影響查詢性能,為保持適量,需要定期歸檔。

Mongodb性能優化

數據庫性能對軟件整體性能有著至關重要的影響,對于Mongodb數據庫常用的性能優化方法主要有:

1、范式化與反范式化;

2、填充因子的使用;

3、索引的使用;

以上就是本次給大家整理的關于提升MongoDB性能的方法的全部內容,感謝大家對VEVB武林網的支持。


注:相關教程知識閱讀請移步到MongoDB頻道。
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