mongodb性能優化

xuhong 發布于2019-06-26 17:48 / 1689人閱讀

摘要：轉載地址索引對于一個數據庫的影響相信大家一定了解，如果一個查詢命令進入到數據庫中后，查詢優化器沒有找到合適的索引，那么數據庫會進行全集合掃描在中也叫全表掃描，全集合查詢對于性能的影響是災難性的。如果數據的顆粒過大，索引就無法發揮該有的性能。

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索引對于一個數據庫的影響相信大家一定了解，如果一個查詢命令進入到數據庫中后，查詢優化器沒有找到合適的索引，那么數據庫會進行全集合掃描(在RDBMS中也叫全表掃描)，全集合查詢對于性能的影響是災難性的。沒有索引的查詢就如同在詞典那毫無規律的海量詞匯中獲得某個你想要的詞匯，但這個詞典是沒有目錄的，只能通過逐頁來查找。這樣的查找可能會讓你耗費幾個小時的時間，但如果要求你查詢詞匯的頻率如同用戶訪問的頻率一樣的話。。。嘿嘿，我相信你一定會大喊“老子不干了！”。顯然計算機不會這樣喊，它一直是一個勤勤懇懇的員工，不論多么苛刻的請求他都會完成。

　　在MongoDB中索引的類型與RDBMS中大體一致，我們不做過多重復，我們來看一下在MongoDB中如何才能更高效的利用索引。

1.索引越少越好

　　索引可以極大地提高查詢性能，那么索引是不是越多越好？答案是否定的，并且索引并非越多越好，而是越少越好。每當你建立一個索引時，系統會為你添加一個索引表，用于索引指定的列，然而當你對已建立索引的列進行插入或修改時，數據庫則需要對原來的索引表進行重新排序，重新排序的過程非常消耗性能，但應對少量的索引壓力并不是很大，但如果索引的數量較多的話對于性能的影響可想而知。所以在創建索引時需要謹慎建立索引，要把每個索引的功能都要發揮到極致，也就是說在可以滿足索引需求的情況下，索引的數量越少越好。

一. 隱式索引

//建立復合索引
db.test.ensureIndex({"age": 1,"no": 1,"name": 1 })

　　我們在查詢時可以迅速的將age,no字段進行排序，隱式索引指的是如果我們想要排序的字段包含在已建立的復合索引中則無需重復建立索引。

db.test.find().sort("age": 1,"no": 1)
db.test.find().sort("age": 1)

　　如以上兩個排序查詢，均可使用上面的復合索引，而不需要重新建立索引。

二. 翻轉索引

//建立復合索引
db.test.ensureIndex({"age": 1})

　　翻轉索引很好理解，就是我們在排序查詢時無需考慮索引列的方向，例如這個例子中我們在查詢時可以將排序條件寫為"{"age": 0}"，依舊不會影響性能。

2.索引列顆粒越小越好

　　什么叫顆粒越小越好？在索引列中每個數據的重復數量稱為顆粒，也叫作索引的基數。如果數據的顆粒過大，索引就無法發揮該有的性能。例如，我們擁有一個"age"列索引，如果在"age"列中，30歲占了40%，如果現在要查詢一個30歲，名叫"Tom"的人，我們則需要在表的40%的數據中查詢，索引的作用大大降低。所以，我們在建立索引時要盡量將數據顆粒小的列放在索引左側，以保證索引發揮最大的作用。

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huhud 2019-07-01 13:57 評論0 收藏0
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