MongoDB在CentOS如何优化查询速度 - 问答

一、硬件资源优化

增加内存：MongoDB依赖内存缓存数据和索引，确保服务器有足够内存容纳工作集（最常访问的数据），减少磁盘I/O。建议内存大小为工作集大小的1.5-2倍。
使用SSD：SSD的随机读写速度远高于传统HDD，能显著降低查询延迟，尤其适合高并发场景。
多核CPU：MongoDB是多线程架构，多核CPU可提升并发处理能力，建议选择4核及以上的CPU。

二、配置文件优化

调整WiredTiger缓存大小：修改/etc/mongod.conf中的storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数，设置为物理内存的50%-70%（避免占用过多内存导致系统不稳定）。例如：
```
storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4  # 根据服务器内存调整
```
优化日志设置：将systemLog.logLevel设置为1（warning）或2（error），减少不必要的日志记录；开启日志轮转（logRotate）防止日志文件过大。
调整连接数限制：修改操作系统的ulimit参数（如nofile设置为100000以上），避免连接数过多导致性能下降。

三、索引优化（关键环节）

创建合适的索引：
- 单字段索引：为高频查询字段创建索引（如username、age）；
- 复合索引：针对多字段查询，将筛选频率高、选择性高的字段放在前面（如{username: 1, age: -1}）；
- 覆盖索引：确保查询所需的字段全部包含在索引中，避免回表查询（如db.collection.createIndex({field1: 1, field2: 1})，查询{field1: 1, field2: 1}时可无需访问文档）。
使用explain()分析查询计划：通过db.collection.find(query).explain("executionStats")查看索引使用情况，重点关注winningPlan中的inputStage.stage（若为IXSCAN表示使用了索引，COLLSCAN表示全表扫描）。
监控与维护索引：
- 使用db.collection.getIndexes()查看现有索引，删除不再使用的索引（减少写操作开销）；
- 定期执行db.collection.reIndex()重建索引，解决索引碎片化问题。

四、查询语句优化

使用投影限制返回字段：通过projection参数只返回需要的字段（如db.collection.find({query}, {field1: 1, field2: 1})），减少数据传输量。
避免全表扫描：确保查询条件能利用索引（如使用find({username: "admin"})而非find({age: {$gt: 18}})，若username有索引则效率更高）。
分页查询：对于大数据集，使用skip()和limit()分页（如db.collection.find({query}).skip(10).limit(5)），避免一次性返回大量数据。
避免使用$or：$or查询可能导致索引失效，尽量用$in替代（如db.collection.find({$or: [{status: "active"}, {status: "pending"}]})可改为db.collection.find({status: {$in: ["active", "pending"]}})）。

五、分片与副本集优化

使用副本集：配置副本集（replication.replSetName）提高读取性能（可将读请求分发到从节点），同时增强数据冗余。
合理分片：对于海量数据，使用分片（sharding.clusterRole）水平扩展。选择高基数、低频率变化的分片键（如user_id），避免数据倾斜（如热点数据集中在某个分片）。

六、监控与持续调优

使用内置工具：通过mongostat（监控操作速率）、mongotop（监控集合级读写时间）实时查看性能指标。
分析慢查询日志：启用慢查询日志（operationProfiling.slowOpThresholdMs设置为100ms以上），定期分析并优化慢查询。
第三方监控工具：使用Prometheus+Grafana、Percona Monitoring and Management（PMM）等工具，可视化监控数据库性能，及时发现瓶颈。

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