1. 硬件资源优化
2. 配置文件调优
storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB设置为服务器总内存的50%-75%（需扣除系统和其他应用的内存占用），避免过大导致内存交换（swap）或过小无法缓存热点数据。net.maxIncomingConnections（默认10000）和net.maxOutgoingConnections（默认10000），根据实际并发连接数适当增大，避免连接数限制导致的拒绝服务；同时设置合理的net.socketTimeoutMS（默认30000ms）和net.connectTimeoutMS（默认10000ms），避免因超时导致的连接堆积。operationProfiling模块开启慢查询监控，设置slowOpThresholdMs（默认100ms）阈值，记录执行时间超过阈值的查询，便于后续优化；例如：operationProfiling.mode: "slowOp"（仅记录慢查询）或"all"（记录所有操作）。storage.journal.enabled设置为true（默认开启），保障数据一致性；在副本集中，合理配置replication.oplogSizeMB（默认为磁盘空间的5%），确保oplog足够大，避免因oplog过小导致的主从同步失败。3. 索引优化
find、sort、aggregate操作的字段创建索引，避免过度索引（每个索引会增加写操作的开销并占用磁盘空间）；例如，对user_id、order_date等高频查询字段创建索引。{status: "active", create_time: {$gt: ISODate("2025-01-01")}}），创建复合索引并将选择性高的字段（如status）放在前面，提高索引利用率；复合索引的字段顺序需与查询条件的字段顺序一致。db.collection.createIndex({name: 1, age: 1}, {projection: {name: 1, age: 1}})），使MongoDB无需访问文档即可返回结果，减少磁盘I/O；例如，查询{name: "John", age: 30}可使用覆盖索引。db.collection.reIndex()命令重新构建碎片化严重的索引，优化查询性能；定期使用db.collection.getIndexes()查看索引使用情况，删除未使用或很少使用的索引（通过$indexStats聚合命令分析）。4. 查询优化
projection参数仅返回所需字段，避免传输整个文档；例如：db.users.find({status: "active"}, {_id: 0, name: 1, email: 1})，仅返回name和email字段。$where、$regex等低效操作符（会导致全表扫描），尽量使用索引支持的查询条件（如=、$in、$lt）；例如，用db.users.find({age: {$gte: 18}})替代db.users.find({$where: "this.age >= 18"})。match、group、sort）组合成聚合管道，减少中间结果的生成和传输；例如，统计每月活跃用户数：db.orders.aggregate([{ $match: {status: "completed"}}, { $group: { _id: {$month: "$create_time"}, count: {$sum: 1}}}, { $sort: {_id: 1}}])。skip和limit分页，当skip值较大时（如超过1000），改用基于索引的range query（如{create_time: {$lt: last_value}}）替代，避免性能下降；例如，记录上一页最后一条记录的create_time，下一页查询{create_time: {$lt: last_create_time}, status: "active"}.limit(20)。5. 分片与复制集优化
user_id、order_date），避免数据倾斜（如避免使用单调递增的字段作为分片键，导致新数据集中在少数分片）。sh.status()查看分片集群的状态，确保各分片的负载均衡；若出现数据倾斜，可通过mergeChunks或splitAt命令调整分片范围，或重新选择分片键。6. 监控与诊断
mongostat（实时显示操作速率，如读写次数、延迟）和mongotop（显示集合级别的读写时间分布）监控数据库性能，快速定位性能瓶颈；例如，mongostat -u admin -p password --authenticationDatabase admin 1每秒刷新一次操作统计。db.setProfilingLevel(1, {slowOpThresholdMs: 100})开启慢查询记录，使用db.system.profile.find().sort({ts: -1}).limit(10)查看最近的慢查询，分析查询的执行计划（explain()）和索引使用情况，针对性优化。