MongoDB优化之一：常见优化方法

常用性能优化方案

创建索引

限定返回结果数

只查询使用到的字段

采用capped collection

采用Server Side Code Execution

使用Hint，强制使用索引

Hint

虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错，但是也可以使用hint()来强迫MongoDB使用一个特定的索引。在这种方法下某些情形下会提升性能。一个有索引的collection并且执行一个多字段的查询。传入一个制定的索引，强迫查询使用该索引。

db.users.find({"username":"user1000", "age":30}).hint({"username":1})

注意：请确定你已经创建了相应的索引。

假设在users上有个{"a": 1, "b": 1}的索引，名称是"a_1_b_1"，则如下两种方式等价：

db.users.find({"a": 4, "b": 5, "c": 6}).hint({"a": 1, "b": 1})

db.users.find({"a": 4, "b": 5, "c": 6}).hint("a_1_b_1")

也可以强迫查询不适用索引，做表扫描：

db.users.find().hint({"$natural":1})

采用Profiling

其他优化

1、MongoDB中低效率的操作符

"$where"和"$exists"：这两个操作符，完全不能使用索引。

"$ne":通常来说取反的效率比较低。"$ne"查询可以使用索引，但并不是很有效。因为他必须查看所有的索引条目，而不是"$ne"指定的条目，这个时候他就不得不扫描整个索引。

"$not":有时候能够使用索引，但是他通常并不知道要如何使用索引。所以大多数情况"$not"会退化为全表扫描。

"$nin":这个操作符总是会全表扫描

2、OR查询

MongoDB在一次查询中只能使用一个索引（至少我现在用的2.6是这样的），如果你在{"x":1}上有一个索引，在{"y":1}上也有一个索引，在{"x":1,"y":1}上执行查询时，MongoDB只会使用其中一个索引，而不是两个一起使用。"$or"是一个例外，"$or"可以对每个字句都使用索引，因为"$or"实际上是执行两次查询然后将结果合并。

通常来说，使用or查询多次在合并结果，不如单次查询的效率高，对于单个字段，应该尽可能使用$in。

3、MongoDB的查询优化器

MongoDB的查询优化器与其他数据库的稍微不同。基本来说，如果一个索引能够精确匹配一个查询，那么查询优化器就会使用这个索引，如果不能精确匹配，可能会有几个索引都适合你的查询。那MongoDB是怎样选择的呢？答：MongoDB的查询计划会将多个索引并行的去执行，最早返回100个结果的就是胜者，其他查询计划都会被终止。

这个查询计划会被缓冲，接下来的这个查询都会使用他，下面几种情况会重新计划；

1. 最初的计划评估之后集合发生了比较大的数据波动，查询优化器就会重新挑选可行的查询计划。
2. 建立索引时。
3. 每执行1000次查询之后，查询优化器就会重新评估查询计划

4、何时不应该使用索引

提取较小的子数据集时，索引非常有效（所以才有了分页）。也有一些查询不使用索引会更快。结果集在原集合中所占的比例越大，查询效率越慢。因为使用索引需要进行两次查找：一次查找索引条目，一次根据索引指针去查找相应的文档。而全表扫描只需要进行一次查询。在最坏的情况，使用索引进行查找次数会是全表扫描的两倍。效率会明显比全表扫描低。

可惜并没有一个严格的规则可以告诉我们，如果根据索引大小、文档大小来判断什么时候索引很有用，一般来说，如果查询需要返回集合内30%的文档（或者更多），那就应该测试全表扫描和走索引查询那个速度比较快。这个数字也会在2%~60%之间进行波动。

这个时候可以使用hint({"$natural":true})强制查询走全表扫描。