今天简单分享一下MongoDB使用过程中的一些性能优化,其实并不只适用MongoDB,其他数据库多少也可适用。

  首先先随机导入一千万条数据。这里我分段导入的,因为mongo的BsonDocument一次导入的数据有限制,之前有一次最多导入20w左右,当然那次的对象字段要多很多,

所以本次测试每次导入为10w。咻咻咻咻咻咻咻咻咻咻的一声就导完了。

     /// <summary>
/// 批量导入
/// </summary>
public void ImportBatch()
{
string[] nameArr = { "周", "吴", "郑", "王" };
string[] addressArr = { "浙江省杭州市", "浙江杭州", "浙江省杭州市滨江区", "北京", "上海", "广州", "深圳" };
int[] ageArr = { , , , , , , , , , , , , , , , };
int[] sexArr = { , };
//总条数一千万条
int count = ;
//每次导入
int size = ;
//分num次导入
var num = (int)Math.Ceiling((double)count / (double)size);
for (int i = ; i < num; i++)
{
//最后一批导入
List<BsonDocument> docs = new List<BsonDocument>();
for (int j = i * size; j < (i + ) * size; j++)
{
var user = new User()
{
Name = GetStrRandomNumber(nameArr) + j,
Age = GetIntRandomNumber(ageArr),
Address = GetStrRandomNumber(addressArr),
Sex = GetIntRandomNumber(sexArr),
};
var json = JsonHelper.SerializeObject(user);
BsonDocument document = BsonDocument.Parse(json);
docs.Add(document);
}
//导入mongodb
mongoServer.ImportBatch(collName, docs);
}
}
/// <summary>
/// 随机获取int数组的值
/// </summary>
/// <param name="a"></param>
/// <returns></returns>
static int GetIntRandomNumber(int[] a)
{
Random rnd = new Random();
int index = rnd.Next(a.Length);
return a[index];
}
/// <summary>
/// 随机获取string数组的值
/// </summary>
/// <param name="a"></param>
/// <returns></returns>
static string GetStrRandomNumber(string[] a)
{
Random rnd = new Random();
int index = rnd.Next(a.Length);
return a[index];
}
    /// <summary>
/// 批量导入
/// </summary>
/// <param name="collectionName"></param>
/// <param name="docs"></param>
public void ImportBatch(string collectionName, List<BsonDocument> docs)
{
var collection = database.GetCollection<BsonDocument>(collectionName);
collection.InsertMany(docs);
}

  然后进行测试,先去看下索引db.getCollection('users').AgetIndexes(),可以看到主键_id是索引

然后随便找一条数据测试。

可以看到用主键_id(0.002s)性能比Name(5.638)明显快很多。然后给Name建立个索引,然后再用Name(0.042)做搜索条件。

  再测试下Age字段,用Age倒序排,取前100条。

 

 建立索引之后。db.getCollection('users').ensureIndex({"Age":-1})

  上面主要测试索引的效率。当然要避免"$nin",模糊查询等一系列全文档扫描的查询条件,会很影响效率

  如果就要通过地址字段模糊查询,那样也可以根据地址进行分库,分表的处理,可以根据数据量大热门城市建立user_beijing,user_shanghai,user_hangzhou等处理方案。

具体就不多说了。

  纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。

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