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如何對(duì) MongoDB 進(jìn)行性能優(yōu)化(五個(gè)簡(jiǎn)單步驟)

 更新時(shí)間:2015年10月10日 11:02:58   投稿:mrr  
MongoDB一直是最流行的NoSQL,而根據(jù)DB-Engines Ranking最新的排行,時(shí)下MongoDB已經(jīng)擊敗PostgreSQL躍居數(shù)據(jù)庫總排行的第四位,僅次于Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server。本文給大家介紹MongoDB性能優(yōu)化的簡(jiǎn)單總結(jié)。

MongoDB 一直是最流行的 NoSQL,而根據(jù) DB-Engines Ranking 最新的排行,時(shí)下 MongoDB 已經(jīng)擊敗 PostgreSQL 躍居數(shù)據(jù)庫總排行的第四位,僅次于 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server,此文中總結(jié)了如何對(duì) MongoDB 進(jìn)行性能調(diào)優(yōu).

大家在使用MongoDB的時(shí)候有沒有碰到過性能問題呢?這里總結(jié)了MongoDB性能優(yōu)化的五個(gè)步驟,希望能夠有所幫助。

第一步:找出慢語句

一般來說查詢語句太慢和性能問題瓶頸有著直接的關(guān)系,所以可以用MongoDB的性能分析工具來找出這些慢語句:

db.setProfilingLevel(1, 100);

第二步:使用explain分析

通過使用explain來對(duì)這些慢語句進(jìn)行診斷。此外還可以mtools來分析日志。

第三步:創(chuàng)建索引

分析完之后需要?jiǎng)?chuàng)建新的索引(index)來提升查詢的性能。別忘了在MondoDB中可以在后臺(tái)創(chuàng)建索引以避免collections 鎖和系統(tǒng)崩潰。

第四步:使用稀疏索引來減少空間占用

如果使用sparse documents,并重度使用關(guān)鍵字$exists,可以使用sparse indexes來減少空間占用提升查詢的性能。

第五步:讀寫分離

如果讀寫都在主節(jié)點(diǎn)的話,從節(jié)點(diǎn)就一直處在空置狀態(tài),這是一種浪費(fèi)。對(duì)于報(bào)表或者搜索這種讀操作來說完全可以在從節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn),因此要做的是在connection string中設(shè)置成secondarypreferred。

小總結(jié)

這些方法雖然能夠起一定的作用,但最主要的目的還是為架構(gòu)上的提升爭(zhēng)取點(diǎn)時(shí)間罷了。

好了,以上所述就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家學(xué)習(xí)MongoDB 進(jìn)行性能優(yōu)化有所幫助。

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