MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历分享

1. 按条件查询数据时使用索引

MongoDB 是支持索引的,但当查询的条件不是在索引的字段上时,就不能利用索引查询,这样查询效率会非常低下.如果想要在非索引字段上执行查询,请尝试创建相关的索引,使查询条件在索引字段上,并且需要注意索引的顺序.

示例1：

查询代码如下：

db.sales.aggregate([
{
    $match: {
        saleDate: {
            $gte: ISODate('2022-01-01'),
            $lt: ISODate('2022-02-01')
        }
    }
},
{
    $group: {
        _id: '$productId',
        salesQty: { $sum: 1 },
        salesAmount: { $sum: { $multiply: ['$price', '$qty'] } }
    }
}
])

为了优化该查询任务的性能,可以按照查询条件创建索引,代码如下：

db.sales.createIndex({ saleDate: 1, productId: 1 })

然后再次执行查询任务,您会发现查询结果的产生速度会快了很多.首先,MongoDB 可以根据索引查找符合查询条件的数据,这样效率更高,并且查询结果集也不会太大.在执行 $group 操作时,MongoDB 可以利用已经排序的数据,分组操作的速度比较快.

2. 简化查询中的过滤条件

当我们需要复杂的过滤条件进行数据筛选时,查询的效率就会受到影响.在实际应用中,可以对数据进行适当调整,使查询尽可能简化.具体来说,我们可以使用更简单的过滤条件、避免使用复杂表达式或逻辑运算符、避免对空值或缺失值进行运算等.

db.users.find({
age: { $gt: 18 },
lastLoginDate: { $lt: ISODate('2021-05-01') }
})

为了提高查询效率,我们可以尝试规避日期、逻辑运算等复杂逻辑,改为按照年龄进行筛选,代码如下：

db.users.find({ age: { $gt: 18 } }).filter(user => {
return user.lastLoginDate < ISODate('2021-05-01')
})

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