MongoDB 查询优化原则

1. 在查询条件、排序条件、统计条件的字段上选择创建索引，可以显著提高查询效率。2. 用$or时把匹配最多结果的条件放在最前面，用$and时把匹配最 少 结果的条件放在最前面。3. 使用limit()限定返回结果集的大小，减少数据库服务器的资源消耗，以及网络传输的数据量。4. 尽量少用$in，而是分解成一个一个的单一查询。尤其是在分片上，$in会让你的查询去每一个分片上查一次，如果实在要用的话，先在每个分片上建索引。5. 尽量不用模糊匹配查询，用其它精确匹配查询代替，比如$in、$nin。6. 查询量大、并发大的情况，通过前端加缓存解决。7. 能不用安全模式的操作就不用安全模式，这样客户端没必要等待数据库返回查询结果以及处理异常，快了一个数量级。8. MongoDB的智能查询优化，判断粒度为query条件，而skip和limit都不在其判断之中，当分页查询最后几页时，先用order反向排序。9. 尽量减少跨分片查询，balance均衡次数少。10. 只查询要使用的字段，而不查询所有字段。11. 更新字段的值时，使用$inc比update效率高。12. apped collections比普通collections的读写效率高。13. server-side processing类似于SQL查询的存储过程，可以减少网络通讯的开销。14. 必要时使用hint()强制使用某个索引查询。15. 如果有自己的主键列，则使用自己的主键列作为id，这样可以节约空间，也不需要创建额外的所以。16. 使用explain，根据exlpain plan进行优化。17. 范围查询的时候尽量用$in、$nin代替。18. 查看数据库查询日志，具体分析的效率低的操作。19. mongodb有一个数据库优化工具database profiler，能够检测数据库操作的性能。可以发现query或者write操作中执行效率低的，从而针对这些操作进行优化。20. 尽量把更多的操作放在客户端，当然这就是mongodb设计的理念之一。

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