Mik*_* B. 3 indexing performance query-optimization mongodb database-performance
我有一个基于 MongoDB 的数据库,里面有大约 100K 到 500K 的文本文档,并且集合不断增长。系统应支持文档不同领域的查询,例如标题、类别、重要性等。
该系统是一个近乎实时的系统,每 5-10 分钟就有一次新的文档。
我的问题:
为了提高查询的性能,为文档的每个经常查询的字段(字段类型:小文本、数字、日期)定义一个单独的索引是个好主意吗?或者还有其他提高 MongoDB 查询性能的最佳实践?
您应该根据您尝试查找的结果使用/制作索引。为您在不同时间尝试查找的不同字段设置不同的索引是非常好的主意。
但请记住,索引会占用您的 RAM。你做的索引越多,它就会使用你的 RAM。还要考虑索引的排序,同时进行更好的搜索。
在制定索引策略时,您应该深入了解应用程序的查询。在构建索引之前,请绘制出您将运行的查询类型,以便您可以构建引用这些字段的索引。索引会带来性能成本,但对于大型数据集的频繁查询而言,它的成本是值得的。考虑应用程序中每个查询的相对频率以及查询是否证明索引是合理的。
设计索引的最佳总体策略是使用与您将在生产中运行的数据集类似的数据集来分析各种索引配置,以查看哪些配置性能最佳。检查为您的集合创建的当前索引以确保它们支持您的当前和计划的查询。如果不再使用某个索引,请删除该索引。
创建时要选择的一些策略:
创建索引以支持您 的查询 当索引包含查询扫描的所有字段时,索引支持查询。创建支持查询的索引会大大提高查询性能。
使用索引对查询结果进行排序 为了支持高效查询,请在指定索引字段的顺序和排序顺序时使用此处的策略。
确保索引适合 RAM 当您的索引适合 RAM 时,系统可以避免从磁盘读取索引,您将获得最快的处理速度。
创建确保选择性的查询 选择性是查询使用索引缩小结果的能力。选择性允许 MongoDB 将索引用于与完成查询相关的大部分工作。