MongoDB 性能优化实战（mongodb优化）

随着 BigData 和 NoSql 相关产品的快速发展，MongoDB 作为最受欢迎的 NoSql 数据库软件，运用在 ReDB 之中变得越来越普遍，其在 ReData 应用所产生的“性能问题”也给用户，尤其是大型企业，提出了许多挑战，因此熟知 MongoDB 数据库性能优化实战也就显得尤为重要，那么具体的实战操作到底是怎样的呢？

首先，通过完善数据结构来提高 MongoDB 性能，要求所有可以使用索引的字段都建立索引，使用精确匹配查询，例如：

db.collection.ensureIndex({fieldname:”value”});

其次，精确表达查询条件，提高查询效率。例如，如果想要查找所有 fieldname1 为 value1 且 fieldname2 为 value2 并且数据中 fieldname3 大于 4 的数据，会为索引选择

db.collection.find({fieldname1:”value1″fieldname2:”value2″fieldname3:{$gt:4}});

再次，细心管理由 MongoDB 创建的索引，减少不必要的扫描，并且在必要的地方利用复合索引提高查询效率。

接下来，可以在批量操作时使用连续插入，这样可以大大减小写操作的时间，对 MongoDB 的写操作性能有非常明显的提高。

最后，在使用 MongoDB 查询时需要善于发掘 MongoDB 内部所拥有的…… 优化手段，例如要查询最大数据可以使用$orderby函数：

db.collection.find().sort({fieldname: -1}).limit(1);

以上就是 MongoDB 性能优化实战的内容，最后提醒大家，MongoDB 的性能优化是一个复杂的过程，重要的是要清楚地知道数据库特征，运行基础性能分析，找出瓶颈，形成完整的性能优化解决方案，并予以不定期地尽可能地进行把控。