MongoDB优化 索引

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 【7月更文挑战第4天】

优化排序

在MongoDB里面,如果能够利用索引来排序的话,直接按照索引顺序加载数据就可以了。如果不能利用索引来排序的话,就必须在加载了数据之后,再次进行排序,也就是进行内存排序。

可想而知,如果内存排序,再叠加分页查询的话,性能会更差。比如你要查询skip(10000).limit(100),那么在最坏情况下,MongoDB要把所有的文件加载到内存里排序,然后找到从10000开始的100条数据

优化的思路也类似MySQL。第一种是把查询优化成利用索引来排序,可以考虑修改查询,也可以考虑修改索引。比如你可以新建索引。

我还优化过一个分页查询。早期的时候,有一个查询是需要排序加分页的,但是最开始数据量不多,所以随便写了也没问题。但是后面数据量上来以后,这个地方查询就越来越慢。看到这个排序加分页的查询,我第一个想法就是这个查询肯定是内存查询,不然不会这么慢。一排查果然是这样,后来创建了一个新的索引,确保排序的时候可以直接利用索引来排序。

另一种优化思路是借鉴在分库分表里提到的禁止跨页查询,也就是每次查询带上上一次查询的极值作为查询条件。

MongoDB的分页查询还有一种优化方式,但是这种优化方式需要业务折中。也就是原来分页向后翻页是通过偏移量来进行的,那么现在可以通过修改查询条件,在查询语句里带上前一页的排序字段的极值。比如我们的查询是根据创建时间create_time倒序排序,那么就可以优化成查询条件里上一批最小的create_time,接近于WHERE create_time <= $last_min_create_time的语义

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