MongoDB优化分页

本文涉及的产品
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5天】

这里的极值是最大值还是最小值,跟你的排序有关。

另外你可以进一步把话题引导到MySQL和分库分表上。

总体来说,MongoDB的分页查询面临的问题和关系型数据库分页查询面临的问题差不多,而在分片集合上进行分页查询的问题,也和分库分表的问题差不多。总之,分页查询如果不小心的话,是比较容易出现性能问题的。

既然MongoDB会有这种分页的问题,那么分片情况下处理分页的mongos岂不是容易成为瓶颈吗?
所以就可以考虑增加mongos的数量

增加mongos数量

如果是分片集合的话,查询都要靠mongos来执行路由,并且合并结果集

换一句话来说,mongos就是查询的性能瓶颈,它可能是CPU瓶颈、内存瓶颈或网络带宽瓶颈。比如,你有分片查询,那么mongos就必须要求各个分片查询到结果之后,自己再排序,选出全局分页里对应的数据

因此,在实践中要密切关注查询性能,并且发现查询很慢的时候,就要去看看是不是mongos引起的。

之前我还优化过mongos,不过mongos实例能优化的不多,主要就是增加mongos实例,而且最好是能独立部署mongos,独享系统的CPU和内存资源。

另一种面试的思路是隔离,也就是要考虑到mongos本身容易称为性能瓶颈,并且你也不能无限增加mongos实例,所以如果公司资源足够,应该让核心业务使用独立的mongos实例,或者说独立的MongoDB集群

并且,为了保证核心服务的查询效率和稳定性,我都是单独准备了一个集群给核心服务,这样可以保证核心服务的mongos互相之间没影响

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