分享 | MongoDb优化指南

1、为什么选择MongoDB？

1、机能

在大数据期间中，大数据量的处理赏罚已经成了考量一个数据库最重要的缘故起因之一。而MongoDB的一个首要方针就是尽也许的让数据库保持卓越的机能，这很洪流平地抉择了MongoDB的计划。在一个以传统机器硬盘为主导的年月，硬盘很也许会成为机能的短板，而MongoDB选择了最洪流平而操作内存资源用作缓存来调换卓越的机能，而且会自动选择速率最快的索引来举办查询。MongoDB尽也许精简数据库，将尽也许多的操纵交给客户端，这种方法也是MongoDB可以或许保持卓越机能的缘故起因之一。

2、扩展

此刻互联网的数据量已经从已往的MB、GB变为了此刻的TB级别，单一的数据库显然已经无法遭受，扩展性成为重要的话题，然而此刻的开拓职员经常在选择扩展方法的时辰犯了难，到底是选择横向扩展照旧纵向扩展呢？

横向扩展（scale out）是以增进分区的方法将数据库拆分成差异的区块来漫衍到差异的呆板中来，这样的上风是扩展本钱低但打点坚苦。

纵向扩展（scale up） 纵向扩展与横向扩展差异的是他会将本来的处事器举办进级，让其拥有更强盛的计较手段。这样的上风是易于打点无需思量扩展带来的浩瀚题目，但弱点也显而易见，那就是本钱高。一台大型机的价值每每很是昂贵，而且这样的进级在数据到达极限时，也许就找不到计较手段更为强盛的呆板了。

而MongoDB选择的是更为经济的横向扩展，他可以很轻易的将数据拆分至差异的处事器中。并且在获取数据时开拓者也无需思量多处事器带来的题目，MongoDB可以将开拓者的哀求自动路由到正确的处事器中，闪开拓者离开横向扩展带来的弊病，更专注于措施的开拓上。

3、行使

MongoDB回收的是NoSQL的计划方法，可以越发机动的操纵数据。在举办传统的RDBMS中你必然碰着过几十行乃至上百行的伟大SQL语句，传统的RDBMS的SQL语句中包括着大量关联，子查询等语句，在增进伟大性的同时还让机能调优变得越发坚苦。MongoDB的面向文档（document-oriented）计划中回收更为机动的文档来作为数据模子用来代替RDBMS中的行，面向文档的计划闪开拓职员获取数据的方法越发机动，乃至于开拓职员仅用一条语句即可查询伟大的嵌套相关，闪开拓职员不必为了获取数据而绞尽脑汁。

2、NoSQL对传统数据库计划思想的影响

1、预计划模式与动态模式

传统数据库计划思想中，项目标计划阶段必要对数据库表中的字段名称、字段范例、举办划定，假如实行插入不切合计划的数据，数据库不会接管这条数据以担保数据的完备性。

--数据库字段:NAME, SONG  
INSERT INTO T_INFO VALUES('John','Come Together');  --乐成  
INSERT INTO T_INFO VALUES('小明', 20, 'xiaoming@111.com');  --失败 

NoSQL回收的是对荟萃（相同"表"）中的文档（相同于"行"）进动作态追加，在建设荟萃之初不会对数据范例举办限制，任何文档都可以追加到任何荟萃中去，譬喻我们可以将这样两条文档添加到一个荟萃中去：

{"name" : "John", "song" : "Come Together"}  
{"name" : "小明",  "age":"20", "email" : "xiaoming@111.com"} 

MongoDB中文档的名目相同于我们常见的JSON，由此可见，我们第一个拥有"name"、"song"两个字段，而第二个拥有"name"、"age"、"email"三个字段，这在预计划模式中的数据库是不行能插入乐成的，但在MongoDB的动态模式是可以的，这样做的上风是我们不必为一些数目很少，但种类许多的字段单独计一律张表，可以将他们齐集在单唯一张表举办存储，但这样做的弊病也是显而易见的，我们在获取数据时必要对统一张表的差异文档举办区分，增进了开拓上的代码量。以是在计划之初必要衡量动态模式的是非来选择表中的数据范例。

2、范式化与反范式化

范式化（normalization）是相关模子的发现者埃德加·科德于1970年提出这一观念，范式化会将数据分手到差异的表中，操作相关模子举办关联，由此带来的利益是，在后期举办修改时，不会影响到与其关联的数据，仅对自身修改即可完成。

反范式化（denormalization）是针对范式化提出的相反理念，反范式化会将当前文档的数据齐集存放在本表中，而不会回收拆分的方法举办存储。

范式化和反范式化之间不存在是非的题目，范式化的甜头是可以在我们写入、修改、删除时的提供更高机能，而反范式化可以进步我们在查询时的机能。虽然NoSQL中是不存在关联查询的，以此进步查询机能，但我们仍旧可以以在表中存储关联表ID的方法举办范式化。但由此可见，NoSQL的理念中反范式化的职位是大于范式化的。

3、机能与用户量

“怎样能让软件拥有更高的机能？”，我想这是一个大部门开拓者都思索过的题目。机能每每抉择了一个软件的质量，假如你开拓的是一个互联网产物，那么你的产物机能将越发受到检验，由于你面临的是宽大的互联网用户，他们可不是那么有耐性的。严峻点说，页面的加载速率每增进一秒大概城市使你失去一部门用户，也就是说，加载速率和用户量是成反比的。那么用户可以或许接管的加载速率到底是几多呢？

如图，假如页面加载时刻高出10s那么用户就会分开，假如1s--10s的话就必要有提醒，但假如我们的页面没有提醒的话必要多快的加载速率呢？是的，1s 。

虽然，这是站在一个产物司理的角度来说的，但假如站在一个技强职员的角度来说呢？加载速率和用户量就是成正比的，你的用户数目越多必要处理赏罚的数据虽然也就越多，加载速率虽然也就越慢。这是一件很风趣的事，以是假如你的产物假如是一件冲感民气的产物，那么作为技强职员你必要做的事就是让软件的机能和用户的数目同时增添，乃至机能增添要快于用户量的增添。

数据库机能对软件整体机能的影响是不问可知的，那么，当我们行使MongoDB时改怎样进步数据库机能呢？

4、范式化与反范式化

在项目计划阶段，明晰荟萃的用途是对机能调优很是重要的一步。

（编辑：湖南网）

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