分享 | MongoDb优化指南

添补因子的领略之以是重要，是由于文档的移动很是耗损机能，频仍的移动会大大增进体系的承担，，在现实开拓中最有也许会让文档体积变大的身分是数组，以是假如我们的文档会频仍修改并增大空间的话，则必然要充实思量添补因子。

那么假如我们的文档是个经常会扩展的话，应该怎样进步机能？

两种方案

1、增进初始分派空间。在荟萃的属性中包括一个 usePowerOf2Sizes 属性，当这个选项为true时，体系会将后续插入的文档，初始空间都分派为2的N次方。

这种分派机制合用于一个数据会频仍改观的荟萃行使，他会给每个文档留有更大的空间，但因此空间的分派不会像原本那样高效，假如你的荟萃在更新时不会频仍的呈现移动征象，这种分派方法会导致写入速率相对变慢。

2、我们可以操作数据强行将初始分派空间扩大。

db.book.insert({  
    "name" : "MongoDB",  
    "publishing" : "清华大学出书社",  
    "author" : "john"  
    "tags" : []  
    "stuff" : "ggggggggggggggggggggggggggggggggggggg  
               ggggggggggggggggggggggggggggggggggggg  
               ggggggggggggggggggggggggggggggggggggg"  
}) 

是的，这样看起来也许不太优雅...但偶然却很有用！当我们对这个文档举办增添式修改时，只要将stuff字段删掉即可。虽然，这个stuff字段任意你怎么起名，包罗里边的添补字符虽然也是可以随意添加的。

6、精确操作索引

索引对付一个数据库的影响信托各人必然相识，假如一个查询呼吁进入到数据库中后，查询优化器没有找到吻合的索引，那么数据库会举办全荟萃扫描(在RDBMS中也叫全表扫描)，全荟萃查询对付机能的影响是劫难性的。

没有索引的查询就犹如在辞书那毫无纪律的海量词汇中得到某个你想要的词汇，但这个辞书是没有目次的，只能通过逐页来查找。这样的查找也许会让你淹灭几个小时的时刻，但假如要求你查询词汇的频率犹如用户会见的频率一样的话。。。嘿嘿，我信托你必然会大叫“老子不干了！”。显然计较机不会这样喊，它一向是一个勤用功恳的员工，岂论何等苛刻的哀求他城市完成。以是请通过索引善待你的计较机：D。

在MongoDB中索引的范例与RDBMS中概略同等，我们不做过多一再，我们来看一下在MongoDB中怎样才气更高效的操作索引。

6.1 索引越少越好

索引可以极大地进步查询机能，那么索引是不是越多越好？谜底是否认的，而且索引并非越多越好，而是越少越好。每当你成立一个索引时，体系会为你添加一个索引表，用于索引指定的列，然而当你对已成立索引的罗列办插入或修改时，数据库则必要对原本的索引表举办从头排序，从头排序的进程很是耗损机能，但应对少量的索引压力并不是很大，但假如索引的数目较多的话对付机能的影响可想而知。以是在建设索引时必要审慎成立索引，要把每个索引的成果都要施展到极致，也就是说在可以满意索引需求的环境下，索引的数目越少越好。

隐式索引

//成立复合索引  
db.test.ensureIndex({"age": 1,"no": 1,"name": 1 }) 

我们在查询时可以敏捷的将age,no字段举办排序，隐式索引指的是假如我们想要排序的字段包括在已成立的复合索引中则无需一再成立索引。

db.test.find().sort("age": 1,"no": 1)  
db.test.find().sort("age": 1) 

如以上两个排序查询，均可行使上面的复合索引，而不必要从头成立索引。

翻转索引

//成立复合索引  
db.test.ensureIndex({"age": 1}) 

翻转索引很好领略，就是我们在排序查询时无需思量索引列的偏向，譬喻这个例子中我们在查询时可以将排序前提写为"{'age': 0}"，仍旧不会影响机能。

6.2 索引列颗粒越小越好

什么叫颗粒越小越好？在索引列中每个数据的一再数目称为颗粒，也叫作索引的基数。假如数据的颗粒过大，索引就无法施展该有的机能。譬喻，我们拥有一个"age"列索引，假如在"age"列中，20岁占了50%，假云云刻要查询一个20岁，名叫"Tom"的人，我们则必要在表的50%的数据中查询，索引的浸染大大低落。以是，我们在成立索引时要只管将数据颗粒小的列放在索引左侧，以担保索激施展最大的浸染。     

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（编辑：湖南网）

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