MongoDB配置中索引如何優化CentOS

1. 診斷查詢模式，明確優化方向
使用explain()方法分析查詢執行計劃，是索引優化的基礎。通過db.collection.find(query).explain("executionStats")可查看查詢是否使用了索引、索引使用效果（如winningPlan中的indexName）及性能指標（如executionTimeMillis）。重點關注stage字段（若為COLLSCAN則表示全表掃描，需優化），以及usedIndexes列表確認索引命中情況。

2. 精準創建高效索引

• 單字段索引：為高頻查詢字段創建單字段索引，如db.users.createIndex({username: 1})（1表示升序，-1表示降序）。適用于精確匹配或范圍查詢。
• 復合索引：針對多字段組合查詢，需遵循“最左前綴原則”設計字段順序（如db.users.createIndex({username: 1, age: -1})）。若查詢條件為{username: "Alice", age: {$gt: 20}}，此索引可高效命中；若查詢僅含{age: {$gt: 20}}，則索引無效。
• 覆蓋索引：設計包含查詢所需所有字段的索引，避免回表讀取文檔（如db.users.createIndex({username: 1, email: 1})，查詢{username: "Alice"}可直接從索引返回結果，無需訪問數據文件）。
• 選擇性索引：優先為高選擇性字段（如唯一ID、狀態碼）創建索引，這類字段能有效區分文檔，提升索引過濾效率。

3. 刪除冗余與無用索引

• 查看現有索引：使用db.collection.getIndexes()列出集合所有索引，識別重復（如同一字段的多組索引）或未使用的索引。
• 刪除無用索引：通過db.collection.dropIndex({field: 1})刪除不再需要的索引（如業務變更后不再查詢的字段索引），減少寫操作的開銷（每寫一次數據需更新所有相關索引）。

4. 強制使用與定期重建索引

• 索引提示：若explain()顯示查詢未使用最優索引，可使用hint()強制指定索引（如db.users.find({username: "Alice"}).hint({username: 1})）。需謹慎使用，避免人為干預導致性能下降。
• 定期重建索引：隨著數據增刪改，索引會產生碎片，降低查詢效率。使用db.collection.reIndex()重建索引，優化碎片化（建議在低峰期執行，避免影響線上業務）。

5. 監控索引使用情況

• 開啟Profiler：通過db.setProfilingLevel(2)開啟慢查詢日志（記錄所有查詢），或db.setProfilingLevel(1, {slowms: 100})記錄超過100ms的查詢。使用db.system.profile.find()查看慢查詢詳情，定位未使用索引的查詢。
• 第三方工具：使用MongoDB Atlas、Ops Manager等工具實時監控索引使用率、查詢延遲等指標，根據監控數據動態調整索引策略。

6. 硬件與配置優化

• 內存擴容：MongoDB依賴內存緩存索引和數據，建議將storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB設置為物理內存的50%-70%（如16GB內存可設置8GB），提升索引命中率。
• 使用SSD：SSD的隨機讀寫性能遠優于HDD，能顯著降低索引訪問延遲。建議將MongoDB數據目錄（storage.dbPath）部署在SSD上。
• 調整配置參數：優化/etc/mongod.conf中的net.maxIncomingConnections（連接池大小，默認100，可根據并發量調整）、operationProfiling.mode（慢查詢監控模式）等參數，提升索引維護效率。

7. 分片與復制集擴展

• 分片：對于海量數據（如TB級），使用分片技術將數據分散到多個節點，提升查詢并行度。選擇合適的分片鍵（如高選擇性字段），避免熱點問題（如避免使用單調遞增的_id作為分片鍵）。
• 復制集：通過復制集實現數據冗余和高可用，將讀操作分發到從節點，減輕主節點壓力（如rs.add("secondary_host:27017")添加從節點）。