欢迎阅读我们博客系列的第四篇，本文将深入探讨MongoDB的性能优化最佳实践。在这个系列里，我们会从多个重要维度讨论实现规模性能的关键考虑因素，包括：

• 数据建模和内存大小，即工作集
• 查询模式和性能分析（本期讨论内容）
• 索引
• 分片
• 事务和读/写关注
• 硬件和操作系统配置
• 基准测试

为了确保应用程序的流畅运行，设计合适的查询模式并分析查询性能是至关重要的，同时，性能分析还能帮助您挑选出最合适的索引（您可以在本系列的上一篇文章中了解有关索引的深入探讨）。

使用最新的驱动程序

MongoDB的官方驱动程序是由负责核心数据库开发的同一个专业团队打造的。这些驱动程序的更新通常比数据库本身更频繁，大概每几个月就会发布一次新版本。我们建议您尽可能使用最新版本的驱动程序，并在您使用的编程语言中安装可用的本地扩展。为了确保这一过程能够顺利融入开发周期，您可以建立一个标准化的流程来测试和升级驱动程序。

您可以在MongoDB的官方网站上找到驱动程序的文档和源代码。此外，还可以通过加入MongoDB社区的邮件列表来获取关于更新的最新消息。

避免创建大型、无界限的文档

正如我们在本博客系列的第一篇文章中关于数据建模的讨论，MongoDB的文档大小上限为16MB。然而，在实际应用中，大部分文档的大小通常只有几KB或更小。

在应用程序设计中，应避免让文档大小无限增长。以电子商务应用为例，由于很难预测到每个产品将获得的顾客评价数量，因此通常只将一部分评价展示给顾客，如最受欢迎或最新的评价。
与其将产品和所有评价建模为一个单独的文档，更佳的做法是将其中一部分关键评价嵌入到产品文档中，以便快速访问。而其他不那么重要的评价则可以存放在独立的文档中，并通过引用或使用$lookup操作与产品文档关联。（有关更多具体的数据建模方法，可以在本系列的第一期文章中查看。）

只更新已更改的字段

相较于先在应用程序中检索整个文档并更新字段后，再将整个文档保存回数据库，更推荐直接对特定字段进行更新操作。这样做可以有效减少网络带宽的占用，并降低数据库的负载。

通过单个操作更新多个数组元素

您可以通过使用数组的完整表达式来执行复杂的数组操作，这包括对嵌套数组中的元素进行匹配和修改。通过在单个更新操作中应用 arrayFilters 选项，您可以精确指定哪些元素应该在数组字段中被修改。

使用阿里云MongoDB只读节点

如果您的应用程序需要执行复杂或耗时的任务，例如生成报告或进行ETL（提取、转换、加载）操作，那么您可能需要将这些分析型查询与其他业务操作隔离。通过这样的隔离，您可以确保不同类型的查询不会竞争系统资源，并且避免分析型查询导致工作数据集被驱逐出内存。
阿里云MongoDB可以提供具备独立连接地址的只读节点，适合独立系统直连访问，以减轻大量读请求给主从节点造成的压力。

使用解释计划来分析查询

您可以通过MongoDB的 explain( ) 方法测试应用程序中的查询，并显示关于查询解释计划的详细信息，包括查询是如何被解析和执行的。
使用了哪些索引
查询是否被索引覆盖
是否执行了内存排序，这表明索引是有效的
扫描的索引条目数量
返回的文档数量，以及读取的数量
查询解析所需的时间（以毫秒为单位）
拒绝的备用查询计划（使用allPlansExecution模式）

如果查询在不到1毫秒内完成，那么在典型的查询优化情况下，解释计划会显示耗时为0毫秒。
点击了解更多如何使用查询解释计划。

使用阿里云MongoDB慢查询分析

阿里云MongoDB支持查看实例的慢日志信息，帮助您发现、分析、诊断、跟踪慢日志，为您构建索引提供参考依据，从而提升实例资源的利用率。（默认情况下，只有执行时长超过100毫秒的操作会被认为是慢操作，您可以通过operationProfiling.slowOpThresholdMs参数来修改该时间阈值）

您可以进入阿里云MongoDB控制台，在目标实例页面的左侧导航栏，单击 CloudDBA > 慢日志。在慢日志页面可以查看实例的慢日志趋势、节点列表、慢日志统计和慢日志明细。

慢日志趋势：默认展示近15分钟的慢日志趋势图，最多支持查看近3小时的慢日志趋势图。
节点列表：展示各个节点的慢请求数量。

慢日志统计：展示慢日志的统计信息，包括执行总数、平均执行时间（毫秒）、最大执行时间（毫秒）、平均返回行和最大返回行等。

慢日志明细：展示慢日志的明细，包括执行完成时间、数据库、请求内容、客户端和执行时间（毫秒）等。

其他工具和实用程序

MongoDB数据库分析器可以收集详尽的信息，这些信息涉及到对正在运行的mongod实例的操作和命令。所有分析器收集的数据都会被写入到admin数据库中的system.profile集合，这是一个大小有限的集合。您可以查询这个集合以获得洞察，并且根据 要分析的数据粒度来调整日志级别。

mtools是一系列脚本工具，旨在帮助用户对MongoDB的日志文件进行解析、筛选和可视化。其中的mloginfo工具可以分析针对各个集合的查询，并对常见的查询模式进行分组，这有助于您识别出那些在资源消耗上最为显著的查询。（您可以在本系列的上一篇文章中了解有关索引的深入探讨）

阿里云MongoDB也提供了全面的监控功能，可以对实例各节点资源的运行情况进行监控，您可以点击查阅阿里云MongoDB的监控文档以获取全面的概述。

更多内容

以上是本期性能最佳实践系列的内容。在本系列的下一篇文章中，我们将讨论事务和读/写关注点。

点击了解更多关于性能优化的内容。

1月10日，阿里云MongoDB重磅发布了7.0版本，点击观看发布会回放：https://developer.aliyun.com/topic/mongodb_release

更多阿里云MongoDB内容介绍请访问官网了解：
https://www.aliyun.com/product/mongodb?utm_content=g_1000376457