一、为什么我们需要关注查询性能优化
作为一个长期和MongoDB打交道的开发者，我见过太多因为查询性能问题导致的系统崩溃案例。有一次半夜被叫起来处理生产事故，发现就是因为一个简单的find操作没有加索引，导致整个数据库CPU飙到100%。这种经历让我深刻认识到，查询优化不是可选项，而是必选项。
MongoDB的查询性能直接影响着用户体验和系统稳定性。一个好的查询可能只要几毫秒，而一个糟糕的查询可能会让整个系统瘫痪。特别是在数据量大的场景下，性能差异会更加明显。
二、索引：查询优化的第一道防线
2.1 基础索引优化
让我们从一个实际案例开始。假设我们有一个电商平台的商品集合，结构如下：
// MongoDB示例（JavaScript语法）
// 商品集合示例文档
{
_id: ObjectId("5f8d8b9b8c9d8b9b8c9d8b9b"),
name: "iPhone 13 Pro",
category: "手机",
price: 8999,
stock: 100,
tags: ["苹果", "智能手机", "5G"],
createdAt: ISODate("2022-01-01T00:00:00Z"),
updatedAt: ISODate("2022-01-01T00:00:00Z")
}
如果我们要经常按类别查询商品，最简单的优化就是给category字段加索引：
// 创建单字段索引
db.products.createIndex({category: 1})
// 查询时就会使用这个索引
db.products.find({category: "手机"}).explain("executionStats")
2.2 复合索引的艺术
单字段索引很简单，但实际业务中我们往往需要更复杂的查询。比如同时按类别和价格范围查询：
// 复合索引示例
db.products.createIndex({category: 1, price: 1})
// 这个查询会很好地利用上面的复合索引
db.products.find({
category: "手机",
price: {$gt: 5000, $lt: 10000}
}).explain("executionStats")
这里有个重要的原则：ESR规则（Equality, Sort, Range）。在创建复合索引时，应该按照等值查询字段、排序字段、范围查询字段的顺序来排列。
三、高级查询优化技巧
3.1 覆盖查询（Covered Query）
覆盖查询是指查询只需要使用索引中的数据就能完成，不需要去查文档本身。这可以显著提高性能：
// 创建包含更多字段的复合索引
db.products.createIndex({category: 1, name: 1, price: 1})
// 这个查询可以被索引完全覆盖
db.products.find(
{category: "手机"},
{_id: 0, name: 1, price: 1}
).explain("executionStats")
注意我们排除了_id字段，因为默认情况下_id总是会被返回，如果不排除它，查询就无法被完全覆盖。
3.2 查询计划分析
MongoDB的explain()方法是我们分析查询性能的利器：
// 详细分析查询执行计划
db.products.find({category: "手机"}).explain("allPlansExecution")
重点关注这几个指标：
- executionStats.executionTimeMillis：查询执行时间
- executionStats.totalDocsExamined：检查的文档数
- executionStats.totalKeysExamined：检查的索引键数
- executionStats.executionStages.stage：查询阶段类型
3.3 避免全表扫描
全表扫描（COLLSCAN）是性能杀手，一定要尽量避免：
// 这个查询会导致全表扫描，因为没有为name字段创建索引
db.products.find({name: "iPhone 13 Pro"}).explain("executionStats")
解决方案很简单，为经常查询的字段创建索引：
db.products.createIndex({name: 1})
四、特殊场景下的优化策略
4.1 数组字段的优化
对于包含数组的字段，比如我们的tags字段，可以使用多键索引：
// 为数组字段创建多键索引
db.products.createIndex({tags: 1})
// 现在可以高效地查询包含特定标签的商品
db.products.find({tags: "5G"}).explain("executionStats")
4.2 文本搜索优化
如果需要全文搜索，可以使用MongoDB的文本索引：
// 创建文本索引
db.products.createIndex({name: "text", description: "text"})
// 文本搜索查询
db.products.find({
$text: {$search: "iPhone 13"}
}).explain("executionStats")
4.3 地理空间查询优化
如果应用涉及地理位置查询，可以使用2dsphere索引：
// 假设我们的文档有location字段
db.stores.createIndex({location: "2dsphere"})
// 附近查询
db.stores.find({
location: {
$near: {
$geometry: {
type: "Point",
coordinates: [116.404, 39.915]
},
$maxDistance: 1000
}
}
}).explain("executionStats")
五、性能优化的常见陷阱
5.1 索引过多的问题
虽然索引能提高查询性能，但也不是越多越好。每个索引都会占用内存和磁盘空间，还会降低写入性能。一般来说，一个集合的索引最好不要超过5-6个。
5.2 索引顺序的重要性
复合索引的字段顺序非常重要，错误的顺序可能导致索引无法使用：
// 这个索引顺序就不太好
db.products.createIndex({price: 1, category: 1})
// 这个查询无法充分利用上面的索引
db.products.find({category: "手机"}).sort({price: 1})
5.3 内存限制
MongoDB的索引是放在内存中的，如果内存不足，性能会急剧下降。要确保你的服务器有足够的内存来容纳工作集（working set）。
六、监控与持续优化
6.1 使用MongoDB Profiler
MongoDB自带的profiler可以帮助我们发现慢查询：
// 启用profiler，记录所有超过100ms的查询
db.setProfilingLevel(1, {slowms: 100})
// 查看记录的慢查询
db.system.profile.find().sort({ts: -1}).limit(10)
6.2 定期分析索引使用情况
可以使用indexStats命令查看索引使用情况：
// 查看索引使用统计
db.products.aggregate([{$indexStats: {}}])
重点关注这些字段：
- accesses.ops：索引被使用的次数
- accesses.since：上次重置统计的时间
6.3 使用Compass可视化工具
MongoDB Compass提供了直观的图形界面来分析查询性能和索引使用情况，非常推荐使用。
七、总结与最佳实践
经过多年的实践，我总结了以下MongoDB查询性能优化的最佳实践：
- 为所有查询条件创建适当的索引
- 遵循ESR规则创建复合索引
- 尽量使用覆盖查询
- 定期使用explain()分析查询计划
- 避免全表扫描
- 监控慢查询并持续优化
- 注意索引的内存占用
- 不要过度索引
- 特殊场景使用特殊索引（文本、地理空间等）
- 使用工具辅助分析和优化
记住，性能优化是一个持续的过程，需要随着数据增长和查询模式变化不断调整。希望这些实战经验能帮助你在MongoDB查询性能优化的道路上少走弯路。
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