快捷導(dǎo)航

MongoDB查詢性能優(yōu)化驗證及驗證

更新時間：2016年02月26日 09:47:28 作者：ITeye

這篇文章主要介紹了MongoDB查詢性能驗證及優(yōu)化的相關(guān)知識，涉及到MongoDB 查詢優(yōu)化原則知識點，本文介紹的非常詳細(xì)，具有參考借鑒價值，感興趣的朋友一起學(xué)習(xí)吧

結(jié)論：

1、 200w數(shù)據(jù)，合理使用索引的情況下，單個stationId下4w數(shù)據(jù)。mongodb查詢和排序的性能理想，無正則時client可以在600ms+完成查詢，qps300+。有正則時client可以在1300ms+完成查詢，qps140+。

2、 Mongodb的count性能比較差，非并發(fā)情況下client可以在330ms完成查詢，在并發(fā)情況下則需要1-3s?？梢钥紤]估算總數(shù)的方法，http://blog.sina.com.cn/s/blog_56545fd30101442b.html

測試環(huán)境：mongodb使用 replica set，1主2從，96G內(nèi)存，版本2.6.5

Mem消耗（4個200w數(shù)據(jù)的collection）：

空間消耗（測試數(shù)據(jù)最終選定的collection）：

Jvm: -Xms2G -Xmx2G

Ping延遲33ms

查詢都使用ReadPreference.secondaryPreferred()

無正則

1、創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場景（200w集合，12個字段）

查詢次數(shù)：20000

查詢條件：多條件查詢10條記錄，并逐條獲取記錄

String key = "清泉" + r.nextInt(1000);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",
new BasicDBObject("$in", new Integer[]{20}))
.append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000))
.append("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000))); DBCursor cursor = collection.find(queryObject).limit(10).skip(2);

并發(fā)：200

耗時：61566

單次耗時（server）：124ms

Qps:324.85

2、創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場景（200w集合，12個字段）

查詢次數(shù)：20000

查詢條件：多條件查詢10條記錄排序，并逐條獲取記錄

String key = "清泉" + r.nextInt(100);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",
new BasicDBObject("$in", new Integer[]{4, 20}))
.append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000))
.append("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000))); DBCursor cursor = collection.find(queryObject)
.sort(new BasicDBObject("firmId", 1)).limit(10).skip(2);

并發(fā)：200

耗時：63187

單次耗時（server）：119ms

Qps:316.52

3、創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場景（200w集合，12個字段）

查詢次數(shù)：2000

查詢條件：多條件查詢記錄數(shù)

String key = "清泉" + r.nextInt(100);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",
new BasicDBObject("$in", new Integer[]{4, 20}))
.append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000))
.append("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000))); 
long count = collection.count(queryObject);

并發(fā)：200

耗時：21887

單次耗時（client）：280ms

Qps:91.38

有正則

4、創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場景（200w集合，12個字段）

查詢次數(shù)：20000

查詢條件：多條件查詢10條記錄，并逐條獲取記錄

String key = "清泉" + r.nextInt(1000);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",
new BasicDBObject("$in", new Integer[]{20}))
.append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000))
.append ("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000)))
.append("firmName", pattern);
DBCursor cursor = collection.find(queryObject).limit(10).skip(2);

并發(fā)：200

耗時：137673

單次耗時（server）：225ms

Qps:145.27

5、創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場景（200w集合，12個字段）

查詢次數(shù)：20000

查詢條件：多條件查詢10條記錄排序，并逐條獲取記錄

String key = "清泉" + r.nextInt(1000);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",
new BasicDBObject("$in", new Integer[]{4, 20}))
.append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000))
.append ("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000)))
.append("firmName", pattern);
DBCursor cursor = collection.find(queryObject)
.sort(new BasicDBObject("firmId", 1)).limit(10).skip(2);

并發(fā)：200

耗時：138673

單次耗時（server）：230ms

Qps:144.22

6、創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場景（200w集合，12個字段）

查詢次數(shù)：2000

查詢條件：多條件查詢記錄數(shù)

String key = "清泉" + r.nextInt(1000);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",
new BasicDBObject("$in", new Integer[]{4, 20}))
.append("firmId", new BasicDBObject("$gt", 5000))
.append ("dealCount", new BasicDBObject("$gt", r.nextInt(1000000)))
.append("firmName", pattern);
long count = collection.count(queryObject);

并發(fā)：200

耗時：23155

單次耗時（client）：330ms

Qps:86.37

MongoDB索引特點

1、復(fù)合索引必須命中首字段，否則無法生效。后面的字段可以不按順序命中。

2、復(fù)合索引字段越多占用空間越大，但對查詢性能影響不大（數(shù)組索引除外）。

3、會根據(jù)sort字段選擇索引，優(yōu)先級超過復(fù)合索引中的非首字段。

4、命中復(fù)合索引的情況下，數(shù)據(jù)量<10w的情況下，過濾非索引字段，效率也比較高。

5、全文檢索性能比較差，200w數(shù)據(jù)命中50w的情況下，全文檢索需要10+s，正則需要1s。

MongoDB客戶端配置，可以提出來做成spring注入，設(shè)置最大連接數(shù)什么的。

MongoClientOptions options =
MongoClientOptions.builder().maxWaitTime(1000 * 60 * 2)
.connectionsPerHost(500).build();
mongoClient = new MongoClient(Arrays.asList(new ServerAddress("10.205.68.57", 8700),
new ServerAddress("10.205.68.15", 8700),
new ServerAddress("10.205.69.13", 8700)), options);
mongoClient.setReadPreference(ReadPreference.secondaryPreferred());

mongoDB調(diào)研_結(jié)論.docx為最終場景下的測試數(shù)據(jù)，分為有正則和無正則。

mongoDB調(diào)研_remote.docx為測試驗證過程中的數(shù)據(jù)，有可能存在緩存等情況，不一定準(zhǔn)確，功參考。

關(guān)于MongoDB 查詢優(yōu)化原則的大家了解嗎？下文給大家介紹下，具體內(nèi)容如下所示：

1.在查詢條件、排序條件、統(tǒng)計條件的字段上選擇創(chuàng)建索引，可以顯著提高查詢效率。

2.用$or時把匹配最多結(jié)果的條件放在最前面，用$and時把匹配最少結(jié)果的條件放在最前面。

3.使用limit()限定返回結(jié)果集的大小，減少數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的資源消耗，以及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。

4.盡量少用$in，而是分解成一個一個的單一查詢。尤其是在分片上，$in會讓你的查詢?nèi)ッ恳粋€分片上查一次，如果實在要用的話，先在每個分片上建索引。

5.盡量不用模糊匹配查詢，用其它精確匹配查詢代替，比如$in、$nin。

6.查詢量大、并發(fā)大的情況，通過前端加緩存解決。

7.能不用安全模式的操作就不用安全模式，這樣客戶端沒必要等待數(shù)據(jù)庫返回查詢結(jié)果以及處理異常，快了一個數(shù)量級。

8.MongoDB的智能查詢優(yōu)化，判斷粒度為query條件，而skip和limit都不在其判斷之中，當(dāng)分頁查詢最后幾頁時，先用order反向排序。

9.盡量減少跨分片查詢，balance均衡次數(shù)少。