第十九章 性能优化如果nscanned(扫描的记录数)远大于nreturned(返回结果的记录数)的话,那么我们就要考虑通过加索引来优化记录定位了。reslen 如果过大,那么说明我们返回的结果集太大了,这时请查看find函数的第二个参数是否只写上了你需要的属性名。对于创建索引的建议是:如果很少读,那么尽量不要添加索引,因为索引越多,写操作会越慢。如果读量很大,那么创建索引还是比较划算的。 假设我们按照时间戳查询最近发表的10篇博客文章:articles = db.posts.find().sort({ts:-1}); for (var i=0; i   print(articles[i].getSummary());}19.1 优化方案1: 创建索引在查询条件的字段上,或者排序条件的字段上创建索引,可以显著提高执行效率:db.posts.ensureIndex({ts:1});19.2 优化方案2: 限定返回结果条数使用limit()限定返回结果集的大小,可以减少database server的资源消耗,可以减少网络传输数据量。articles = db.posts.find().sort({ts:-1}).limit(10);19.3 优化方案3: 只查询使用到的字段,而不查询所有字段在本例中,博客日志记录内容可能非常大,而且还包括了评论内容(作为embeded文档)。所以只查询使用的字段,比查询所有字段效率更高:articles = db.posts.find({}, {ts:1,title:1,author:1,abstract:1}).sort({ts:-1}).limit(10);注意:如果只查询部分字段的话,不能用返回的对象直接更新数据库。下面的代码是错误的:a_post = db.posts.findOne({}, Post.summaryFields);a_post.x = 3;db.posts.save(a_post);19.4 优化方案4: 采用capped collectioncapped Collections比普通Collections的读写效率高。CappedCollections是高效率的Collection类型,它有如下特点:1、  固定大小;Capped Collections必须事先创建,并设置大小:db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})2、  Capped Collections可以insert和update操作;不能delete操作。只能用drop()方法删除整个Collection。3、  默认基于Insert的次序排序的。如果查询时没有排序,则总是按照insert的顺序返回。4、  FIFO。如果超过了Collection的限定大小,则用FIFO算法,新记录将替代最先insert的记录。19.5 优化方案5: 采用Server Side Code ExecutionServer-Side Processing类似于SQL数据库的存储过程,使用Server-SideProcessing可以减小网络通讯的开销。19.6 优化方案6: Hint一般情况下MongoDB queryoptimizer都工作良好,但有些情况下使用hint()可以提高操作效率。Hint可以强制要求查询操作使用某个索引。例如,如果要查询多个字段的值,如果在其中一个字段上有索引,可以使用hint:db.collection.find({user:u, foo:d}).hint({user:1});19.7 优化方案7: 采用ProfilingProfiling功能肯定是会影响效率的,但是不太严重,原因是他使用的是system.profile 来记录,而system.profile 是一个capped collection 这种collection 在操作上有一些限制和特点,但是效率更高。
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