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MongoDB查询性能优化验证及验证(mongodb性能测试)

编辑:rootadmin

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结论:

1、 w数据,合理使用索引的情况下,单个stationId下4w数据。mongodb查询和排序的性能理想,无正则时client可以在ms+完成查询,qps+。有正则时client可以在ms+完成查询,qps+。

2、 Mongodb的count性能比较差,非并发情况下client可以在ms完成查询,在并发情况下则需要1-3s。可以考虑估算总数的方法, replica set,1主2从,G内存,版本2.6.5

Mem消耗(4个w数据的collection):

空间消耗(测试数据最终选定的collection):

Jvm: -Xms2G -Xmx2G

Ping延迟ms

查询都使用ReadPreference.secondaryPreferred()

无正则

1、 创建stationId, firmId复合引查询场景(w集合,个字段)

查询次数:

查询条件:多条件查询条记录,并逐条获取记录

并发:

耗时:

单次耗时(server):ms

Qps:.

2、 创建stationId, firmId复合引查询场景(w集合,个字段)

查询次数:

查询条件:多条件查询条记录排序,并逐条获取记录

并发:

耗时:

单次耗时(server):ms

Qps:.

3、 创建stationId, firmId复合引查询场景(w集合,个字段)

查询次数:

查询条件:多条件查询记录数

并发:

耗时:

单次耗时(client):ms

Qps:.

有正则

4、 创建stationId, firmId复合引查询场景(w集合,个字段)

查询次数:

查询条件:多条件查询条记录,并逐条获取记录

并发:

耗时:

单次耗时(server):ms

Qps:.

5、 创建stationId, firmId复合引查询场景(w集合,个字段)

查询次数:

MongoDB查询性能优化验证及验证(mongodb性能测试)

查询条件:多条件查询条记录排序,并逐条获取记录

并发:

耗时:

单次耗时(server):ms

Qps:.

6、 创建stationId, firmId复合引查询场景(w集合,个字段)

查询次数:

查询条件:多条件查询记录数

并发:

耗时:

单次耗时(client):ms

Qps:.

MongoDB索引特点

1、 复合索引必须命中首字段,否则无法生效。后面的字段可以不按顺序命中。

2、 复合索引字段越多占用空间越大,但对查询性能影响不大(数组索引除外)。

3、 会根据sort字段选择索引,优先级超过复合索引中的非首字段。

4、 命中复合索引的情况下,数据量<w的情况下,过滤非索引字段,效率也比较高。

5、 全文检索性能比较差,w数据命中w的情况下,全文检索需要+s,正则需要1s。

MongoDB客户端配置,可以提出来做成spring注入,设置最大连接数什么的。

mongoDB调研_结论.docx为最终场景下的测试数据,分为有正则和无正则。

mongoDB调研_remote.docx为测试验证过程中的数据,有可能存在缓存等情况,不一定准确,功参考。

关于MongoDB 查询优化原则的大家了解吗?下文给大家介绍下,具体内容如下所示:

1.在查询条件、排序条件、统计条件的字段上选择创建索引,可以显著提高查询效率。

2.用$or时把匹配最多结果的条件放在最前面,用$and时把匹配最 少 结果的条件放在最前面。

3.使用limit()限定返回结果集的大小,减少数据库服务器的资源消耗,以及网络传输的数据量。

4.尽量少用$in,而是分解成一个一个的单一查询。尤其是在分片上,$in会让你的查询去每一个分片上查一次,如果实在要用的话,先在每个分片上建索引。

5.尽量不用模糊匹配查询,用其它精确匹配查询代替,比如$in、$nin。

6.查询量大、并发大的情况,通过前端加缓存解决。

7.能不用安全模式的操作就不用安全模式,这样客户端没必要等待数据库返回查询结果以及处理异常,快了一个数量级。

8.MongoDB的智能查询优化,判断粒度为query条件,而skip和limit都不在其判断之中,当分页查询最后几页时,先用order反向排序。

9.尽量减少跨分片查询,balance均衡次数少。

.只查询要使用的字段,而不查询所有字段。

.更新字段的值时,使用$inc比update效率高。

.apped collections比普通collections的读写效率高。

.server-side processing类似于SQL查询的存储过程,可以减少网络通讯的开销。

.必要时使用hint()强制使用某个索引查询。

.如果有自己的主键列,则使用自己的主键列作为id,这样可以节约空间,也不需要创建额外的所以。

.使用explain,根据exlpain plan进行优化。

.范围查询的时候尽量用$in、$nin代替。

.查看数据库查询日志,具体分析的效率低的操作。

.mongodb有一个数据库优化工具database profiler,能够检测数据库操作的性能。可以发现query或者write操作中执行效率低的,从而针对这些操作进行优化。

.尽量把更多的操作放在客户端,当然这就是mongodb设计的理念之一。

Mongodb索引的优化 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB索引几乎和关系型数据库的索引

MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划 一、索引MongoDB提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL等关系型数据库一样。其

MongoDB中的主从同步配置和mongod相关启动命令讲解 MongoDB主从同步设置关于MongoDB的安装及启动参数说明可以参考我之前转载的《Ubuntu安装MongoDB》与《Mongodb启动命令mongod参数说明》主从设置Master:..

标签: mongodb性能测试

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