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MongoDB查詢性能優(yōu)化驗(yàn)證及驗(yàn)證

 更新時(shí)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(yàn)證及優(yōu)化的相關(guān)知識(shí),涉及到MongoDB 查詢優(yōu)化原則知識(shí)點(diǎn),本文介紹的非常詳細(xì),具有參考借鑒價(jià)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(gè)stationId下4w數(shù)據(jù)。mongodb查詢和排序的性能理想,無(wú)正則時(shí)client可以在600ms+完成查詢,qps300+。有正則時(shí)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(cè)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(gè)200w數(shù)據(jù)的collection):


空間消耗(測(cè)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(wú)正則

1、 創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場(chǎng)景(200w集合,12個(gè)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(shí):61566

單次耗時(shí)(server):124ms

Qps:324.85

2、 創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場(chǎng)景(200w集合,12個(gè)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(shí):63187

單次耗時(shí)(server):119ms

Qps:316.52

3、 創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場(chǎng)景(200w集合,12個(gè)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(shí):21887

單次耗時(shí)(client):280ms

Qps:91.38

有正則

4、 創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場(chǎng)景(200w集合,12個(gè)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(shí):137673

單次耗時(shí)(server):225ms

Qps:145.27

5、 創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場(chǎng)景(200w集合,12個(gè)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(shí):138673

單次耗時(shí)(server):230ms

Qps:144.22

6、 創(chuàng)建stationId, firmId復(fù)合引查詢場(chǎng)景(200w集合,12個(gè)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(shí):23155

單次耗時(shí)(client):330ms

Qps:86.37

MongoDB索引特點(diǎn)

1、 復(fù)合索引必須命中首字段,否則無(wú)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(duì)查詢性能影響不大(數(shù)組索引除外)。

3、 會(huì)根據(jù)sort字段選擇索引,優(yōu)先級(jí)超過(guò)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(guò)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(lái)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(chǎng)景下的測(cè)試數(shù)據(jù),分為有正則和無(wú)正則。

mongoDB調(diào)研_remote.docx為測(cè)試驗(yàn)證過(guò)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(jì)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$or時(shí)把匹配最多結(jié)果的條件放在最前面,用$and時(shí)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(kù)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$in,而是分解成一個(gè)一個(gè)的單一查詢。尤其是在分片上,$in會(huì)讓你的查詢?nèi)ッ恳粋€(gè)分片上查一次,如果實(shí)在要用的話,先在每個(gè)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(guò)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(kù)返回查詢結(jié)果以及處理異常,快了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

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(yè)查詢最后幾頁(yè)時(shí),先用order反向排序。

9.盡量減少跨分片查詢,balance均衡次數(shù)少。

10.只查詢要使用的字段,而不查詢所有字段。

11.更新字段的值時(shí),使用$inc比update效率高。

12.apped collections比普通collections的讀寫效率高。

13.server-side processing類似于SQL查詢的存儲(chǔ)過(guò)程,可以減少網(wǎng)絡(luò)通訊的開銷。

14.必要時(shí)使用hint()強(qiáng)制使用某個(gè)索引查詢。

15.如果有自己的主鍵列,則使用自己的主鍵列作為id,這樣可以節(jié)約空間,也不需要?jiǎng)?chuàng)建額外的所以。

16.使用explain,根據(jù)exlpain plan進(jìn)行優(yōu)化。

17.范圍查詢的時(shí)候盡量用$in、$nin代替。

18.查看數(shù)據(jù)庫(kù)查詢?nèi)罩?,具體分析的效率低的操作。

19.mongodb有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化工具database profiler,能夠檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)操作的性能??梢园l(fā)現(xiàn)query或者write操作中執(zhí)行效率低的,從而針對(duì)這些操作進(jìn)行優(yōu)化。

20.盡量把更多的操作放在客戶端,當(dāng)然這就是mongodb設(shè)計(jì)的理念之一。

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