MongoDB性能优化及监控

1. 优化查询操作

在实际使用中，经常会遇到查询操作比较慢的情况。针对这种情况，我们可以采取以下措施：

1. 索引优化
2. 防止全表扫描，建立索引能够加快查询速度。

3. 考虑使用组合索引，以最大限度减少索引占用空间。

4. 查询条件优化

5. 避免使用复杂的正则表达式。
6. 尽量避免像 $where 这样引入自定义代码的操作。
7. 确保查询语句的优化，如利用游标或者分片等。

示例说明：

假设我们有一个 users 集合，其中包含了100万个文档，下面是两个查询：

1. 通过 _id 查找某个文档

db.users.find({_id:ObjectId("5e75899b3ddc0404072526a5")})

建立 _id 的索引是比较明显的，因此没有必要进行其他优化。

1. 查询年龄在 18 到 25 的用户

db.users.find({age:{$gte:18,$lte:25}})

可以新建一个组合索引，包含 age 和 _id：

db.users.ensureIndex({age:1,_id:1})

这可以把查询性能从全表扫描降低到使用索引扫描。

2. 优化Write操作

1. 批量插入数据

2. 使用 bulkWrite 而不是单条 insert 操作。

3. 索引优化

4. 索引的写入速度比全表扫描慢多了，因此建议在场景允许的情况下进行数据本身和索引的冗余存储，即保存冗余数据副本，而不是经常进行全表扫描进行查找。

示例说明：

假设我们有一个 sales 订单集合，经常需要进行批量插入操作，下面是优化的示例:

// 构建 bulkWrite 请求
const requests = []
for (let i = 0; i < 100000; i++) {
  requests.push({
    insertOne: {
      document: {
        orderId: i,
        createTime: new Date(),
        quantity: Math.floor(Math.random() * 10) + 1,
        price: Math.random() * 100
      }
    }
  })
}

// 执行 bulkWrite 操作
db.sales.bulkWrite(requests)

3. 监控 MongoDB

1. 使用 mongostat 工具来监控连接、请求、耗时、IO、网络等。
2. 使用 MongoDB 监控工具来收集数据。
3. MongoDB Monitoring Service (MMS)
4. Ops Manager

示例说明：

假设我们使用 MMS 监控 MongoDB，我们可以根据实际需要进行自定义设置，例如：

1. 监控服务器的响应时间
2. 关键操作（如备份、恢复、重载、重启等）的执行监控
3. 预警监控，如长时间的网络闲置时间、I/O 阻塞、故障检测等。
4. 覆盖面广的数据集，如所有服务器的请求量，插入次数，网络流量，磁盘 IO 等。

总结

以上是针对 MongoDB 性能优化及监控的完整攻略，主要包含查询优化、Write 优化和监控三个方面。我们需要根据不同的场景来进行具体的配置和优化。