如何優化Mongodb 數據庫

這篇文章將為大家詳細講解有關如何優化Mongodb 數據庫，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

數據庫設計優化

在項目設計階段，明確集合的用途是對性能調優非常重要的一步。

從性能優化的角度來看，集合的設計我們需要考慮的是集合中數據的常用操作，例如我們需要設計一個日志（log）集合，日志的查看頻率不高，但寫入頻率卻很高，那么我們就可以得到這個集合中常用的操作是更新（增刪改）。如果我們要保存的是城市列表呢？顯而易見，這個集合是一個查看頻率很高，但寫入頻率很低的集合，那么常用的操作就是查詢。

對于頻繁更新和頻繁查詢的集合，我們最需要關注的重點是他們的范式化程度，假設現在我們需要存儲一篇圖書及其作者，在MongoDB中的關聯就可以體現為以下幾種形式：

1.完全分離（范式化設計）

示例1：

View Code
{
     "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"),
     "title" : "如何使用MongoDB", 
      "author" : [ 
               ObjectId("144b5d83041c7dca84416"),
              ObjectId("144b5d83041c7dca84418"),
              ObjectId("144b5d83041c7dca84420"),
     ]
 }

我們將作者(comment) 的id數組作為一個字段添加到了圖書中去。這樣的設計方式是在非關系型數據庫中常用的，也就是我們所說的范式化設計。在MongoDB中我們將與主鍵沒有直接關系的圖書單獨提取到另一個集合，用存儲主鍵的方式進行關聯查詢。當我們要查詢文章和評論時需要先查詢到所需的文章，再從文章中獲取評論id，最后用獲得的完整的文章及其評論。在這種情況下查詢性能顯然是不理想的。但當某位作者的信息需要修改時，范式化的維護優勢就凸顯出來了，我們無需考慮此作者關聯的圖書，直接進行修改此作者的字段即可。

2.完全內嵌（反范式化設計）

示例2：

View Code
{
       "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"),
       "title" : "如何使用MongoDB",
       "author" : [
                {
                    　　　　 "name" : "丁磊"
                   　　　　  "age" : 40,
                     　　　　"nationality" : "china",
                },
                {
                   　　　　  "name" : "馬云"
                  　　　　   "age" : 49,
                   　　　　  "nationality" : "china",
                },
                {
                   　　　　  "name" : "張召忠"
                  　　　　   "age" : 59,
                  　　　　   "nationality" : "china",
                },
      ]
  }

在這個示例中我們將作者的字段完全嵌入到了圖書中去，在查詢的時候直接查詢圖書即可獲得所對應作者的全部信息，但因一個作者可能有多本著作，當修改某位作者的信息時時，我們需要遍歷所有圖書以找到該作者，將其修改。

3.部分內嵌（折中方案）

示例3：

View Code
{
       "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"),
       "title" : "如何使用MongoDB",
       "author" : [ 
               {
                     　　　　"_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84416"),
                   　　　　  "name" : "丁磊"
                },
                {
                    　　　　 "_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84418"),
                  　　　　   "name" : "馬云"
                },
                {
                    　　　　 "_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84420"),
                   　　　　  "name" : "張召忠"
                },
      ]
  }

這次我們將作者字段中的最常用的一部分提取出來。當我們只需要獲得圖書和作者名時，無需再次進入作者集合進行查詢，僅在圖書集合查詢即可獲得。

這種方式是一種相對折中的方式，既保證了查詢效率，也保證的更新效率。但這樣的方式顯然要比前兩種較難以掌握，難點在于需要與實際業務進行結合來尋找合適的提取字段。如同示例3所述，名字顯然不是一個經常修改的字段，這樣的字段如果提取出來是沒問題的，但如果提取出來的字段是一個經常修改的字段（比如age）的話，我們依舊在更新這個字段時需要大范圍的尋找并依此進行更新。

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