前言

數據庫性能對軟件整體性能有著至關重要的影響，本文給大家分享了一次MongoDB數據庫查詢性能提高40倍的經歷，感興趣的朋友們可以參考學習。

背景說明

1、數據庫：MongoDB

2、數據集：

A：字段數不定，這里主要用到的兩個UID和Date

B：三個字段，UID、Date、Actions。其中Actions字段是包含260元素JSON數組，每個JSON對象有6個字段。共有數據800萬條左右。

3、業務場景：求平均數

通過組合條件從A數據表查詢出(UID，Date)列表，最多可能包含數萬條記錄；

然后用第1步的結果從B中查詢出對應的數據

用第2步結果去Actions的某個固定位置的元素的進行計算

進化過程

在這里使用Python演示

最直接想到的方法

根據上面的業務場景描述，最容易想到的解決方法就是

from pymongo import MongoClient

# 連接數據庫

db = MongoClient('mongodb://127.0.0.1:27017')['my_db']

# 簡化的查詢數據集A的條件

filter = {...}

# 查詢Collection A

a_cursor = db.a.find(_filter)

a_docs = [x for x in a_cursor]

# 變量的初始定義

count = 0

total = 0

# 加入需要用到的元素為第21個

index = 20

# 查詢Collection B，同時做累加

for a_doc in a _docs:

b_doc = db.b.find_one({'uid':a_doc['uid'], 'date': a_doc['date']})

# 只有能查到相應的結果時，才可以

if b_doc is not None:

total += b_doc['actions'][20]['number']

count += 1

# 求平均數

if count > 0 :

avg = total/count

實現難度當然是最低的，可是整個任務在第一步只有1萬條左右的返回時，消耗的時間竟然達到了驚人38秒。當然這是已經加了索引的結果，否則可能都無法得到結果了。

減少查詢次數

瓶頸顯而易見，在循環中查詢Collection B，增加了網絡開銷，自然也就增加時間，如果一次查詢出所有結果，自然會大大提高效率。也就是說，我要把第一步的結果作為條件一次性傳遞，做一個$in操作。可是怎么才能做到呢？如果在uid和date上分別做$in操作，那么返回的結果就會是二者單獨做$操作的合集，很顯然這和要求是不符的。

經過上面的分析，似乎進入了死胡同。其實答案也基本顯現了，需要有一個字段可以滿足上面的要求，那么這個字段就是uid和date的合體，就命名為uid_date。uid_date是一個新字段，在B中并不存在，在使用之前需要將數據庫現有的數據做一下處理。

處理完畢改造程序：

# 下面的只體現和本次修改相關的內容

uid_date_list = []

for a_doc in a_docs:

uid_date_list.append(a_doc['uid'] + '_' + a_doc['date'])

# 查詢B

b_cursor = db.b.find({'uid_date':{'$in':uid_date_list}})

# 下面就是取出結果，求平均數

...

這一番改造頗費時間，主要是前期的數據處理。代碼改造完畢，執行下看看吧。

可是，可是…… 45秒

我做錯了什么？！

增加返回記錄數

我還是堅信上面的優化思路是對的，現在看看數據庫能給一些什么線索吧。

登錄到數據庫服務器，找到MongoDB的日志/data/mongodb/logs/mongod.log。仔細查找，發現在查詢數據集B時有很多getMore命令。這就奇怪了，我是一次性查詢，為什么還有getMore。

趕緊查下官方的文檔，然后發現了下面的內容：

batcSize參數指定了每次返回的個數，默認的101個。那看來這個應該是問題所在。找下pymongo的文檔，也可以設置這個參數，那就設個大的吧10000。

再次改造程序如下：

# 增加batch_size

b_cursor = db.b.find({'uid_date':{'$in': uid_date_list}}, batch_size=10000)

這次總該可以了。

嗯，好了一些，降到了20秒左右。可是，這離1秒只能還差距20倍呢。

返回值減負

當日不能放棄，繼續通過日志查找線索，發現還是有很多getMore。通過各方查找，發現mongodb每次最多返回16M的記錄，通過getMore日志的比對，發現的確如此。由于B中每條記錄的過去龐大，每次只能幾百條記錄，因此要一次多返回，那就必須要減少每次返回的記錄數。因為在計算時，只用了特定索引位置上的數據，所以只返回該條記錄就可以了。

最后的代碼就不再寫了，具體可以參考官方文檔的實例。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mongodb 搜索速度_MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历分享的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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