编写高效 MongoDB 查询的五大最佳实践

MongoDB 作为领先的 NoSQL 文档数据库，提供了巨大的灵活性和可扩展性。然而，不受控制的增长和编写不佳的查询很快就会导致严重的性能瓶颈，尤其是在数据量增加时。优化读取性能对于保持应用程序的快速响应至关重要。本文概述了编写高效 MongoDB 查询的五个基本最佳实践，重点是最小化磁盘 I/O、有效利用索引和简化数据检索。

采用这些实践——侧重于最小化扫描的文档数量、选择性数据获取以及避免全集合扫描——将大大提高数据库操作的速度和资源利用率。

1. 战略性地创建索引以支持您的查询

影响查询性能的最重要因素是索引的存在和正确使用。索引允许查询规划器快速定位匹配的文档，而无需扫描集合中的每一个文档（即“COLLSCAN”）。

索引的工作原理

MongoDB 使用索引来满足查询谓词（查询中的 filter 部分）。如果查询使用的字段是索引的一部分，MongoDB 可以使用该索引快速缩小结果集。

最佳实践： 始终分析您常见的查询模式。如果您频繁地对字段 A、B 和 C 进行查询或排序，请考虑在 { A: 1, B: 1, C: 1 } 上创建复合索引。

避免未索引的扫描

如果查询无法使用索引，MongoDB 将默认为集合扫描 (COLLSCAN)，它会读取集合中的每个文档。这在大型数据集上极其缓慢。

提示： 在查询上使用 explain('executionStats') 方法来检查 winningPlan 和 totalKeysExamined 与 totalDocsExamined 的对比。较大的差异通常表明索引使用不佳或缺少索引。

// 示例：检查查询性能
db.users.find({ status: "active" }).explain('executionStats')

2. 利用投影来限制返回的字段

执行查询时，MongoDB 默认返回完整的匹配文档。在许多应用程序中，您只需要少数几个字段（例如，显示名称列表）。获取不必要的、较大的字段（如嵌入式数组或大型文本块）会增加网络延迟、数据库服务器上的内存使用量以及客户端的内存消耗。

投影允许您精确指定应返回哪些字段。

投影的语法

使用 find() 方法中的第二个参数来指定要包含 (1) 或排除 (0) 的字段。

_id 默认包含，除非明确排除 (_id: 0)。

// 低效：返回整个用户文档
db.users.find({ organizationId: "XYZ" })

// 高效：仅返回用户的姓名和电子邮件
db.users.find(
    { organizationId: "XYZ" },
    { name: 1, email: 1, _id: 0 } // 包含姓名和电子邮件，排除 _id
)

警告： 当与索引字段结合使用时，投影效果最佳。如果查询仍然需要完全扫描，投影字段只会节省网络带宽，但不会提高初始搜索时间。

3. 避免导致全集合扫描的操作

某些查询操作对 MongoDB 来说，很难或不可能使用标准索引来满足，即使存在索引，也经常导致昂贵的完整集合扫描。

避免在正则表达式中使用前导通配符

索引是分层结构的（就像按字母顺序组织的图书索引）。以通配符 (.*) 开头的正则表达式无法利用索引，因为搜索词的起始点是未知的。

低效（强制扫描）： db.products.find({ sku: /^ABC/ }) (可以使用索引)
非常低效（强制扫描）： db.products.find({ sku: /.*CDE$/ }) (无法有效使用索引)

提示： 如果您必须搜索字符串值内部的内容，请考虑使用 MongoDB 的全文索引来实现全文搜索功能，或者规范化您的数据结构以支持前缀搜索。

小心查询非索引字段

如前所述，查询未被索引的字段会强制进行扫描。对于涉及 $where 子句或评估 JavaScript 函数的复杂查询要特别小心，因为这些几乎总是导致扫描每个文档。

4. 优化排序操作（覆盖查询）

使用 .sort() 方法对结果进行排序，要求 MongoDB 要么检索所有匹配的文档并在内存中排序（如果集合很小），要么使用索引排序执行计划（如果索引支持排序顺序）。

如果 MongoDB 无法对排序使用索引，并且结果集太大而无法在内存中排序（默认为 100MB 内存限制），它可能会返回错误。

最佳实践：对排序使用覆盖查询

覆盖查询是指查询谓词、投影和排序操作中涉及的所有字段都包含在单个索引中的查询。当查询被覆盖时，MongoDB 永远不需要查看实际文档——它直接从索引结构中获取所需的一切。

// 假设索引：{ category: 1, price: -1 }

// 高效的覆盖查询：
db.inventory.find(
    { category: "Electronics" }, // 查询字段在索引中
    { price: 1, _id: 0 }          // 投影字段在索引中
).sort({ price: -1 })            // 排序字段在索引中

5. 优先使用原子更新和写入操作

虽然本文重点介绍读取性能，但高效的写入操作通过减少锁定和冲突，显著有助于整体数据库健康。更新应尽可能有针对性。

使用更新操作符而不是替换整个文档

修改文档时，请使用特定的更新操作符，如 $set、$inc 或 $push，而不是读取文档、在客户端修改它，然后将整个文档写回。

低效： 读取整个文档 -> 在应用程序中修改 -> 写回整个文档。

高效： 使用原子操作符仅更改必要的字段。

// 高效更新：原子地递增计数器，而不触及其他字段
db.metrics.updateOne(
    { metricName: "login_attempts" },
    { $inc: { count: 1 } }
)

通过使用原子操作符，您可以最小化写入冲突的可能性并减少通过网络传输的数据量。

总结和后续步骤

编写高效的 MongoDB 查询围绕着您的应用程序逻辑与数据库引擎对索引的使用之间的协作。通过遵守这五项最佳实践，您可以确保您的读取操作快速、可扩展且资源友好：

战略性地建立索引： 确保索引存在于您常见的查询过滤器和排序条件上。
使用投影： 只检索您绝对需要的字段。
避免扫描： 避开正则表达式中的前导通配符和 $where 子句。
优化排序： 目标是覆盖查询，其中索引包含查询、投影和排序所需的所有字段。
优先原子写入： 使用 $set 等操作符来最小化更新期间的开销。

定期审查您的慢查询日志，并使用 explain() 来验证您的查询是否正在利用您已创建的索引。性能调优是一个持续的过程，但这些实践为高度性能的 MongoDB 部署奠定了坚实的基础。