Centos MongoDB의 인덱스를 최적화하는 방법
Centos 환경에서 MongoDB 데이터베이스의 성능을 향상시키는 핵심은 인덱스 최적화에 있습니다. 이 기사에서는 MongoDB 인덱스를 점차 최적화하여 쿼리 속도와 전체 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
1. 진단 쿼리 모드
- 설명 () 메소드를 사용하십시오 :
explain()
메소드를 사용하여 자주 사용하는 쿼리 문을 사용하여 실행 계획을 분석하고 인덱스 사용을 이해하십시오. 예 :db.collection.find(query).explain("executionStats")
2. 인덱스를 정확하게 만듭니다
- 단일 필드 색인 : 단일 필드 쿼리 용 단일 필드 인덱스를 만듭니다. 예 :
db.collection.createIndex({ field: 1 })
- 복합 인덱스 : 멀티 필드 쿼리에 대한 복합 인덱스를 만듭니다. 인덱스 필드 순서가 중요하며 필터링에 가장 일반적으로 사용되는 필드를 먼저 배치해야합니다. 예 :
db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: -1 })
- Override Index : 이상적으로는 쿼리에 필요한 모든 필드가 문서 자체에 액세스하지 않도록 인덱스에 포함되어 효율성을 향상시킵니다. 예 :
db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: 1 })
3. 중복 인덱스를 삭제합니다
- 색인 목록 :
db.collection.getIndexes()
사용하여 기존 인덱스를보십시오. - 인덱스 삭제 : 더 이상 자원 낭비를 피하기 위해 필요하지 않은 인덱스를 결정적으로 삭제합니다. 예 :
db.collection.dropIndex({ field: 1 })
4. 인덱스 프롬프트
- 힘 인덱싱 : 쿼리의
hint()
메소드를 사용하여 MongoDB가 특정 인덱스를 사용하도록 강요합니다. 예 :db.collection.find(query).hint({ field: 1 })
인간 오류로 인한 성능 저하를 피하기 위해이 방법을 사용 하여이 방법을 사용하십시오.
5. 정기적으로 인덱스를 재건합니다
- 인덱스 재건 :
db.collection.reIndex()
실행하여 인덱스 조각화를 최적화하고 성능을 향상시키기 위해 인덱스를 정기적으로 재구성합니다.
6. 지속적인 모니터링 및 조정
- 모니터 인덱스 사용 : MongoDB 모니터링 도구 (예 : MongoDB Atlas, OPS 관리자)를 사용하여 인덱스 사용 및 성능 메트릭을 모니터링합니다.
- 인덱스 전략을 동적으로 조정 : 모니터링 데이터 및 쿼리 모드의 변경에 따라 인덱스 전략을 정시에 조정하십시오.
7. 샤딩 전략
- 데이터베이스 샤딩 : 대규모 데이터의 경우 데이터베이스 샤딩 기술을 고려하여로드를 분산시키고 쿼리 성능을 향상시킵니다.
8. 하드웨어 리소스 최적화
- 메모리 확장 : MongoDB에 충분한 메모리 캐시 인덱스 및 데이터가 있는지 확인하십시오.
- SSD 사용 : SSD SSD SSD를 사용하여 I/O 성능을 향상시킵니다.
예
users
수집이 종종 username
및 email
필드를 기반으로 쿼리를 가정하면 다음 합성 인덱스를 만들 수 있습니다.
db.users.createIndex ({username : 1, 이메일 : 1})
위의 단계에 따라 CentOS에서 MongoDB의 인덱스를 효과적으로 최적화하여 쿼리 성능과 전체 데이터베이스 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 인덱스 최적화는 실제 조건에 따라 지속적으로 조정 해야하는 연속 프로세스입니다.
위 내용은 Centos MongoDB의 인덱스를 최적화하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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설명 명령을 사용하여 MySQL 쿼리의 실행 계획을 분석하십시오. 1. 설명 명령은 성능 병목 현상을 찾는 데 도움이되는 쿼리의 실행 계획을 표시합니다. 2. 실행 계획에는 id, select_type, 테이블, type, cly_keys, key, key_len, ref, 행 및 추가 필드와 같은 필드가 포함됩니다. 3. 실행 계획에 따르면 인덱스를 추가하고 전체 테이블 스캔을 피하고 조인 작업 최적화 및 오버레이 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화 할 수 있습니다.
