一、监控
mongodb可以通过profile来监控数据，进行优化。
查看当前是否开启profile功能用命令：db.getProfilingLevel()返回level等级，值为0|1|2，分别代表意思：0代表关闭，1代表记录慢命令，2代表全部。
开始profile功能为db.setProfilingLevel(level);
level为1的时候，慢命令默认值为100ms，更改为db.setProfilingLevel(level,slowms)如db.setProfilingLevel(1,50)这样就更改为50毫秒
通过db.system.profile.find() 查看当前的监控日志。
通过执行db.system.profile.find({millis:{$gt:500}})能够返回查询时间在500毫秒以上的查询命令。
这里值的含义是
ts：命令执行时间
info：命令的内容
query：代表查询
order.order： 代表查询的库与集合
reslen：返回的结果集大小，byte数
nscanned：扫描记录数量
nquery：后面是查询条件
nreturned：返回记录数及用时
millis：所花时间
如果发现时间比较长，那么就需要作优化。
比如nscanned数很大，或者接近记录总数，那么可能没有用到索引查询。
reslen很大，有可能返回没必要的字段。
nreturned很大，那么有可能查询的时候没有加限制。
mongo可以通过db.serverStatus()查看mongod的运行状态
二、索引
首选就是为待查询的字段建立索引，不过需要特别注意的是，索引不是万能灵药。如果需要查询超过一半的集合数据，索引还不如直接遍历来的好。
索引的原理是通过建立指定字段的B树，通过搜索B树来查找对应document的地址。这也就解释了如果需要查询超过一半的集合数据，直接遍历省去了搜索B树的过程，效率反而会高。
关于索引，索引列颗粒越小越好，什么叫颗粒越小越好？在索引列中每个数据的重复数量称为颗粒，也叫作索引的基数。如果数据的颗粒过大，索引就无法发挥该有的性能。例如，我们拥有一个"age"列索引，如果在"age"列中，20岁占了50%，如果现在要查询一个20岁，名叫"Tom"的人，我们则需要在表的50%的数据中查询，索引的作用大大降低。所以，我们在建立索引时要尽量将数据颗粒小的列放在索引左侧，以保证索引发挥最大的作用。
由于索引是存储在内存(RAM)中,你应该确保该索引的大小不超过内存的限制。如果索引的大小大于内存的限制，MongoDB会删除一些索引，这将导致性能下降。
索引不能被以下的查询使用：
- 正则表达式及非操作符，如 $nin, $not, 等
- 算术运算符，如 $mod, 等
- $where 子句
三、explain
queryPlanner：不会真正的执行查询，只是分析查询，选出winning plan。
executionStats：返回winning plan的关键数据，executionTimeMillis表示该query查询的总体时间。
allPlansExecution：执行所有的plans。
1 MongoDB Enterprise > db.batch_info_201903.find({"phone":"13631277247","uuid":"123"}).explain("executionStats") 2 { 3 "queryPlanner" : { 4 "plannerVersion" : 1, 5 "namespace" : "sms.batch_info_201903", 6 "indexFilterSet" : false, 7 "parsedQuery" : { 8 "$and" : [ 9 { 10 "phone" : { 11 "$eq" : "13631277247" 12 } 13 }, 14 { 15 "uuid" : { 16 "$eq" : "123" 17 } 18 } 19 ] 20 }, 21 "winningPlan" : { 22 "stage" : "FETCH", 23 "inputStage" : { 24 "stage" : "IXSCAN", 25 "keyPattern" : { 26 "phone" : 1, 27 "uuid" : 1 28 }, 29 "indexName" : "phone_1_uuid_1", 30 "isMultiKey" : false, 31 "isUnique" : false, 32 "isSparse" : false, 33 "isPartial" : false, 34 "indexVersion" : 1, 35 "direction" : "forward", 36 "indexBounds" : { 37 "phone" : [ 38 "["13631277247", "13631277247"]" 39 ], 40 "uuid" : [ 41 "["123", "123"]" 42 ] 43 } 44 } 45 }, 46 "rejectedPlans" : [ ] 47 }, 48 "executionStats" : { 49 "executionSuccess" : true, 50 "nReturned" : 0, 51 "executionTimeMillis" : 0, 52 "totalKeysExamined" : 0, 53 "totalDocsExamined" : 0, 54 "executionStages" : { 55 "stage" : "FETCH", 56 "nReturned" : 0, 57 "executionTimeMillisEstimate" : 0, 58 "works" : 1, 59 "advanced" : 0, 60 "needTime" : 0, 61 "needYield" : 0, 62 "saveState" : 0, 63 "restoreState" : 0, 64 "isEOF" : 1, 65 "invalidates" : 0, 66 "docsExamined" : 0, 67 "alreadyHasObj" : 0, 68 "inputStage" : { 69 "stage" : "IXSCAN", 70 "nReturned" : 0, 71 "executionTimeMillisEstimate" : 0, 72 "works" : 1, 73 "advanced" : 0, 74 "needTime" : 0, 75 "needYield" : 0, 76 "saveState" : 0, 77 "restoreState" : 0, 78 "isEOF" : 1, 79 "invalidates" : 0, 80 "keyPattern" : { 81 "phone" : 1, 82 "uuid" : 1 83 }, 84 "indexName" : "phone_1_uuid_1", 85 "isMultiKey" : false, 86 "isUnique" : false, 87 "isSparse" : false, 88 "isPartial" : false, 89 "indexVersion" : 1, 90 "direction" : "forward", 91 "indexBounds" : { 92 "phone" : [ 93 "["13631277247", "13631277247"]" 94 ], 95 "uuid" : [ 96 "["123", "123"]" 97 ] 98 }, 99 "keysExamined" : 0, 100 "dupsTested" : 0, 101 "dupsDropped" : 0, 102 "seenInvalidated" : 0 103 } 104 } 105 }, 106 "serverInfo" : { 107 "host" : "develop", 108 "port" : 27017, 109 "version" : "3.2.11", 110 "gitVersion" : "009580ad490190ba33d1c6253ebd8d91808923e4" 111 }, 112 "ok" : 1 113 }
对queryPlanner分析
queryPlanner: queryPlanner的返回
queryPlanner.namespace:该值返回的是该query所查询的表
queryPlanner.indexFilterSet:针对该query是否有indexfilter
queryPlanner.winningPlan:查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容。
queryPlanner.winningPlan.stage:最优执行计划的stage，这里返回是FETCH，可以理解为通过返回的index位置去检索具体的文档（stage有数个模式，将在后文中进行详解）。
queryPlanner.winningPlan.inputStage:用来描述子stage，并且为其父stage提供文档和索引关键字。
queryPlanner.winningPlan.stage的child stage，此处是IXSCAN，表示进行的是index scanning。
queryPlanner.winningPlan.keyPattern:所扫描的index内容，此处是did:1,status:1,modify_time: -1与scid : 1
queryPlanner.winningPlan.indexName：winning plan所选用的index。
queryPlanner.winningPlan.isMultiKey是否是Multikey，此处返回是false，如果索引建立在array上，此处将是true。
queryPlanner.winningPlan.direction：此query的查询顺序，此处是forward，如果用了.sort({modify_time:-1})将显示backward。
queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey]，这主要是直接定位到mongodb的chunck中去查找数据，加快数据读取。
queryPlanner.rejectedPlans：其他执行计划（非最优而被查询优化器reject的）的详细返回，其中具体信息与winningPlan的返回中意义相同，故不在此赘述。
对executionStats返回逐层分析
第一层，executionTimeMillis
最为直观explain返回值是executionTimeMillis值，指的是我们这条语句的执行时间，这个值当然是希望越少越好。
其中有3个executionTimeMillis，分别是：
executionStats.executionTimeMillis
该query的整体查询时间。
executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate
该查询根据index去检索document获得2001条数据的时间。
executionStats.executionStages.inputStage.executionTimeMillisEstimate
该查询扫描2001行index所用时间。
第二层，index与document扫描数与查询返回条目数
这个主要讨论3个返回项，nReturned、totalKeysExamined、totalDocsExamined，分别代表该条查询返回的条目、索引扫描条目、文档扫描条目。
这些都是直观地影响到executionTimeMillis，我们需要扫描的越少速度越快。
对于一个查询，我们最理想的状态是：
nReturned=totalKeysExamined=totalDocsExamined
第三层，stage状态分析
那么又是什么影响到了totalKeysExamined和totalDocsExamined？是stage的类型。类型列举如下：
COLLSCAN：全表扫描
IXSCAN：索引扫描
FETCH：根据索引去检索指定document
SHARD_MERGE：将各个分片返回数据进行merge
SORT：表明在内存中进行了排序
LIMIT：使用limit限制返回数
SKIP：使用skip进行跳过
IDHACK：针对_id进行查询
SHARDING_FILTER：通过mongos对分片数据进行查询
COUNT：利用db.coll.explain().count()之类进行count运算
COUNTSCAN：count不使用Index进行count时的stage返回
COUNT_SCAN：count使用了Index进行count时的stage返回
SUBPLA：未使用到索引的$or查询的stage返回
TEXT：使用全文索引进行查询时候的stage返回
PROJECTION：限定返回字段时候stage的返回
对于普通查询，我希望看到stage的组合(查询的时候尽可能用上索引)：
Fetch+IDHACK
Fetch+ixscan
Limit+（Fetch+ixscan）
PROJECTION+ixscan
SHARDING_FITER+ixscan
COUNT_SCAN
不希望看到包含如下的stage：
COLLSCAN(全表扫描),SORT(使用sort但是无index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index进行count)
四、设计优化
如果是插入频繁，修改多，查询较少的，可利用数据库的范式形式保存数据：
View Code { "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"), "title" : "如何使用MongoDB", "author" : [ ObjectId("144b5d83041c7dca84416"), ObjectId("144b5d83041c7dca84418"), ObjectId("144b5d83041c7dca84420"), ] }
如果是查询频繁，插入修改较少的，可以全部内嵌来设计：
View Code { "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"), "title" : "如何使用MongoDB", "author" : [ { "name" : "丁磊" "age" : 40, "nationality" : "china", }, { "name" : "马云" "age" : 49, "nationality" : "china", }, { "name" : "张召忠" "age" : 59, "nationality" : "china", }, ] }
折中设计，但是需要考虑到实际业务进行结合来寻找合适的提取字段：
View Code { "_id" : ObjectId("5124b5d86041c7dca81917"), "title" : "如何使用MongoDB", "author" : [ { "_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84416"), "name" : "丁磊" }, { "_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84418"), "name" : "马云" }, { "_id" : ObjectId("144b5d83041c7dca84420"), "name" : "张召忠" }, ] }
五、字段
1、可为不想保存历史数据但又不想删除过多数据的集合添加过期索引，索引可加上过期时间或不添加，插入数据时可在指定字段确定是否添加过期时间
2、组合使用
六、其他
热数据法
可能你的数据集非常大，但是这并不那么重要，重要的是你的热数据集有多大，你经常访问的数据有多大(包括经常访问的数据和所有索引数据)。使用MongoDB，你最好保证你的热数据在你机器的内存大小之下，保证内存能容纳所有热数据。
文件系统法
MongoDB的数据文件是采用的预分配模式，并且在Replication里面，Master和Replica Sets的非Arbiter节点都是会预先创建足够的空文件用以存储操作日志。这些文件分配操作在一些文件系统上可能会非常慢，导致进程被Block。所以我们应该选择那些空间分配快速的文件系统。这里的结论是尽量不要用ext3，用ext4或者xfs。
硬件法
这里的选择包括了对磁盘RAID的选择，也包括了磁盘与SSD的对比选择
七、数据存储方式
1、主从，primary-secondary
2、分片，shard