🚀 MongoDB 性能调优实战 —— Explain、慢查询日志、索引优化

老曹碎碎念：
“兄弟们，性能调优就像给女朋友挑口红——你以为你懂她喜欢什么，结果一通操作猛如虎，最后发现她根本不care！所以今天咱们得把MongoDB的性能调优搞明白，别让数据库‘卡’得像初恋一样尴尬。”

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🎯 学习目标

1. 掌握 explain() 的使用方法，看懂执行计划。
2. 理解慢查询日志的作用，并学会如何开启和分析。
3. 深入了解索引优化策略，避免“全表扫描”的悲剧。
4. 结合真实案例，搞定常见性能瓶颈问题。
5. 应对面试中的高频问题，成为团队里的“性能大神”。

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🔍 一、Explain 执行计划详解

1.1 什么是 Explain？

explain() 是 MongoDB 提供的一个神器，它会告诉你一条查询语句到底是怎么被执行的。就像医生看病要拍X光片一样，我们也要用 explain() 来透视查询内部的运行机制。

db.collection.find({ name: "老曹" }).explain("executionStats")

• "queryPlanner"：默认模式，返回基本的查询计划。
• "executionStats"：详细模式，包括扫描文档数、执行时间等关键指标。
• "allPlansExecution"：对比多个候选计划的执行效果。

1.2 Explain 输出字段解读（附表格）

字段名	含义说明
stage	查询阶段（如 IXSCAN、COLLSCAN、FETCH）
nReturned	返回的文档数量
totalDocsExamined	扫描过的文档总数
totalKeysExamined	扫描过的索引键数量
executionTimeMillis	查询耗时（毫秒）

⚠️ 小贴士：如果你看到 COLLSCAN，恭喜你，触发了“全表扫描”，赶紧去检查有没有建索引！

1.3 Mermaid 流程图解析 Explain 工作原理

💡 核心逻辑：MongoDB 先判断是否有合适的索引，如果有就走索引扫描；如果没有只能硬着头皮做全表扫描，效率直接拉胯。

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📊 二、慢查询日志分析

2.1 开启慢查询日志

MongoDB 默认不会记录慢查询，我们需要手动开启：

mongod --profile=1 --slowms=100

或者修改配置文件：

operationProfiling:
   mode: slowOp
   slowOpThresholdMs: 100

🤔 解释一下参数含义：

• mode: 记录模式（off 关闭 / slowOp 只记慢查 / all 记录所有）
• slowOpThresholdMs: 定义“慢”的标准，默认单位是毫秒

2.2 查看慢查询日志

use admin
db.system.profile.find().pretty()

输出样例：

{
  "op": "query",
  "ns": "test.users",
  "query": { "age": { "$gt": 30 } },
  "millis": 150,
  "nreturned": 500,
  "docsExamined": 100000
}

🔍 重点观察字段：

• millis: 查询耗时超过阈值了吗？
• docsExamined: 是否存在大量无效扫描？

2.3 分析工具推荐

工具名称	功能亮点
mtools	Python 写的日志分析神器
MongoDB Compass	GUI 界面直观展示慢查询统计

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🧠 三、索引优化实战

3.1 索引类型回顾

类型	场景举例
单字段索引	{ age: 1 }
复合索引	{ city: 1, salary: -1 }
唯一索引	{ email: 1 } （防止重复注册）
文本索引	{ content: "text" } （全文检索）

3.2 索引选择原则

✅ 正确姿势：

1. 高选择性优先：字段区分度越高越好（例如手机号 vs 性别）。
2. 覆盖查询：尽量让索引包含查询所需的所有字段。
3. 排序友好：为经常排序的字段建立索引。

❌ 错误示范：

// 不要这样干！性别这种低区分度字段不适合单独建索引
db.users.createIndex({ gender: 1 })

3.3 索引优化实战步骤

Step 1: 发现慢查询

使用 explain 和 profile 找出耗时严重的语句。

Step 2: 分析当前索引

db.collection.getIndexes()

Step 3: 创建新索引

db.users.createIndex({ city: 1, salary: -1 })

Step 4: 对比前后性能

再次运行 explain，验证优化效果。

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🧩 四、十大面试高频问题

编号	问题	答案要点
Q1	如何定位慢查询？	explain + profile + mtools
Q2	COLLSCAN 是啥意思？	全表扫描，没用上索引
Q3	如何评估一个索引的好坏？	查看 nReturned / totalDocsExamined 的比例
Q4	复合索引顺序重要吗？	很重要！遵循最左前缀原则
Q5	MongoDB 支持哪些类型的索引？	单字段、复合、唯一、文本、地理位置
Q6	如何清理无用索引？	db.collection.dropIndex()
Q7	explain 中 executionTimeMillis 包含网络延迟吗？	不包含，仅计算数据库引擎内部耗时
Q8	为什么有时候明明有索引却不生效？	查询条件不符合最左前缀 or 使用了不支持索引的操作符
Q9	能否在一个集合上同时建多个复合索引？	可以，但要考虑维护成本
Q10	索引越多越好吗？	不是！写入性能下降 + 内存占用增加

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📈 五、实战案例剖析

案例背景

某电商网站用户表 users 包含百万级数据，最近频繁出现页面加载缓慢的问题。

原始查询语句：

db.users.find({ city: "北京", salary: { $gte: 10000 } }).sort({ register_time: -1 })

优化过程

1. 初始状态：explain 显示 COLLSCAN，耗时高达 2s。
2. 添加索引```javascript
   db.users.createIndex({ city: 1, salary: 1, register_time: -1 })

3. 优化后表现：explain 显示 IXSCAN，耗时降至 50ms。

📊 效果对比表：

指标	优化前	优化后
执行时间	2000 ms	50 ms
扫描文档数	1,000,000	1,200
返回文档数	500	500

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🧾 六、总结表格

技术点	核心思想	实践建议
explain	看透查询本质	每条上线 SQL 必须跑一遍 explain
慢查询日志	监控系统健康状况	设置合理的 slowms 阈值
索引设计	让机器少干活	优先考虑高选择性和覆盖查询
性能瓶颈排查	从现象入手，层层递进	explain → profile → 索引调整

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💬 最后唠叨几句

老曹寄语：
“性能调优不是一次性任务，而是持续迭代的过程。记住一句话：当你觉得没问题的时候，往往就是最大的问题！”

👉 下期预告：我们将聊聊 MongoDB 的监控与日志分析，教你如何做个“未卜先知”的 DBA！

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