前言
数据库性能对软件整体性能有着至关重要的影响，本文给大家分享了一次MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历，感兴趣的朋友们可以参考学习。
背景说明
1、数据库：MongoDB
2、数据集：
3、业务场景：求平均数
进化过程
在这里使用Python演示
最直接想到的方法
根据上面的业务场景描述，最容易想到的解决方法就是
from pymongo import MongoClient
# 连接数据库
db = MongoClient('mongodb://127.0.0.1:27017')['my_db']
# 简化的查询数据集A的条件
filter = {...}
# 查询Collection A
a_cursor = db.a.find(_filter)
a_docs = [x for x in a_cursor]
# 变量的初始定义
count = 0
total = 0
# 加入需要用到的元素为第21个
index = 20
# 查询Collection B，同时做累加
for a_doc in a _docs:
b_doc = db.b.find_one({'uid':a_doc['uid'], 'date': a_doc['date']})
# 只有能查到相应的结果时，才可以
if b_doc is not None:
total += b_doc['actions'][20]['number']
count += 1
# 求平均数
if count > 0 :
avg = total/count
实现难度当然是最低的，可是整个任务在第一步只有1万条左右的返回时，消耗的时间竟然达到了惊人38秒。当然这是已经加了索引的结果，否则可能都无法得到结果了。
减少查询次数
瓶颈显而易见，在循环中查询Collection B，增加了网络开销，自然也就增加时间，如果一次查询出所有结果，自然会大大提高效率。也就是说，我要把第一步的结果作为条件一次性传递，做一个$in操作。可是怎么才能做到呢？如果在uid和date上分别做$in操作，那么返回的结果就会是二者单独做$操作的合集，很显然这和要求是不符的。
经过上面的分析，似乎进入了死胡同。其实答案也基本显现了，需要有一个字段可以满足上面的要求，那么这个字段就是uid和date的合体，就命名为uid_date。uid_date是一个新字段，在B中并不存在，在使用之前需要将数据库现有的数据做一下处理。
处理完毕改造程序：
# 下面的只体现和本次修改相关的内容
uid_date_list = []
for a_doc in a_docs:
uid_date_list.append(a_doc['uid'] + '_' + a_doc['date'])
# 查询B
b_cursor = db.b.find({'uid_date':{'$in':uid_date_list}})
# 下面就是取出结果，求平均数
...
这一番改造颇费时间，主要是前期的数据处理。代码改造完毕，执行下看看吧。
可是，可是…… 45秒
我做错了什么？！
增加返回记录数
我还是坚信上面的优化思路是对的，现在看看数据库能给一些什么线索吧。
登录到数据库服务器，找到MongoDB的日志/data/mongodb/logs/mongod.log。仔细查找，发现在查询数据集B时有很多getMore命令。这就奇怪了，我是一次性查询，为什么还有getMore。
赶紧查下官方的文档，然后发现了下面的内容：
batcSize参数指定了每次返回的个数，默认的101个。那看来这个应该是问题所在。找下pymongo的文档，也可以设置这个参数，那就设个大的吧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)
这次总该可以了。
嗯，好了一些，降到了20秒左右。可是，这离1秒只能还差距20倍呢。
返回值减负
当日不能放弃，继续通过日志查找线索，发现还是有很多getMore。通过各方查找，发现mongodb每次最多返回16M的记录，通过getMore日志的比对，发现的确如此。由于B中每条记录的过去庞大，每次只能几百条记录，因此要一次多返回，那就必须要减少每次返回的记录数。因为在计算时，只用了特定索引位置上的数据，所以只返回该条记录就可以了。
最后的代码就不再写了，具体可以参考官方文档的实例。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。
