MongoDB Java驱动程序的索引无法提高性能

Question

在我的数据库中，我有一个包含以下结构的100K文档的索引：

{ "_id" : ObjectId("56f2ce94ef4c3043f12141b8"), "a" : "aaaa", "b" : "bbbb", "c" : "cccc" ...}

在Java上，插入后，我调用函数：

myCollection.createIndex(new Document("a", 1)); 

并为了查询：

 FindIterable<Document> iterable = 
DB.getCollection(collection).find(dbobj);

经过几次测试，有或没有查询的性能是相同的。 我愿意提供有关我的操作的更多信息。
说明命令给我：

 {
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 1,
        "namespace" : "db.MyCollection",
        "indexFilterSet" : false,
        "parsedQuery" : {
            "a" : /^aaaa.*/i
        },
        "winningPlan" : {
            "stage" : "FETCH",
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
                "filter" : {
                    "a" : /^aaaa.*/i
                },
                "keyPattern" : {
                    "a" : 1
                },
                "indexName" : "a_1",
                "isMultiKey" : false,
                "isUnique" : false,
                "isSparse" : false,
                "isPartial" : false,
                "indexVersion" : 1,
                "direction" : "forward",
                "indexBounds" : {
                    "Modality" : [
                        "[\"\", {})",
                        "[/^aaaa.*/i, /^aaaa.*/i]"
                    ]
                }
            }
        },
        "rejectedPlans" : [ ]
    },
    "ok" : 1
}

Answer 1

在MongoDB中，如果要将索引用于不区分大小写的查询，则需要使用文本索引 。

Answer 2

如问题评论中所述，当所有文档都无法容纳在内存中时，MongoDB会变慢，而当索引字段无法容纳在内存中时，MongoDB会变得非常慢。 这是因为MongoDB必须诉诸内存分页 。 这意味着MongoDB在您的HDD上保存了部分内存内容，并且检索速度很慢。 基本上，您将失去拥有索引字段的优势。

避免这种情况的策略是：

• 增加服务器上的RAM量
• 使用包含多个服务器的分片配置
• 限制跨文档的数据重复
• 限制索引字段

您可以使用MongoDB控制台上的db.my_collection.stats（）命令来观察MongoDB占用的内存量。 这应该是输出：

{
   "ns" : "guidebook.restaurants",
   "count" : 25359,
   "size" : 10630398,
   "avgObjSize" : 419,
   "storageSize" : 4104192
   "capped" : false,
   "wiredTiger" : {
         "metadata" : {
            "formatVersion" : 1
         },
         [...]
      "nindexes" : 4,
      "totalIndexSize" : 626688,
      "indexSizes" : {
         "_id_" : 217088,
         "borough_1_cuisine_1" : 139264,
         "cuisine_1" : 131072,
         "borough_1_address.zipcode_1" : 139264
      },
      "ok" : 1
 }

storageSize显示用于存储文档的内存量（以字节为单位）， totalIndexSize显示用于存储索引值的内存量（以字节为单位）。 您可以在indexSizes子文档中查看哪些索引字段占用了大部分空间。

理想情况下，您想拥有比storageSize + totalIndexSize更多的RAM，但实际上您应该拥有比totalIndexSize更多的RAM。