脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了MongoDB查询性能优化验证及验证，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

结论：

1、 200w数据，合理使用索引的情况下，单个stationId下4w数据。mongodb查询和排序的性能理想，无正则时client可以在600ms+完成查询，qps300+。有正则时client可以在1300ms+完成查询，qps140+。

2、 Mongodb的count性能比较差，非并发情况下client可以在330ms完成查询，在并发情况下则需要1-3s。可以考虑估算总数的方法，http://blog.sina.COM.cn/s/bLOG_56545fd30101442b.htML

测试环境：mongodb使用 replica set，1主2从，96G内存，版本2.6.5

Mem消耗（4个200w数据的collection）：

空间消耗（测试数据最终选定的collection）：

Jvm: -XMs2G -Xmx2G

Ping延迟33ms

查询都使用ReadPReference.secondaryPreferred()

无正则

1、 创建stationId,firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）

查询次数：20000

查询条件：多条件查询10条记录，并逐条获取记录

String key = "清泉" + r.nextInt(1000);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",new BasicDBObject("$in",new Integer[]{20}))
.apPEnd("firmId",new BasicDBObject("$gt",5000))
.append("dealCount",r.nextInt(1000000))); DBCursor cursor = collection.find(queryObject).limIT(10).skip(2);

并发：200

耗时：61566

单次耗时（server）：124ms

Qps:324.85

2、 创建stationId,firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）

查询次数：20000

查询条件：多条件查询10条记录排序，并逐条获取记录

String key = "清泉" + r.nextInt(100);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",new Integer[]{4,20}))
.append("firmId",r.nextInt(1000000))); DBCursor cursor = collection.find(queryObject)
.sort(new BasicDBObject("firmId",1)).limit(10).skip(2);

并发：200

耗时：63187

单次耗时（server）：119ms

Qps:316.52

3、 创建stationId,firmId复合引查询场景（200w集合，12个字段）

查询次数：2000

查询条件：多条件查询记录数

String key = "清泉" + r.nextInt(100);
Pattern pattern = Pattern.compile(key);
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("stationId",r.nextInt(1000000))); 
long count = collection.count(queryObject);

并发：200

耗时：21887

单次耗时（client）：280ms

Qps:91.38

有正则

4、 创建stationId,5000)) .append ("dealCount",r.nextInt(1000000))) .append("firmName",pattern); DBCursor cursor = collection.find(queryObject).limit(10).skip(2);

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的MongoDB查询性能优化验证及验证全部内容，希望文章能够帮你解决MongoDB查询性能优化验证及验证所遇到的问题。

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