db.collection.createIndex({ "fieldName": 1 })

復(fù)合索引是針對多個字段的查詢優(yōu)化，它可以大大提高多條件查詢的效率。創(chuàng)建復(fù)合索引的命令如下：

db.collection.createIndex({ "field1": 1, "field2": -1 })

另外，MongoDB還支持文本索引和地理空間索引，如果你的應(yīng)用涉及到文本搜索或地理位置查詢，可以考慮創(chuàng)建相應(yīng)類型的索引。

注意索引選擇性
索引的選擇性（即字段不同值的數(shù)量）對查詢性能有重要影響。通常來說，選擇性高的字段（如ID、用戶名等唯一字段）更適合建立索引，而選擇性低的字段（如性別、狀態(tài)等重復(fù)值較多的字段）則不適合建立索引。

2. 使用聚合管道進(jìn)行查詢優(yōu)化

MongoDB的聚合框架非常強(qiáng)大，可以高效地處理復(fù)雜的查詢和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化。使用聚合管道時，要特別注意管道的執(zhí)行順序。MongoDB會按照從左到右的順序依次執(zhí)行各個階段，因此合理安排管道階段的順序，能顯著提升查詢效率。

優(yōu)化管道順序
首先應(yīng)盡可能將數(shù)據(jù)篩選和減少數(shù)據(jù)量的操作（如$match、$project）放在管道的前面，這樣可以減小后續(xù)操作的數(shù)據(jù)量，減少計算量。

db.collection.aggregate([
  { $match: { "status": "active" } },
  { $group: { "_id": "$city", "count": { $sum: 1 } } },
  { $sort: { "count": -1 } }
])

避免過度使用$unwind和$group
雖然$unwind和$group是非常強(qiáng)大的操作，但在處理大量數(shù)據(jù)時，可能會導(dǎo)致性能下降。在設(shè)計聚合查詢時，應(yīng)該盡量避免在數(shù)據(jù)量非常大的時候使用這些操作，或者通過提前限制數(shù)據(jù)量來降低它們的影響。

3. 優(yōu)化查詢語句

查詢語句的書寫也直接影響MongoDB的查詢性能。以下是一些優(yōu)化MongoDB查詢的技巧：

避免使用$or操作符
$or操作符在執(zhí)行時需要對多個條件分別進(jìn)行評估，可能會導(dǎo)致查詢性能下降。建議使用$and操作符或通過建立復(fù)合索引來優(yōu)化。

db.collection.find({ $or: [{ "status": "active" }, { "age": { $gt: 30 } }] })

可以改為：

db.collection.find({ "status": "active", "age": { $gt: 30 } })

使用范圍查詢優(yōu)化
MongoDB支持范圍查詢，如使用$gt、$lt等操作符。當(dāng)查詢中有范圍操作時，確保該字段已建立索引，這樣可以減少全表掃描的時間。

db.collection.find({ "age": { $gt: 30, $lt: 50 } })

4. 硬件優(yōu)化與配置調(diào)整

除了優(yōu)化查詢語句和索引外，硬件配置和MongoDB的配置優(yōu)化也是提升查詢性能的重要手段。

增加內(nèi)存
MongoDB是內(nèi)存敏感型的數(shù)據(jù)庫，更多的內(nèi)存可以減少磁盤I/O，提升查詢速度。建議將數(shù)據(jù)集盡可能加載到內(nèi)存中，以減少磁盤的訪問。

磁盤I/O優(yōu)化
MongoDB的性能在很大程度上依賴于磁盤的I/O性能。使用SSD硬盤替代傳統(tǒng)的HDD硬盤，能夠大幅提升磁盤讀寫速度，從而提升查詢性能。

配置journal和寫入策略
MongoDB的journal功能可以確保數(shù)據(jù)的可靠性，但開啟journal會增加磁盤I/O，進(jìn)而影響性能。根據(jù)應(yīng)用場景的需求，適當(dāng)調(diào)整journal設(shè)置，或者在性能要求極高時選擇關(guān)閉journal。

5. 使用sharding分片提高查詢吞吐量

當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模時，單個MongoDB實例的性能可能無法滿足需求。此時，可以考慮使用sharding（分片）技術(shù)，將數(shù)據(jù)分布到多個服務(wù)器上，通過分片來提高查詢的吞吐量和處理能力。

啟用分片
MongoDB的分片機(jī)制將數(shù)據(jù)劃分為多個“片段”，每個片段存儲在不同的服務(wù)器上。通過設(shè)置合適的分片鍵，可以將查詢請求均勻分配到各個分片，從而提高查詢性能。

sh.enableSharding("myDatabase")

分片鍵的選擇非常重要，一般來說，分片鍵應(yīng)選擇訪問頻繁的字段，且該字段的選擇性要高，能夠均勻地分布數(shù)據(jù)。

6. 定期清理和維護(hù)數(shù)據(jù)庫

隨著時間的推移，MongoDB中的數(shù)據(jù)可能會出現(xiàn)碎片化，影響查詢性能。因此，定期清理和維護(hù)數(shù)據(jù)庫也至關(guān)重要。

清理過期數(shù)據(jù)
對于日志或臨時數(shù)據(jù)，定期刪除過期數(shù)據(jù)可以減少數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān)，從而提升性能。

執(zhí)行數(shù)據(jù)庫壓縮
MongoDB提供了數(shù)據(jù)壓縮功能，可以通過定期壓縮來減少磁盤空間的占用，提高查詢效率。

db.collection.repairDatabase()

優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)
對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)優(yōu)化，合并過期的集合、刪除冗余的索引等，能夠進(jìn)一步提升性能。

總結(jié)

通過合理的索引設(shè)計、聚合管道優(yōu)化、查詢語句優(yōu)化、硬件配置調(diào)整、分片技術(shù)和數(shù)據(jù)庫維護(hù)等多種手段，開發(fā)者可以顯著提高M(jìn)ongoDB在Ubuntu環(huán)境下的查詢性能。然而，每個MongoDB實例的實際情況都不同，優(yōu)化方法需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)量進(jìn)行選擇。通過不斷地優(yōu)化和調(diào)整，可以使MongoDB在大數(shù)據(jù)場景下依舊保持高效的查詢性能。