mongodb单机性能

MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，在数据存储和查询等方面显示出很高的性能。在本文中，我们将介绍如何利用MongoDB来实现单机性能的优化，并给出一些代码示例。

一.使用索引

索引是MongoDB查询数据时极其重要的组件，它可以大大加速查询的速度。每一次查询，MongoDB都会扫描整个文档，以此来查找符合条件的数据。如果文档很大，这个过程就会变得非常缓慢。使用索引，MongoDB会直接从索引中查找符合条件的文档，而不是遍历整个数据集。

例如，我们有一个名叫students的集合，每一个学生都有一个名字和一个年龄。如果我们想查询年龄为20的学生，我们可以使用如下代码创建索引：

db.students.createIndex({ age: 1 })

这样，MongoDB会在查询时使用age字段的索引，大大提高了查询的速度。

二.使用分片

MongoDB支持数据的分片，将一个集合分散到不同的物理节点上存储，从而实现水平扩展。对于大型的MongoDB集合，这种方式可以极大地提高单机性能。在MongoDB中使用分片非常简单，只需要在集合中创建一个片键，并将集合分为几个分片即可。

例如，我们有一个名为“bigdata”的数据集合，以_id为片键，将其分成三个分片：

sh.shardCollection("test.bigdata", {"_id":1})

在上述代码中，我们使用sh.shardCollection()命令将集合bigdata分散到三个物理节点上。这样就可以把每个节点的负载均衡，减小单个节点的压力，提高查询性能。

三.启用使用 WiredTiger 存储引擎

MongoDB使用WiredTiger作为默认的存储引擎。如果你是使用较早版本的MongoDB，可能会使用MMapv1作为默认的存储引擎。WiredTiger在性能方面更为优秀，它使用了更高效的I/O系统和更好的压