MongoDB查询优化

最新推荐文章于 2025-06-30 15:48:39 发布

原创

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#MongoDB #c #B

面对MongoDB中22GB数据的查询速度问题，通过分析发现执行查询时进行了全集合扫描。为解决这一问题，文章介绍了如何创建索引以显著提升查询效率，创建索引后查询速度大幅提高，但查询速度稳定性仍有待优化，需要进一步学习和调整。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

我的天呢，最近用MongoDB存储了22G的数据到数据库中，但查询速度太慢了，龟速，任何人都忍受不了。

要解决这个问题，最简单的办法就是创建索引。

后来发现在执行mongo查询时，是直接集合扫描，这样就要扫描1711929个集合，不是扫描索引的。

数据集采用的ftp://ftp.argo.org.cn/pub/ARGO/global/上的所有数据，

条件查询（耗时之久）

>db.argodata.find({"DATE":"2016-01-10"},{"LONGITUDE":1,"LATITUDE":1}).explain(true)
{
   "queryPlanner" : {
       "plannerVersion" : 1,
       "namespace" : "argo.argodata",
       "indexFilterSet" : false,
       "parsedQuery" : {
           "DATE" : {
               "$eq" : "2016-01-10"
           }
       },
       "winningPlan" : {
           "stage" : "PROJECTION",
           "transformBy" : {
               "LONGITUDE" : 1,
               "LATITUDE" : 1
           },
           "inputStage" : {
               "stage" : "COLLSCAN",
               "filter" : {
                   "DATE" : {
                       "$eq" : "2016-01-10"
                   }
               },
               "direction" : "forward"
           }
       },
       "rejectedPlans" : [ ]
   },
   "executionStats