MongoDB查询优化

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。

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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
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