文档数据库服务 DDS-开发规范:性能相关
性能相关
- 业务程序禁止执行全表扫描的查询。
- 执行查询时,只选择需要返回的字段,不需要的字段不要返回。从而减少网络和进程处理的负载,修改数据时,只修改变化需要修改的字段,不要整个对象直接存储全部修改。
- 避免使用$not。DDS并不会对缺失的数据进行索引,因此$not的查询条件将会要求在一个结果集中扫描所有记录。如果$not是唯一的查询条件,会对集合执行全表扫描。
- 用$and时把匹配最少结果的条件放在最前面,用$or时把匹配最多结果的条件放在最前面。
- 单个实例中,数据库的总的个数不要超过200个,总的集合个数不要超过500个。集合数量过多会导致内存压力变高,并且集合数量多会导致重启以及主备倒换性能变差,影响紧急情况下的高可用性能。
- 业务上线前,一定要对数据库进行性能压测,评估业务峰值场景下,对数据库的负载情况。
- 禁止同时执行大量并发事务,且长时间不提交。
- 业务正式上线前, 所有的查询类别,都应该先执行查询计划检查查询性能。
- 每个连接在后台都是由一个单独线程处理,每个线程会分配1MB的栈内存。所以连接数不宜过多,否则会占用过多的内存。
- 使用连接池,避免频繁的建立连接和断开连接,否则会导致CPU过高。
- 减少磁盘读写:避免使用不必要的upsert命令,避免查询不必要的数据。
- 优化数据分布:对数据进行分片,同时分散热点数据,均衡地使用实例资源。如何进行数据分片,请参见设置数据分片。
- 减少锁冲突:避免对同一个Key过于频繁地操作。
- 减少锁等待:避免前台创建索引。
注意
开发过程中对集合的每一个操作都要通过执行explain()检查其执行计划,如:
db.T_DeviceData.find({"deviceId":"ae4b5769-896f"}).explain();
db.T_DeviceData.find({"deviceId":"77557c2-31b4"}).explain("executionStats");
对于查询而言,因为覆盖查询不需要读取文档,而是直接从索引中返回结果,这样的查询性能好,所以尽可能使用索引覆盖查询。如果explain()的输出显示indexOnly字段为真,则说明这个查询就被一个索引覆盖。
- 看执行时间:executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate和executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate时间越短越好。
- executionStats.executionTimeMillis表示执行计划选择和执行的所有时间。
- executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate表示执行计划的执行完成时间。
- executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate表示执行计划下的子阶段执行完成时间。
- 看扫描条数:三个条目数相同为最佳。
- executionStats. nReturned表示匹配查询条件的文档数。
- executionStats .totalKeysExamined表示索引扫描条目数。
- executionStats .totalDocsExamined表示文档扫描条目数。
- 看Stage状态,性能较好的Stage状态组合如下。
- Fetch+IDHACK
- Fetch+ixscan
- Limit+(Fetch+ixscan)
- PROJECTION+ixscan
表1 状态说明 状态名称
描述
COLLSCAN
全表扫描
SORT
内存中进行排序
IDHACK
根据_id进行查询
TEXT
全文索引
COUNTSCAN
未用索引计数
FETCH
索引扫描
LIMIT
使用Limit限制返回数
SUBPLA
未用索引的$or查询阶段
PROJECTION
限定返回字段时stage的返回
COUNT_SCAN
使用索引计数