Multithreading 针对读取优化MongoDB

我使用MongoDB作为只读文档源，用于计算统计数据。每个文档都没有子文档，但数据库有大约900k个文档，每天将增加约1k个文档，在数据库空闲时添加

因此，我想了解以下几点：

我已经读到，当整个集合存储在RAM中时，MongoDB工作得最好。假设我的数据库约为400MB，并且我们的服务器可以轻松地将整个内容填充到RAM中，有没有办法让MongoDB将我的整个集合预加载到RAM中

我还了解到，在某些情况下，创建副本集将有助于提高数据库的读取性能。我的场景是其中之一吗

我正在处理我的统计计算，但请注意，当我处理这些计算时，完成针对mongoDB运行的查询所需的时间是处理它们时的三倍，而不是同步运行它们。当我同时对同一个集合发出请求时，我能做些什么来提高数据库的性能吗

关于第1点： 您可以使用来说服数据库将集合加载到内存中。但请记住，这不是永久性的。如果您不能很快访问缓存的文档，它们将被取消缓存，以支持使用更频繁的文档

关于第2点和第3点： 副本集是提高并行读取操作性能的好方法。副本集的每个服务器都镜像整个数据，并且可以自己响应任何查询，而无需联系其他服务器。这意味着，当副本集中的服务器数量翻倍时，同步查询的性能也会翻倍

请记住，您设置的连接可能会阻止它使用多个服务器

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或者，您可以构建分片集群，但这在技术上比副本集复杂得多，并且当查询与集合的分片键不匹配，或者当您选择的分片键的方式导致请求在分片之间分布不均匀时，读性能不会有多大提高。

否，当集合位于RAM中时，MongoDB的工作效果不佳。我不知道是谁告诉你的，但对于MongoDB的工作原理，这是一个常见的误解

当MongoDB不仅可以将您的工作集放入RAM（）中，而且还可以以非常快的速度将其加载到RAM中时，它工作得最好。有一件事可以帮助提高工作集中分页的速度，那就是文档的大小

这就是MongoDB被限制为16MB的原因之一，已经发现尺寸越大，对性能的影响就越大。基本上，你花了太多的时间从磁盘加载数据，这是在SQL技术中通过逻辑拆分表来实现非规范化的一个原因；以加快加载速度

这意味着您可能必须优化值的大小和字段名的大小，以满足读取的性能需要。当然，您还必须匹配硬件

副本集实际上并不是为了帮助提高读取性能而设计的，它们是为了通过自动故障切换为数据提供高可用性而设计的。你所读的主题建议你从第二本书里读过时的书。正如最近所证明的那样（edit：因为proven是一个强有力的词，而且这是基于场景的，我要说的是“found”），它实际上比使用PrimaryPreferred read preference的性能要差

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至于提高性能，我们需要您提供有关页面错误、IO瓶颈和通用mongostat和top的统计信息。

如果您有多个问题，请为每个问题打开一个新问题。如果有人能回答三个问题中的一个，但不是全部，他们不会写答案，因为这会被认为是不完整的。MongoDB文档可以帮助您：谢谢，这是一个让我开始的好地方！“没有办法”是什么意思？这里有touch命令：复制集用于HA和故障切换。它们不是衡量阅读的方式。@AsyaKamsky谢谢，我不知道触摸。答案已编辑。@AsyaKamsky提高可靠性只是使用副本集的一个原因。您可以使用副本集来扩展读取，方法是拥有多个二级副本并在它们之间分发读取。如果整个集合都在RAM中，这比不完全在RAM中要好。我觉得你说的不是真的。当然，如果磁盘IO速度较慢，则可能会严重损害整体性能。但是，如果可以在用户访问数据库之前加载整个集合。。。那么，这不是很理想吗？还有许多其他因素可能会使查询速度变慢，当然也会产生重大影响（如缺少索引）。@wiredparie操作系统很少将整个集合在ram中长时间保存，即使它很小，mongod当然也不会将其固定到内存中，因此，它实际上不会表现得更好。如果它被频繁使用，它将被保存在内存中，特别是在没有内存压力的情况下。（我对你的答案投了更高的票，因为我确实认为它比公认的答案更好…：）。“正如最近证明的那样，这实际上可能表现得不太好”[需要引用]