MongoDB文檔結構的最佳實踐包括明智地使用嵌入式文檔、優(yōu)先選擇組合而不是繼承、根據(jù)查詢模式創(chuàng)建索引、避免過度索引、使用覆蓋查詢、限制結果集大小、選擇合適的分片鍵以及主動監(jiān)控和擴展分片集群等。以下是相關介紹：
MongoDB文檔結構的最佳實踐
- 明智地使用嵌入式文檔：在有意義的情況下，利用嵌入式文檔來表示實體之間的關系，但請注意文檔大小限制。
- 優(yōu)先選擇組合而不是繼承：設計模式以使用組合來表示關系，這與MongoDB面向文檔的性質非常吻合。
- 根據(jù)查詢模式創(chuàng)建索引：分析查詢模式并創(chuàng)建支持常用查詢的索引。
- 避免過度索引：雖然索引提高了讀取性能，但它們會帶來存儲和寫入性能成本。
- 使用覆蓋查詢：優(yōu)化索引覆蓋的查詢，最大限度地減少從存儲層獲取數(shù)據(jù)的需要。
- 限制結果集：查詢時，限制返回文檔的數(shù)量，以提高查詢性能。
- 選擇合適的分片鍵：分片鍵的選擇對于均勻的數(shù)據(jù)分布和高效的查詢路由至關重要。
- 主動監(jiān)控和擴展：定期監(jiān)控分片集群并根據(jù)增長模式主動擴展它。
MongoDB文檔結構設計的六條原則
- 優(yōu)先考慮內嵌：除非有什么迫不得已的原因，否則優(yōu)先考慮內嵌文檔。
- 單獨訪問的對象不適合內嵌：如果需要單獨訪問一個對象，那這個對象就不適合被內嵌到其他對象中。
- 數(shù)組不應該無限制增長：如果數(shù)組元素數(shù)量很多，考慮使用引用ObjectID的方案。
- 不要害怕應用層級別的JOIN：如果索引建的正確并且通過投影條件限制返回的結果，那么應用層級別的JOIN并不會比關系數(shù)據(jù)庫中JOIN開銷大多少。
- 在進行反范式設計時請先確認讀寫比：一個幾乎不更改只是讀取的字段才適合冗余到其他對象中。
- 數(shù)據(jù)結構要去適應你的程序的讀寫場景：數(shù)據(jù)的結構要去適應你的程序的讀寫場景。
MongoDB性能優(yōu)化的技巧
- 索引優(yōu)化：使用合適的索引可以大大提高查詢性能。
- 適當?shù)臄?shù)據(jù)建模：正確的數(shù)據(jù)建?？梢蕴岣卟樵冃阅?。
- 冷熱數(shù)據(jù)分離：將熱數(shù)據(jù)（經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)）和冷數(shù)據(jù)（不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)）分離存儲，可以提高查詢性能。
- 避免全表掃描：盡量避免全表掃描，使用索引查詢來定位所需的數(shù)據(jù)。
MongoDB性能優(yōu)化的實踐步驟
- 找出慢語句：使用MongoDB的性能分析工具來找出這些慢語句。
- 使用explain分析：通過使用explain來對這些慢語句進行診斷。
- 創(chuàng)建索引：分析完之后需要創(chuàng)建新的索引(index)來提升查詢的性能。
- 使用稀疏索引來減少空間占用：如果使用sparse documents，并重度使用關鍵字$exists，可以使用sparse indexes來減少空間占用提升查詢的性能。
通過遵循這些最佳實踐和設計原則，可以有效地優(yōu)化MongoDB文檔結構，提高查詢性能，并確保數(shù)據(jù)的安全性和可維護性。
