MongoDB 是一个流行的开源文档数据库，它以高性能、高可用性和可扩展性著称。本文主要分享了关于MongoDB优化的一些关键心得，旨在帮助开发者更好地管理和优化MongoDB实例。
MongoDB的参数配置至关重要。其中，`storageEngine` 和 `directoryperdb` 是两个重要的设置。`directoryperdb` 参数允许每个数据库单独存储在一个文件夹中，便于管理和备份。而`storageEngine`决定了数据存储方式，默认的MMAPv1虽然成熟，但推荐使用从3.0版本开始引入的wiredTiger引擎。wiredTiger提供了更优秀的磁盘空间利用率、更小的索引大小和更快的查询速度，并且支持文档级别的锁，允许在写操作时并行读取，显著提高了并发性能。尽管它可能需要配合特定的管理工具，如NosqlManager-mongo，但其性能优势值得克服这些挑战。
与关系型数据库不同，MongoDB并不需要对集合进行水平切分。在关系数据库中，分表常用于应对大数据量带来的性能问题，因为一张表通常对应一个文件。然而，MongoDB以BSON文档形式存储数据，每个集合不是一个单一文件，而是由多个数据块组成，因此水平切分带来的性能提升不明显。相反，它增加了维护复杂性。为大型集合创建索引是更好的选择，可以使用JavaScript脚本动态创建索引，以提高查询效率。但是，动态切分和分片(sharding)在MongoDB中是设计用于处理海量数据的，千万级别的数据量通常不需要切分，只需根据业务需求合理组织集合。
第三，对于需要缓存固定数量数据的场景，使用Capped Collection是一个明智的选择。Capped Collection类似于一种自动过期的数据结构，它能限制集合的大小，并且在达到容量时自动覆盖最旧的数据，适合实现简单的FIFO（先进先出）缓存策略，比常规集合在性能上更具优势。
第四，为了确保生产环境的高可用性和稳定性，使用副本集是非常必要的。副本集提供自动故障转移和读写分离，这对于系统扩展和性能优化至关重要。即使初期部署成本稍高，但从长期来看，这是保障服务连续性和性能的关键。
熟练掌握`explain`命令对于优化查询性能至关重要。`explain`可以分析查询执行计划，帮助识别查询瓶颈，从而调整索引和查询策略，提升查询效率。同时，通过shell直接操作数据库并监控查询性能，可以更深入地理解MongoDB的工作原理，以便做出更精确的优化决策。
MongoDB的优化涉及多个层面，包括正确配置存储引擎、避免不必要的水平切分、利用Capped Collection、采用副本集以及善用`explain`命令。这些经验分享对于任何正在或计划使用MongoDB的人来说都是非常有价值的指导。
