MongoDB索引优化的艺术：从基础原理到性能调优

title: MongoDB索引优化的艺术：从基础原理到性能调优实战
date: 2025/05/21 18:08:22
updated: 2025/05/21 18:08:22
author: cmdragon

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MongoDB索引优化与性能调优的核心策略包括：索引基础原理，如单字段、复合、唯一和TTL索引；索引创建与管理，通过FastAPI集成Motor实现；查询性能优化，使用Explain分析、覆盖查询和聚合管道优化；实战案例，如电商平台订单查询优化；常见报错解决方案，如索引创建失败、查询性能下降和文档扫描过多问题。这些策略能显著提升查询速度和系统性能。

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• 后端开发
• FastAPI

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• MongoDB
• 索引优化
• 性能调优
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• 查询分析
• 聚合管道
• 错误处理

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第四章：索引优化策略与性能调优

1. MongoDB索引基础原理

在MongoDB中，索引相当于图书的目录系统。当集合存储量达到百万级时，合理的索引设计能让查询速度提升10-100倍。索引本质上是特殊的数据结构（B-Tree），存储着字段值的排序副本。

主要索引类型：

# 单字段索引示例
async def create_single_index():
    await db.products.create_index("name")


# 复合索引示例（注意字段顺序）
async def create_compound_index():
    await db.orders.create_index([("user_id", 1), ("order_date", -1)])


# 唯一索引示例
async def create_unique_index():
    await db.users.create_index("email", unique=True)


# TTL索引示例（自动过期）
async def create_ttl_index():
    await db.logs.create_index("created_at", expireAfterSeconds=3600)

2. 索引创建与管理实战

在FastAPI中集成Motor进行索引管理的最佳实践：

from fastapi import APIRouter
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
from pydantic import BaseModel

router = APIRouter()


class Product(BaseModel):
    name: str
    price: float
    category: str


# 连接MongoDB
client = AsyncIOMotorClient("mongodb://localhost:27017")
db = client["ecommerce"]


@router.on_event("startup")
async def initialize_indexes