如何使用阿里云做网站,特色设计网站推荐,湖北住房和城乡建设部网站,网站的服务内容任何中间件的面试说到底都是以高可用、高性能和高并发为主#xff0c;而高性能和高并发基本是同时存在的。 性能优化一直被看作一个高级面试点#xff0c;因为只有对原理了解得很透彻的人#xff0c;在实践中才能找准性能优化的关键点#xff0c;从而通过各种优化手段解决性…任何中间件的面试说到底都是以高可用、高性能和高并发为主而高性能和高并发基本是同时存在的。 性能优化一直被看作一个高级面试点因为只有对原理了解得很透彻的人在实践中才能找准性能优化的关键点从而通过各种优化手段解决性能问题
MongoDB查询过程
MongoDB在分片之后会有一些机制来保证查询能够准确找到数据。在分库分表中查询的执行过程中最重要的一步就是计算数据可能在哪个目标表上。如果实在计算不出来那么只能考虑使用广播。
MongoDB也需要考虑类似的问题。在MongoDB里有一类实例叫做mongos这些实例负责路由查询到目标表上还有合并结果集。 在分库分表中计算目标表是分库分表中间件或分库分表代理完成的
MongoDB的ESR规则
在MongoDB里面设计索引的时候就要考虑所谓的ESR规则。 ESR代表的是EEquality、SSort和RRange也就是相等、排序和范围。在设计索引的时候按照ESR规则来排列你的索引列。
比如说你用A进行等值查找用B进行排序用C进行范围查询那么就应该是ABC如果你是BAC就违反了ESR规则。
而且ESR的三个元素是可以重复的只要保证相对顺序不变就可以。
EESR两个等值列ESSR两个排序列ER没有排序列ERR两个范围列
在设计、优化索引的时候就是要让索引尽量符合ESR规则。
面试准备
有没有遇到过MongoDB慢查询的问题如果有引发慢查询的原因是什么最终是怎么解决的有没有优化过MongoDB的索引是怎么优化的MongoDB的参数有没有调整过调过哪些为什么调整MongoDB的平均查询时间多长99线以及999线是多少
你可以把 MongoDB 的性能优化、MySQL 查询性能优化、Elasticsearch 性能优化三个合并在一起。也就是说你整个面试思路就是讨论它们三个的性能优化手段。
比如
在讨论到MySQL索引优化的时候提起优化MongoDB的索引在讨论到分库分表分页查询的时候提起MongoDB里的mongos在讨论Elasticsearch分片的时候也可以提起MongoDB的分片
通过这样的横向对比树立起一个掌握了各种中间件性能优化方法论的形象从而加深面试官对你的印象赢得竞争优势。
优化MongoDB查询
覆盖索引
在MySQL上使用覆盖索引的最大好处就是不需要回表从索引里就可以直接拿到你需要的数据。 在MongoDB里也可以用这样的手段也就是说如果有一个索引上有你要查询的全部数据那么MongoDB就不用把整个文档加载进来。最直观的做法就是在查询中使用projection方法指定字段而且这些字段都是索引字段。
这算是最基本的优化手段在真实的工作场景也很常见因为最开始开发者为了省事通常是直接把所有的字段查询出来后续随着数据量增长才会遇到性能问题。 之前我做过一个很简单的优化早期有一个业务查询就是把整个文档都加载进来。后面发现这个查询的调用者大部分其实不需要整个文档只需要里面的几个字段。所以就额外提供了一个新的查询接口只会返回部分字段。优化后大部分查询都是调用新接口MongoDB也不需要把整个文档加载进来性能提升了至少30%。 也可以进一步总结一下 不仅仅是查询就算是在更新的时候也要尽可能做到只更新必要的字段。比如在一些业务场景下出于快速研发的角度可能考虑前端把整个文档传过来后端直接更新整个文档。但是如果只传修改过的字段可以只更新必要的字段这样的性能也很好。
