在CentOS上优化MongoDB性能涉及多个方面，包括硬件和配置调整、索引优化、查询优化、分片和复制集策略以及监控和维护。以下是详细的优化步骤和建议：
硬件和配置调整增加内存：确保服务器有足够的内存，以缓存数据和索引，提高查询性能。使用SSD：用SSD替代传统硬盘以提升数据读写速度。调整操作系统设置：关闭不必要的服务，减少系统负载，例如关闭防火墙和禁用SELinux。配置MongoDB：编辑/etc/mongod.conf 文件，调整以下参数：net：调整网络缓冲区大小，如 net.maxIncomingConnections 和 net.maxOutgoingConnections。storage：调整存储引擎的选项，如 storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB。operationProfiling：开启操作分析以监控慢查询。replication：如果使用副本集，调整副本集的配置参数。索引优化创建合适的索引：为经常用于查询的字段创建索引，如 db.collection.createIndex({ field: 1 })。覆盖索引：确保查询的字段都包含在索引中，以便实现覆盖查询，避免额外的磁盘I/O。索引选择性：为具有高选择性的字段创建索引，提高查询性能。定期审查和优化索引：使用 db.collection.getIndexes() 查看集合中的所有索引，删除不再使用或重复的索引。查询优化精简查询逻辑：使用投影限制返回字段，仅查询所需字段，减少数据传输量。优化聚合管道：复杂聚合操作可通过 $match 前置过滤数据，减少中间结果集大小。避免全表扫描：通过 explain("executionStats") 分析执行计划，消除无索引的查询。分片和复制集策略分片键选择：选择高基数字段（如用户ID）作为分片键，确保数据均匀分布，避免数据倾斜。副本集读写分离：从节点处理读请求，主节点专注写入，提升吞吐量。监控和维护使用监控工具：持续使用MongoDB的性能监控工具，如MongoDB Atlas或Ops Manager，定期监控系统性能并根据数据进行必要的调整。执行计划分析：使用 explain() 和 db.currentOp() 定位慢查询及锁竞争问题。其他优化建议数据模型优化：根据应用需求选择合适的数据模型，避免过度规范化，适当的数据冗余和嵌入式文档有助于减少 JOIN 操作，从而优化查询性能。允许使用磁盘：为聚合操作启用磁盘使用， db.transactions.aggregate(pipeline, { allowdiskuse: true })。在进行任何优化操作之前，建议先在测试环境中验证优化效果，并根据实际情况进行调整。请注意，性能调优是一个持续的过程，需要根据实际情况进行调整和优化。
