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。以下是一些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：
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 })。
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。在进行任何更改之前，建议先备份数据并评估潜在的风险和影响。