mongodb负载高怎么优化

1、1 数据量大

随着业务的发展，数据量会不断增加，这会导致数据库的负载越来越高，当数据量达到一定程度时，数据库的性能会受到严重影响，甚至出现卡顿、崩溃等问题。

1、2 索引不足

索引是数据库查询性能的关键，如果没有合适的索引，查询性能会大大降低，从而导致数据库负载升高，索引的数量和质量也会影响数据库的负载，过多的索引会占用过多的存储空间和计算资源，而过少或不合适的索引则会导致查询性能下降。

1、3 查询优化不当

查询是数据库操作的主要方式，优化查询可以有效降低数据库负载，很多开发者在编写查询时，往往忽视了查询优化的重要性，导致查询性能较差，从而使数据库负载升高。

1、4 写入压力过大

MongoDB是一个典型的读写分离的数据库，但是在某些场景下，写入压力可能会超过读取压力，导致数据库负载升高，当有大量的写入操作时，磁盘I/O压力会增大，从而影响数据库性能。

2、1 合理规划分片策略

分片是MongoDB解决大数据量和高性能问题的关键技术，通过将数据分布在多个服务器上，可以实现水平扩展，提高数据库的吞吐量和并发能力，在规划分片策略时，需要考虑数据量、查询需求、硬件资源等因素，以达到最佳的性能平衡。

2、2 建立合适的索引

建立合适的索引是提高查询性能的关键，在创建索引时，需要根据查询需求选择合适的索引类型(如单键、多键、复合索引等),并注意索引的数量和分布，还需要定期分析索引的使用情况，对不再使用的索引进行删除，以节省存储空间和提高查询性能。

2、3 优化查询语句

优化查询语句可以提高查询性能，在编写查询时，需要注意以下几点：

使用投影(projection)来减少返回的数据量；

使用聚合管道(aggregation pipeline)来简化查询逻辑；

避免使用全表扫描(full table scan);

尽量使用索引进行查询。

2、4 限制写入操作

为了减轻写入压力，可以采取以下措施：

控制写入频率，避免短时间内大量写入；

使用批量写入(bulk write)操作来提高写入效率；

对写入操作进行分区，将不同的写入任务分配到不同的服务器上；

对写入操作进行限流，避免短时间内过多的写入请求导致系统过载。