MongoDB管控系统查询优化模块的设计与实现_第1页
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文档简介

1、MongoDB管控系统查询优化模块的设计与实现近年来 , 随着 NoSQL数据库的飞速发展和大规模实践应用, 越来越多的企业和研究机构 , 选择 NoSQL数据库构建内部的高性能系统, 以应对日益增长的内部业务需求和大数据的存储检索挑战。 MongoDB便是其中一种优秀的NoSQL数据库 ,已被成千上万家企业和研究机构应用在一线生产环境中。和传统关系型数据库相比 ,MongoDB不基于关系代数 , 查询语句、索引类型与传统的关系型数据库有较大的差别 , 而查询语句的编写 , 索引设计的好坏 , 都是影响 MongoDB查询性能的重要因素。因此如何根据 MongoDB的查询特点、 索引特点 ,

2、对业务方 MongoDB的查询进行优化建议 , 成为了一个需要研究的问题。 基于上述情况 , 本文以 MongoDB慢查询日志为依据 , 采用流程分解、 影响因素分析、 语法检查、索引推荐等技术 , 设计并实现了对 MongoDB的查询进行优化建议的系统。 (1) 本文首先对项目背景和用户需求进行了实地调研 , 重点分析了当前的优化流程和管控系统的业务背景。在此基础上 , 对 MongoDB的查询处理过程进行了流程分解 , 从瓶颈资源、影响因素、优化方向三个角度对分解后的各阶段进行了分析。 结合减少数据访问、 返回更少数据等优化原则 , 最终确立了以查询谓词检查、索引评估、索引推荐、结果集数量

3、分析作为管控系统的优化方向。 (2) 日志获取、判重与初步解析。系统首先读取 MongoDB实例的慢查询日志 , 对单条日志记录 , 提取日志中的唯一性标识 , 计算对应的 MD5值, 利用缓存进行判重。将没有重复的原始日志保存到数据库中 , 接着对原始日志进行初步解析 , 提取关键属性 , 并对日志中的查询条件进行标准化处理 , 最后将初步解析结果保存到数据库中。 (3) 从查询谓词检查、索引优化、结果集数量分析三个方面, 进行优化建议。利用初步解析结果 , 在查询谓词检查方面 , 对相关查询谓词进行语法层面的检查 , 兼容谓词和普通查询条件混用的情况。在索引评估方面, 计算索引选择率 ,评估索引过滤能力 , 结合用户实例内存评估索引大小的影响, 基于影响权重的原则进行最左前缀匹配评估和索引覆盖情况评估。在索引推荐方面, 基于等值排序范围条件的索引建立原则, 对集合进行索引推荐。在结果集数量分析方面 , 计算本次返回文档数量占总文档数的比重, 结合语法层面投影限行谓词的检查, 分析结果集返回数量的影响。系统最后将优化建议结果保存到数据库中。本论文最后对系统功能性和非功能性需求进行了测试, 实验结果证明本系统能满足管控系统业务需求。本文从管控平台的角度 ,

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