如何利用索引、分片和聚合提高mongodb的并发查询效率
mongodb是一种流行的非关系型数据库，它具有灵活的数据模型、高可扩展性和易用性等优点。但是，当数据量增大或者并发查询增多时，mongodb的性能可能会受到影响，导致查询速度变慢或者占用过多的资源。为了解决这个问题，我们可以采用一些优化策略，主要包括以下三方面：
索引是一种数据结构，它可以帮助mongodb快速地定位到满足查询条件的文档。索引可以显著提高查询性能，尤其是对于复杂的查询条件或者排序操作。但是，索引也有一些缺点，比如占用额外的存储空间、增加写入操作的开销、影响数据分布等。因此，我们需要根据实际情况合理地创建和使用索引。
创建索引的原则有以下几点：
1.为经常使用的查询字段创建索引，尤其是那些作为过滤条件或者排序依据的字段。
2.为复合索引选择合适的字段顺序，一般来说，应该把选择性高的字段放在前面，把选择性低的字段放在后面。
3.避免创建过多或者过大的索引，因为这会增加索引维护的成本和影响写入性能。
4.定期检查索引使用情况，删除不再需要或者效果不佳的索引。
使用索引的技巧有以下几点：
1.尽量使用覆盖索引，即只返回索引中包含的字段，而不需要访问文档本身。这样可以减少磁盘I/O和网络传输。
2.尽量避免使用全文索引或者地理空间索引，因为这些类型的索引比较耗费资源，并且不支持分片。
3.尽量避免使用正则表达式或者模糊匹配等不利于索引优化的查询条件。
4.尽量避免使用$or或者$in等可能导致多次扫描索引的操作符。
分片是一种将数据分布在多个服务器上的方法，它可以提高mongodb的可扩展性和容错性。分片可以解决单个服务器存储空间不足或者负载过高的问题，同时也可以提高并发查询性能，因为可以同时从多个服务器获取数据。
分片的原则有以下几点：
1.选择合适的分片键，即用来划分数据集合的字段。分片键应该具有以下特点：均匀分布、高选择性、与查询条件相关。
2.选择合适的分片策略，即用来确定数据如何在各个分片上分布的规则。分片策略有两种：范围分片和哈希分片。范围分片是按照分片键值的范围划分数据集合，适合于有序或者连续的数据；哈希分片是按照分片键值的哈希值划分数据集合，适合于无序或者离散的数据。
3.选择合适的分片数量，即用来存储数据的服务器数量。分片数量应该根据数据量、查询负载、硬件资源等因素综合考虑，一般来说，分片数量越多，查询性能越好，但是也会增加管理和维护的复杂度。
使用分片的技巧有以下几点：