MongoDB是一款非关系型数据库，它的查询性能在大规模数据下可以得到进一步的提升。下面我们将分享一条MongoDB数据库查询性能提高40倍的攻略，包含两个示例：

1. 按条件查询数据时使用索引

MongoDB 是支持索引的，但当查询的条件不是在索引的字段上时，就不能利用索引查询，这样查询效率会非常低下。如果想要在非索引字段上执行查询，请尝试创建相关的索引，使查询条件在索引字段上，并且需要注意索引的顺序。

示例1：

假设集合中存储了一些电商网站的销售数据，其中包含了商品ID（productId）、商品名称（productName）、所属类别（category）、商品单价（price）和销售日期（saleDate）等信息。现需要查询该网站2022年1月1日至2022年1月31日之间所有的销售额和销售量。

查询代码如下：

db.sales.aggregate([
    {
        $match: {
            saleDate: {
                $gte: ISODate('2022-01-01'),
                $lt: ISODate('2022-02-01')
            }
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: '$productId',
            salesQty: { $sum: 1 },
            salesAmount: { $sum: { $multiply: ['$price', '$qty'] } }
        }
    }
])

上述代码中，我们首先使用 $match 过滤条件，将销售日期范围限制在 2022 年 1 月 1 日至 2022 年 1 月 31 日之间，并按商品 ID 和销售日期进行分组，计算销售量和销售额。这个查询任务包含了 $match 和 $group 两个操作，都需要大量的计算资源。如果没有合适的索引，那么查询的耗时会很长。

为了优化该查询任务的性能，可以按照查询条件创建索引，代码如下：

db.sales.createIndex({ saleDate: 1, productId: 1 })

然后再次执行查询任务，您会发现查询结果的产生速度会快了很多。首先，MongoDB 可以根据索引查找符合查询条件的数据，这样效率更高，并且查询结果集也不会太大。在执行 $group 操作时，MongoDB 可以利用已经排序的数据，分组操作的速度比较快。

2. 简化查询中的过滤条件

当我们需要复杂的过滤条件进行数据筛选时，查询的效率就会受到影响。在实际应用中，可以对数据进行适当调整，使查询尽可能简化。具体来说，我们可以使用更简单的过滤条件、避免使用复杂表达式或逻辑运算符、避免对空值或缺失值进行运算等。

示例2：

假设我们需要查询集合中年龄超过18岁的用户中，最近一次登录日期早于2021年5月1日的用户信息，查询代码如下：

db.users.find({
    age: { $gt: 18 },
    lastLoginDate: { $lt: ISODate('2021-05-01') }
})

上述代码中我们使用了两个过滤条件，一个是年龄 (age) 大于 18，另一个是最近登录时间 (lastLoginDate) 早于 2021 年 5 月 1 日。在执行该查询任务时，MongoDB 需要考虑两个字段的数据，并根据条件判断是否满足条件。尤其是日期比较上，在 MongoDB 中日期常常会被转换成 Unix 时间戳进行计算，这种计算方式通常会比较耗时。

为了提高查询效率，我们可以尝试规避日期、逻辑运算等复杂逻辑，改为按照年龄进行筛选，代码如下：

db.users.find({ age: { $gt: 18 } }).filter(user => {
    return user.lastLoginDate < ISODate('2021-05-01')
})

上述代码中，我们首先使用 find 函数，按年龄筛选符合条件的用户，然后在结果集中进行过滤，返回最近一次登录日期早于 2021 年 5 月 1 日的用户，这样不仅简化了逻辑，同时也可以减少 MongoDB 的计算量，提高查询效率。

综上所述，通过优化查询条件和创建索引，可以让 MongoDB 的查询性能提高40倍，在实际使用中也可以遵循这些方法，提高 MongoDB 在大批量查询情况下的性能效率。

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