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MongoDB磁盘IO问题的3种解决方法

采用这两种不同的结构,在插入性能上的差别也很明显。

当采用第一种结构时,数据量在2千万以下时,能够基本保持10k/s 的插入速度,而当数据量再增大,其插入速度就会慢慢降低到2.5k/s,当数据量再增大时,其性能可能会更低。

而采用第二种结构时,插入速度能够基本稳定在10k/s。

其原因是第二种结构将date字段放在了索引的第一位,这样在构建索引时,新数据更新索引时,不是在中间去更新的,只是在索引的尾巴处进行修改。那些插入时间过早的索引在后续的插入操作中几乎不需要进行修改。而第一种情况下,由于date字段不在最前面,所以其索引更新经常是发生在树结构的中间,导致索引结构会经常进行大规模的变化。

3.预留空间

与第1点相同,这一点同样是考虑到传统机械硬盘的主要操作时间是花在磁盘seek操作上。

比如还是拿第1点中的例子来说,我们在插入数据的时候,预先将这一年的数据需要的空间都一次性插入。这能保证我们这一年12个月的数据是在一条记录中,是顺序存储在磁盘上的,那么在读取的时候,我们可能只需要一次对磁盘的顺序读操作就能够读到一年的数据,相比前面的12次读取来说,磁盘seek也只有一次。

结果:

  如果不采用预留空间的方式,读取一年的记录需要62ms

  如果采用预留空间的方式,读取一年的记录只需要6.6ms

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对七叶笔记的支持。

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