MongoDB 是高性能数据，但是在使用的过程中，大家偶尔还会碰到一些性能问题。MongoDB 和其它关系型数据库相比，例如 SQL Server 、MySQL、 Oracle 相比来说，相对较新，很多人对其不是很熟悉，所以很多开发、DBA 往往是注重功能的实现，而忽视了性能的要求。其实，MongoDB 和 SQL Server 、MySQL 、Oracle 一样，一个 数据库对象的设计调整、索引的创建、语句的优化，都会对性能产生巨大的影响。
文档中的 _id 键推荐使用默认值，禁止向 _id 中保存自定义的值。
MongoDB 文档中都会有一个 “_id” 键，默认是个 ObjectID 对象（标识符中包含时间戳、机器 ID、进程 ID 和计数器）。MongoDB 在指定 _id 与不指定 _id 插入时 速度相差很大，指定 _id会减慢插入的速率。
推荐使用短字段名。
与关系型数据库不同，MongoDB 集合中的每一个文档都需要存储字段名，长字段名会需要更多的存储空间。
MongoDB 索引可以提高文档的查询、更新、删除、排序操作，所以结合业务需求，适当创建索引。
每个索引都会占用一些空间，并且导致插入操作的资源消耗，因此，建议每个集合的索引数尽量控制在 5 个以内。
对于包含多个键的查询，创建包含这些键的复合索引是个不错的解决方案。复合索引的键值顺序很重要，理解索引最左前缀原则。
TTL 索引（time-to-live index，具有生命周期的索引），使用 TTL 索引可以将超时时间的文档老化，一个文档到达老化的程度之后就会被删除。
创建 TTL 的索引必须是日期类型。TTL 索引是一种单字段索引，不能是复合索引。TTL 删除文档后台线程每 60s 移除失效文档。不支持定长集合。
需要在集合中某字段创建索引，但集合中大量的文档不包含此键值时，建议创建稀疏索引。
索引默认是密集型的，这意味着，即使文档的索引字段缺失，在索引中也存在着一个对应关系。在稀疏索引中，只有包含了索引键值的文档才会出现。
创建文本索引时字段指定 text，而不是 1 或者 -1。每个集合只有一个文本索引，但是它可以为任意多个字段建立索引。
文本搜索速度快很多，推荐使用文本索引替代对集合文档的多字段的低效查询。
使用 findOne 在数据库中查询匹配多个项目，它就会在自然排序文件集合中返回第一个项目。如果需要返回多个文档，则使用 find 方法。
如果查询无需返回整个文档或只是用来判断键值是否存在，可以通过投影（映射）来限制返回字段，减少网络流量和客户端的内存使用。
既可以通过设置 {key:1} 来显式指定返回的字段，也可以设置 {key:0} 指定需要排除的字段。
除了前缀样式查询，正则表达式查询不能使用索引，执行的时间比大多数选择器更长，应节制性地使用它们。
在聚合运算中，$ 要在 match 要在 $group 前面，通过 $ 前置，可以减少 match 前置，可以减少 $group 操作符要处理的文档数量。
通过操作符对文档进行修改，通常可以获得更好的性能，因为，不需要往返服务器来获取并修改文档数据，可以在序列化和传输数据上花费更少的时间。
批量插入（batchInsert）可以减少数据向服务器的提交次数，提高性能。但是批量提交的 BSON Size 不超过 48MB。
禁止一次取出太多的数据进行排序，MongoDB 目前支持对 32M 以内的结果集进行排序。如果需要排序，请尽量限制结果集中的数据量。
查询中的某些 $ 操作符可能会导致性能低下，如操作符可能会导致性能低下，如 ne，not，exists，nin，$or 尽量在业务中不要使用。
固定集合可以用于记录日志，其插入数据更快，可以实现在插入数据时，淘汰最早的数据。需求分析和设计时，可考虑此特性，即提高了性能，有省去了删除动作。
固定集合需要显式创建，指定 Size 的大小，还能够指定文档的数量。集合不管先达到哪一个限制，之后插入的新文档都会把最老的文档移出。
集合中文档的数据量会影响查询性能，为保持适量，需要定期归档。
