说到数据库方面的优化，我们首先想到的是利用索引技术，mongoDB作为数据库的一种，利用索引来提高查询效率同样适用。下面就我在mongoDB的日常工作中经常使用到的性能优化谈谈自己的理解。
一：利用explain执行计划来查看系统执行过程
MongoDB本身提供了一个explain()命令来获取系统执行查询的处理过程，如下图：
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重要字段说明如下：
* cursor：返回的游标类型，一般分为BasicCursor（系统默认游标）和BtreeCursor（基于树的游标）。
*nscanned：被扫描的文档数量。
*n：返回的文档数量。
*millis：执行查询所消耗的时间，单位为毫秒。
*indexOnly：是否使用索引。
*indexBound：所使用的索引列表。
下面我们建立索引，来看看explain的执行过程：
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上图中可以看出，建立索引后游标类型变成了基于树状的Btree结构游标，搜索速度快，从而大大提高了执行查询效率。
索引可以提高查询性能，但有一点需要注意的是，索引并不是越多越好，如果建立过多，系统性能反而会下降。因为每当你建立一个索引时，系统都会建立一个索引表，用于检索指定的列，下次当你对已建立的索引列进行插入或者修改时，数据库都会对原来的索引表进行重新排序，在这过程中会非常消耗性能。
二：优化器Profiler解析
Mongodb本身带有一种profiler机制，可以方便地记录所有耗时的操作，以便于调优。
开启profiler功能有两种方法：
第一种就是直接在启动参数里面进行设置，就在启动mongodb时候添加-profile=“级别“：
mongod --profile=1 --slowms=15第二种就是在客户端执行“db.setProfilingLevel(级别，slowms)”命令：
db.setProfilingLevel(0,20)这里的“级别”分为：0（不开启），1（记录慢命令），2（记录所有命令）。slowms参数代表慢操作记录的开始时间，默认为100ms。
需要注意的是，慢操作记录的开始时间slowms会应用到整个mongod实例中，当你改变了记录开始时间，你会改变整个数据库实例状态。这一点非常重要，官网中有特别指出：
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当你开启优化器profiler时，系统会自动在数据库中创建一个system.profile集合，这个集合会默认记录所有的慢操作日志。
查询集合结果如下：
>db.system.profile.find（）
{ "ts" : ISODate("2016-06-16T19:45:10.359Z"), "info" : "query test.system.profile reslen:36 nscanned:0\nquery: {}nreturned:0 bytes:20", "millis" : 0 }
{ "ts" : ISODate("2016-06-16T19:45:13.562Z"), "info" : "query test.$cmd ntoreturn:1 command: { count: \"system.profile\", query: {}, fields: {} } reslen:64 bytes:48", "millis" : 0 }
{ "ts" : ISODate("2016-06-16T19:45:13.562Z"), "info" : "query test.system.profile ntoreturn:5 reslen:36 nscanned:2\nquery: { query: { millis: { $gt: 0.0 } }, orderby: { $natural: -1.0 } }nreturned:0 bytes:20", "millis" : 0 }
{ "ts" : ISODate("2016-06-16T19:45:17.171Z"), "info" : "query test.emp reslen:261 nscanned:5\nquery: {}nreturned:5 bytes:245", "millis" : 0 }主要参数说明如下：
ts：该命令执行的时间。
info：本命令的详细信息。
reslen：返回结果集的大小。
nscanned：本次查询扫描的记录数。
nretured：本次查询时间返回的结果集。
millis：该命令执行的耗时。单位为毫秒
profile分析数据查询示例：
//1.执行时间大于5毫秒的操作信息：
>db.system.profile.find( { millis : { $gt : 5 } } ).pretty()//2.某一时间段的操作执行信息：
>db.system.profile.find(
{
ts : {
$gt : new ISODate("2016-06-17T03:00:00Z") ,
$lt : new ISODate("2016-06-17T03:40:00Z")
}
}
).pretty()//3.在某一时间段，某一用户执行信息并对每一次操作执行所消耗的时间进行排序：
>db.system.profile.find(
{
ts : {
$gt : new ISODate("2016-06-17T03:00:00Z") ,
$lt : new ISODate("2016-06-17T03:40:00Z")
}
},
{ user : 0 }
).sort( { millis : -1 } )当开启优化器profiler，其实只会对系统性能产生较小的效果。system.profile是一个默认大小为1M的capped collection集合，这样大小的集合通常可以存储数千的profile文档数据，但是有一些应用程序每执行一次操作，可能会产生更多或者更少的分析数据。
如何改变system.profile集合的大小？
例如，你需要创建一个400000bytes的system.profile集合，在mongo脚本执行以下命令：
//1.关闭优化器
>db.setProfilingLevel(0)//2.删除system.profile
>db.system.profile.drop()//3.创建一个新的system.profile集合
>db.createCollection( "system.profile", { capped: true, size:4000000 } )//4.重启优化器
>db.setProfilingLevel(1)三：性能优化总结
【MongoDB的性能优化】 方法1：采用Index索引技术。如前面所述，索引并不是越多越好，那什么情况下建立索引最好呢？当你数据库的总记录数远大于你需要返回结果的记录，并且读请求较多的时候，创建索引是一个非常好的选择。
方法2：只查询你需要的部分字段，不要查询所有字段。这种方法很好理解。比如说一个银行的客户信息存储非常大，但我们只需要查询出所有客户姓名字段即可，这样比在数据库调取出客户所有信息显然快很多。
方法3：利用优化器Profiler。如前面所述，开启profile功能会影响系统效率的，但影响效果较小。因为它采用的是system.profile集合来记录，这个集合是一个Capped Collction，存储查询效率高。
方法4：直接使用Capped Collction。这个集合其实是一个具有固定大小，默认基于insert次序排序，并且采用FIFO算法的集合（详细解释会在后面文章中指出），读写效率比普通的Collection高。
方法5：采用Server Side Code Exeution。这个方法就非常类似于sql数据库中存储过程，将一些常用的sql功能进行封装，需要时直接调用，会大大减少网络传输的开销。
另外如使用hint强制使用索引，以及限制limit返回的结果条数这些，都是可选的优化方法。
