一、索引设计与优化策略
在腾讯云MongoDB中，创建复合索引时应遵循ESR原则（等值查询字段在前、排序字段居中、范围查询字段置后）。例如对包含username（等值）、create_time（排序）、age（范围）的查询场景，建议创建{username:1, create_time:1, age:1}的复合索引。对于数组字段推荐使用多键索引，但需注意每个数组元素都会生成独立索引条目，可能增加存储开销。
避免索引滥用导致性能反噬的关键措施包括：
- 通过
db.collection.getIndexes定期清理冗余索引 - 使用覆盖索引查询减少文档读取
- 设置TTL索引自动清理过期数据
二、查询计划分析与执行调优
通过explain("executionStats")可获取查询的详细执行计划，重点关注以下指标：
- totalKeysExamined：索引扫描条目数
- totalDocsExamined：文档扫描数量
- executionTimeMillis：实际执行时间
当发现COLLSCAN全表扫描时，应立即检查查询条件是否缺少有效索引支持。对于分片集群，需验证查询是否携带分片键以避免广播操作。
三、数据建模与存储优化
文档设计应遵循工作集适配原则，将高频访问字段内嵌存储，低频字段通过引用关联。关键优化点包括：
- 单个文档不超过16MB限制，避免大文档导致内存碎片
- 对读写比例9:1的场景采用反范式化设计
- 对时序数据使用分桶模式存储
四、硬件配置与集群管理
内存配置应确保工作集完全驻留内存，通过db.serverStatus.wiredTiger.cache监控缓存使用率，当dirty数据占比超过20%时需要扩容内存。分片集群建议：
- 选择基数大、分布均匀的分片键
- 预分片策略应对数据快速增长
- 平衡分片间的数据倾斜
五、错误预防与监控机制
通过腾讯云控制台配置慢查询告警阈值（建议>100ms），定期分析慢日志模式。典型错误预防措施包括：
- 避免在事务中执行全表更新操作
- 使用
maxTimeMS设置查询超时阈值 - 批量写入时采用有序批量操作
结论：腾讯云MongoDB的性能优化需要从索引设计、查询分析、数据建模、资源配置四个维度协同实施。通过组合使用WiredTiger引擎缓存调优、分片集群扩展、查询计划分析等工具，可构建高性能、高可用的数据库服务。日常运维中需建立索引生命周期管理机制和慢查询实时监控体系，实现性能问题的早发现、早处置。
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