优化 nosql 数据库查询性能遵循以下策略：使用合适的 nosql 数据模型、复合键和辅助索引。优化架构：垂直分片、水平分片和调整分区策略。索引：创建适当的索引，包括复合索引和通配符索引。数据预取：使用预取和缓存技术。查询优化：利用查询计划器、批量操作、事务和索引查询。硬件和基础设施：增加服务器资源、使用 ssd 存储和考虑分布式集群。监控和调整：监测查询性能、调整索引和配置，并优化查询语句。
优化 NoSQL 数据库的查询性能至关重要，以确保快速响应时间和高效的数据访问。以下是一些经过验证的策略：
1. 对数据建模
- 使用合适的 NoSQL 数据模型（例如，键值、文档、宽列等），与您应用的特定数据类型和访问模式相匹配。
- 适当地使用复合键和辅助索引，以优化根据多个属性的查询。
2. 优化架构
- 垂直分片数据，将具有相同特征或查询模式的数据存储在不同的集合或表中。
- 水平分片数据，根据数据范围或属性将数据分布到多个节点。
- 根据查询模式调整分区策略，以优化数据分布和负载平衡。
3. 索引使用
- 识别经常查询的数据集，并创建适当的索引。
- 使用复合索引和通配符索引来满足更复杂和范围查询的需求。
4. 数据预取
- 使用预取技术，提前获取可能由后续查询使用的相关数据。
- 缓存经常访问的数据集，以减少对数据库的读写操作。
5. 查询优化
- 使用查询计划器来分析和优化查询。
- 利用批量操作和事务来减少数据库交互次数。
- 避免使用底层扫描，优先使用索引查询。
6. 硬件和基础设施
- 增加服务器资源（例如，内存、CPU），以处理更高的查询负载。
- 使用具有高 I/O 吞吐量的 SSD 存储。
- 考虑使用分布式 NoSQL 集群，以实现可扩展性和负载平衡。
7. 监控和调整
- 监控查询性能，识别慢查询和性能瓶颈。
- 根据监控数据调整索引策略、分片配置和查询语句。
- 使用持续查询优化和自动索引维护工具，以维持最佳性能。
