在这章中，我们来讲几个关于性能的话题，以及在 MongoDB 开发中用到的一些工具。我们不会深入其中的一个话题，不过我们会指出每个话题中最重要的方面。
## [](https://github.com/geminiyellow/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown#索引index)索引(Index)
首先我们要介绍一个特殊的集合 `system.indexes` ，它保存了我们数据库中所有的索引信息。索引的作用在 MongoDB 中和关系型数据库基本一致: 帮助改善查询和排序的性能。创建索引用 `ensureIndex` :
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// where "name" is the field name
db.unicorns.ensureIndex({name: 1});
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删除索引用 `dropIndex`:
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db.unicorns.dropIndex({name: 1});
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可以创建唯一索引，这需要把第二个参数 `unique` 设置为 `true`:
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db.unicorns.ensureIndex({name: 1},
{unique: true});
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索引可以内嵌到字段中 (再说一次，用点号) 和任何数组字段。我们可以这样创建复合索引:
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db.unicorns.ensureIndex({name: 1,
vampires: -1});
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索引的顺序 (1 升序, -1 降序) 对单键索引不起任何影响，但它会在使用复合索引的时候有所不同，比如你用不止一个索引来进行排序的时候。
阅读 [indexes page](http://docs.mongodb.org/manual/indexes/) 获取更多关于索引的信息。
## [](https://github.com/geminiyellow/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown#explain)Explain
需要检查你的查询是否用到了索引，你可以通过 `explain` 方法:
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db.unicorns.find().explain()
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输出告诉我们，我们用的是 `BasicCursor` (意思是没索引), 12 个对象被扫描，用了多少时间，什么索引，如果有索引，还会有其他有用信息。
如果我们改变查询索引语句，查询一个有索引的字段，我们可以看到 `BtreeCursor` 作为索引被用到填充请求中去:
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db.unicorns.find({name: 'Pilot'}).explain()
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## [](https://github.com/geminiyellow/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown#复制replication)复制(Replication)
MongoDB 的复制在某些方面和关系型数据库的复制类似。所有的生产部署应该都是副本集，理想情况下，三个或者多个服务器都保持相同的数据。写操作被发送到单个服务器，也即主服务器，然后从它异步复制到所有的从服务器上。你可以控制是否允许从服务器上进行读操作，这可以让一些特定的查询从主服务器中分离出来，当然，存在读取到旧数据的风险。如果主服务器异常关闭，从服务中的一个将会自动晋升为新的主服务器继续工作。另外，MongoDB 的复制不在本书的讨论范围之内。
## [](https://github.com/geminiyellow/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown#分片sharding)分片(Sharding)
MongoDB 支持自动分片。分片是实现数据扩展的一种方法，依靠在跨服务器或者集群上进行数据分区来实现。一个最简单的实现是把所有的用户数据，按照名字首字母 A-M 放在服务器 1 ，然后剩下的放在服务器 2。谢天谢地，MongoDB 的拆分能力远比这种分法要强。分片不在本书的讨论范围之内，不过你应当有分片的概念，并且，当你的需求增长超过了使用单一副本集的时候，你应该考虑它。
尽管复制有时候可以提高性能(通过将长时间查询隔离到从服务器，或者降低某些类型的查询的延迟),它的主要目的是维护高可用性。分片是扩展 MongoDB 集群的主要方法。把复制和分片结合起来实现可扩展和高可用性是禁术。
## [](https://github.com/geminiyellow/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown#状态stats)状态(Stats)
你可以通过 `db.stats()` 查询数据库的状态。基本上都是关于数据库大小的信息。你还可以查询集合的状态，比如说`unicorns` 集合，可以输入 `db.unicorns.stats()`。基本上都是关于集合大小的信息，以及集合的索引信息。
## [](https://github.com/geminiyellow/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown#分析器profiler)分析器(Profiler)
你可以这样执行 MongoDB profiler :
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db.setProfilingLevel(2);
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启动之后，我们可以执行一个命令:
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db.unicorns.find({weight: {$gt: 600}});
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然后检查 profiler:
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db.system.profile.find()
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输出会告诉我们:什么时候执行了什么，有多少文档被扫描，有多少数据被返回。
你要停止 profiler 只需要再调用一次 `setProfilingLevel` ，不过这次参数是 `0`。指定 `1` 作为第一个参数，将会过滤统计超过 100 milliseconds 的任务. 100 milliseconds 是默认的阈值，你可以在第二个参数中，指定不同的阈值时间，以 milliseconds 为单位:
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//profile anything that takes
//more than 1 second
db.setProfilingLevel(1, 1000);
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## [](https://github.com/geminiyellow/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown#备份和还原)备份和还原
在 MongoDB 的 `bin` 目录下有一个可执行文件 `mongodump` 。简单执行 `mongodump` 会链接到 localhost 并备份你所有的数据库到 `dump` 子目录。你可以用 `mongodump --help` 查看更多执行参数。常用的参数有 `--db DBNAME` 备份指定数据库和`--collection COLLECTIONNAME` 备份指定集合。你可以用 `mongorestore` 可执行文件，同样在 `bin` 目录下，还原之前的备份。同样， `--db` 和 `--collection` 可以指定还原的数据库和/或集合。 `mongodump` 和 `mongorestore` 使用 BSON，这是 MongoDB 的原生格式。
比如，来备份我们的 `learn` 数据库导 `backup` 文件夹，我们需要执行(在控制台或者终端中执行该命令，而不是在 mongo shell 中):
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mongodump --db learn --out backup
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如果只还原 `unicorns` 集合，我们可以这样做:
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mongorestore --db learn --collection unicorns \
backup/learn/unicorns.bson
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值得一提的是， `mongoexport` 和 `mongoimport` 是另外两个可执行文件，用于导出和从 JSON/CSV 格式文件导入数据。比如说，我们可以像这样导出一个 JSON:
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mongoexport --db learn --collection unicorns
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CSV 格式是这样:
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mongoexport --db learn \
--collection unicorns \
--csv --fields name,weight,vampires
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注意 `mongoexport` 和 `mongoimport` 不一定能正确代表数据。真实的备份中，只能使用 `mongodump` 和 `mongorestore` 。 你可以从 MongoDB 手册中读到更多的 [备份须知](http://docs.mongodb.org/manual/core/backups/) 。
## [](https://github.com/geminiyellow/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown#小结-6)小结
在这章中我们介绍了 MongoDB 的各种命令，工具和性能细节。我们没有涉及所有的东西，不过我们已经把常用的都看了一遍。MongoDB 的索引和关系型数据库中的索引非常类似，其他一些工具也一样。不过，在 MongoDB 中，这些更易于使用。
