慢一系列基于查询中的MongoDB

问题描述：

我使用的MongoDB 3.2和具有90百万的数据集的大小，其中该文件结构由以下组成：将要执行慢一系列基于查询中的MongoDB

_id 
eventReceivedDateTime(Date) 
systemName(String) 
triggerName(String) 
eventStatus (Enum with 4 possible values)

查询是：

1）范围

db.event_record.find({ 
    "eventStatus": "SENT", 
    "eventReceivedDateTime": { 
     "$gt": ISODate("2016-04-19T23:46:30.827Z"), 
     "$lt": ISODate("2016-04-21T14:18:30.827Z") 
    } 
}).count();

2）涉及一系列基于查询：涉及eventStatus & eventReceivedDateTime如基于查询& eventReceivedDateTime和_id并涉及排序。（对于分页），如：

db.event_record.find({ 
    "eventStatus": "SENT", 
    "eventReceivedDateTime": { 
     "$gt": ISODate("2016-04-19T23:46:30.827Z"), 
     "$lt": ISODate("2016-04-21T07:18:30.827Z") 
    }, 
    "_id": { 
     "$gt": ObjectId("57173a67e4b09ca56feddddf") 
    } 
}).sort({"_id":1}).limit(10);

3）一系列基于查询涉及eventStatus，eventReceivedDateTime，systemName和triggerName等：

db.event_record.find({ 
    "eventStatus":"SENT", 
    "eventReceivedDateTime": { 
     "$gt": ISODate("2016-04-19T23:46:30.827Z"), 
     "$lt": ISODate("2016-04-21T07:18:30.827Z") 
    }, 
    "systemName": "OMS", 
    "triggerName": "COD_ORDER" 
}).count();

4）一系列基于查询涉及eventStatus，eventReceivedDateTime，systemName，triggerName和_id并涉及排序。（用于分页），如：

db.event_record.find({ 
    "eventStatus": "SENT", 
    "eventReceivedDateTime": { 
     "$gt": ISODate("2016-04-19T23:46:30.827Z"), 
     "$lt": ISODate("2016-04-21T07:18:30.827Z") 
    }, 
    "systemName": "OMS", 
    "triggerName": "COD_ORDER", 
    "_id": { 
      "$gt":ObjectId("57173a67e4b09ca56feddcd6") 
    } 
}).sort({"_id":1}).limit(10);

每天大约有300万份文档将被插入和删除。

我已在由下列化合物索引：

{'eventStatus':1,'eventReceivedDateTime':1,'_id':1} 
{'eventStatus':1,'systemName':1,'triggerName':1,'eventReceivedDateTime':1} 
{'eventStatus':1,'systemName':1,'triggerName':1,'eventReceivedDateTime':1,'_id':1}

我使用同一台机器上3个碎片实例与shardkey：

{'eventStatus':1,'eventReceivedDateTime':1}

利用这些构造，我正在缓慢结果用于上述查询。请建议如何优化/改善查询时间。

编辑：

碎片机规格：

Cores: 32 
RAM: 128g 
HD: 160G

存储引擎是wiredTiger

解释（）的查询可以在这个link找到。 “shard0000”， “的connectionString”：

在这种情况下

1.你能告诉我们解释执行统计转储'db.col.query。解释（“executionStats”）'2.你有什么样的硬件/系统规格？ 3.什么存储引擎正在使用？ – profesor79

@ profesor79我已添加信息。 – user1691461

还有一个问题，处理器时钟是什么？ – profesor79

答

为你一个系统

“shardName” 上运行的所有碎片 “本地主机：27012”，

“shardName”：“shard0001 ”， “的connectionString”： “本地主机：27013”，

“shardName”： “shard0002”， “的connectionString”： “本地主机：27014”，

它会更好避免使用分片，因为他们正在争夺系统资源。

慢一系列基于查询中的MongoDB

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