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Otimizar a performance de aplicações que usam MongoDB

Abaixo pontos de análise:

• usar .explain("executionStats") para verificar o status de execução da query. COLLSCAN significa que todos os registro da collection foram escaneados.

  • queryPlanner.winningPlan.stage: tipo de collection scan
  • executionStats.nReturned: número de documentos retornados
  • executionStats.totalKeysExamined: valor 0 significa que o índice não foi usado.
  • executionStats.totalDocumentsExamined: total de documentos que a query examinou.
  • executionStats.executionTimeMillis: tempo de execução da query.
  • executionStats.executionStages: em caso de query complexa, todos os estágios serão apresentedos.

• checar CPU, memória e disco nos momentos de pico.

• mongostat pode retornar métricas (connections, r/w por segundo, e mais)

• monitorar queries com algum APM

• re-indexar as collections com db.itemsCollection.reIndex(); durante períodos de manutenção

• limitar a quantidade de registros a serem retornados

• usar projection para retornar somente os campos necessários

• configurar maxPoolSize

• sempre que puder, usar operações batch

• soft deletes pode ser uma estratégia (is_deleted).

• usar alguma estrutura de cache

• usar aggregation

  • sempre filtre no primeiro estágio
  • evite allowDiskUse. Use os dados dentro dos limites da memória.
  • prefira streaming a blocking. Operações como group e sort são blocking

Referências

• https://blog.appsignal.com/2023/11/15/how-to-optimize-mongodb-performance-for-nodejs.html