记录一次 MongoDB aggregate的性能优化经历

在一台配置为2核4G的阿里云服务器上，硬盘是普通的云盘（即SATA盘），除mongoDB外，运行了若干个java应用，单节点mysql和redis，mongo的实际可用内存在1.5G左右。单表数据200万条的时候，一个聚合函数响应时间约为6秒，页面端每秒请求一次，因为响应不够及时，页面刷新不及时，服务端堆积了大量的mongo aggregate请求，系统可用内存不足，直接致使了溢出，mongo服务被动shutdown。

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mongod(ZN5mongo15printStackTraceERSo+0x41) [0x55bd3a2dd321]
mongod(ZN5mongo29reportOutOfMemoryErrorAndExitEv+0x84) [0x55bd3a2dc954]
mongod(ZN5mongo12mongoReallocEPvm+0x21) [0x55bd3a2d22b1]
mongod(ZN5mongo11BufBuilderINS21SharedBufferAllocatorEE15growreallocateEi+0x83) [0x55bd38981833]
mongod(ZN5mongo3rpc17OpMsgReplyBuilder22getInPlaceReplyBuilderEm+0x80) [0x55bd39d4b740]
mongod(+0xAB9609) [0x55bd389be609]
mongod(+0xABBA59) [0x55bd389c0a59]

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下面是聚合的脚本，很简单，就是统计某辆车多个状态码的最新值(经过$first实现)。

db.getCollection("vinMsgOut").aggregate([
  {"$match": {"vinCode": "LSGKR53L3HA149563"}},
  {"$sort": {"postTime" : -1}},
  {"$group":  {
      "_id": "$messageType",
      "resultValue": {"$first": "$resultValue"}
      }
  }
],{ allowDiskUse: true })

第一反应是增长过滤条件及增长索引。
结合业务，增长时间条件过滤，将$match改成：

{"$match": {"vinCode": "LSGKR53L3HA149563", "createTime": {$gt: ISODate("2020-03-01T06:30:12.038Z")}}}

再分别为vinCode和createTime建立索引，执行，依旧是6秒多。。。
将$sort的字段改为索引字段createTime，
{"$sort": {"createTime" : -1}}
再次执行，时间依旧是6秒多。。。

因为系统可分配内存有限，存储引擎已经默认是最快的wiredTiger，磁盘也无法更给力，只能从业务上再着手。考虑到这些最新状态的出现，通常都是同一个时间段，状态码只有几百个，若是sort以后，只从pipe取其中一部分进行group，会不会更快些？带着这个疑问，我加了一条limit。

db.getCollection("vinMsgOut").aggregate([
  {"$match": {"vinCode": "LSGKR53L3HA149563", "createTime": {$gt: ISODate("2020-03-01T06:30:12.038Z")}}},
  {"$sort": {"createTime" : -1}},
  {"$limit": 1000},
  {"$group":  {
      "_id": "$messageType",
      "resultValue": {"$first": "$resultValue"}
      }
  }
],{ allowDiskUse: true })

结果是秒回！

去掉$match中的createTime条件，依旧秒回！这是否意味着createTime索引并无起做用？带着疑问，将createTime索引删掉，返现时间变成5秒，因此createTime的索引是有用的，用在$sort而已。综上，完成了整个查询的优化，总结下来就是：

1. $match条件须要增长索引，若是是多个，最好用组合索引；
2. $sort的字段也须要增长索引；
3. $group的_id也须要增长索引；
4. limit能够大幅度下降时耗。