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优化 Azure Cosmos DB for MongoDB 中的写入性能

适用对象： Mongodb

优化写入性能有助于充分利用 Azure Cosmos DB for MongoDB 的无限缩放能力。 与其他托管的 MongoDB 服务不同，API for MongoDB 可自动以透明方式将集合分片（使用分片集合时），以便能够无限缩放。

你写入数据的方式需要考虑到这一点。为此可将数据并行化并分散到多个分片，以充分利用数据库和集合在写入方面的优势。 本文将介绍优化写入性能的最佳做法。

将负载分散到多个分片

将数据写入到分片的 API for MongoDB 集合时，数据将拆分（分片）为微小的切片，并根据分片键字段的值写入到每个分片。 可将每个切片视为虚拟机的一小部分，其中仅存储了包含一个唯一分片键值的文档。

如果应用程序将大量数据写入单个分片，则这种做法是低效的，因为该应用只会最大程度地利用一个分片的吞吐量，而不会将负载分布到所有分片。 您的写入负载通过并行写入多个具有唯一分片键值的文档，从而在整个集合中均匀分布。

这种做法的一个例子是根据类别字段分片的产品目录应用程序。 此类应用程序不应该是每次写入到一个类别（分片），而最好是同时写入到所有类别，以实现最大写入吞吐量。

减少索引数

索引是大幅减少查询数据时间的优秀功能。 为了获得最灵活的查询体验，API for MongoDB 默认将对数据启用通配符索引，以便能够极快地针对所有字段进行查询。 但是，在写入数据时，包含通配符索引的所有索引会造成额外的负载，因为写入操作会更改集合与索引。

将索引数减少为仅支持查询所需的索引，使写入更快、更便宜。 一般情况下，以下建议适用：

  • 用作筛选依据的任何字段应有相应的单字段索引。 这种做法还会启用多字段筛选。
  • 用作排序依据的任何字段组应有其组合索引。

在 MongoDB 驱动程序中将 ordered 设置为 false

默认情况下，在写入数据时，MongoDB 驱动程序会将 ordered 选项设置为“true”，即，按顺序逐个写入每个文档。 此选项会降低写入性能，因为每个写入请求必须等待上一个写入请求完成。 写入数据时，将此选项设置为 false 可提高性能。

db.collection.insertMany(
   [ <doc1> , <doc2>, ... ],
   {
      ordered: false
   }
)

进行优化以使用最佳批大小和线程计数

在多个线程/进程之间并行化写入操作是缩放写入操作的关键所在。 对于每个进程/线程，API for MongoDB 接受按批（一批最多包含 1,000 个文档）进行写入。

如果每个进程/线程一次编写超过 1,000 个文档，则客户端函数（例如 insertMany() 应限制为大约 1,000 个文档）。 否则，客户端需等待每个批次提交后才能继续下一个批次。 在某些情况下，将批次拆分成略少或略多于 1,000 个文档的方式速度更快。

后续步骤

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