技巧一、尽量减少磁盘访问 内存访问要比磁盘访问快得多。所以使用优化的本质就是尽可能地减少对磁盘的访问。 内存的读取速度要比磁盘速度快一百万倍。读磁盘要消耗很长时间。几种简单的办法：使用SSD（固态硬盘）；增加内存可以减少对硬盘的读取，让常用的文
技巧一、尽量减少磁盘访问
内存访问要比磁盘访问快得多。所以使用优化的本质就是尽可能地减少对磁盘的访问。
内存的读取速度要比磁盘速度快一百万倍。读磁盘要消耗很长时间。几种简单的办法：
使用SSD（固态硬盘）；增加内存可以减少对硬盘的读取，让常用的文档在内存中；
技巧二、使用索引减少内存占用
索引是有序的，所以不必遍历全部项。当查询时候会先根据索引查到索引中的结果，然后符合条件的文档加载到内存中，从而减少内存占用。
技巧三、不要到处使用索引
这里要注意，不是所有的查询都可以用索引的。索引一般用在返回结果只是总体数据的一小部分的时候。根据经验，一旦要大约返回集合一半的数据就不要使用索引了。
若是已经对某个字段建立了索引，又想在大规模模糊查询时候不使用它（因为使用时候可能较低效）可以使用自然排序，用｛“$natural”：1｝来强制mongodb禁用索引。自然排序就是“按照磁盘上的存储顺序返回数据”，这样mongodb就不会使用索引了。
技巧四、索引覆盖查询
如果只想返回某些字段且所有这些字段都可放在索引中，mong odb可以做索引覆盖查询（covered index query），这种查询不会访问指针指向的文档，二是直接用索引的数据返回结果。
例如： db.foo.ensuIndex({x:1, y :1,z:1})
现在查询被索引的字段，并只要求返回这些字段，mongodb就没必要加载整个文档。
db,foo.find({x: ceriteria, y: ceriteria})
这样的查询仅仅访问了索引的数据，而没有访问整个集合的数据；
技巧五、使用复合索引加快多个查询
查询只要和索引开头部分匹配就能利用索引，所以创建索引时要考虑这些查询依赖的所有字段。并且根据各个字段查询的频率定义索引字段顺序；
技巧六、通过建立分级文档加快扫描
将数组组织有层次话，不仅可以让其看着更有条理，还可以让mongodb在偶尔没有索引时候也能快速查询。
如果文档没有层次结构的话，mongodb必须遍历文档中的每个字段。合理使用层次可以减少mongodb对字段的访问。
技巧七、AND型查询要点
假设要查询满足条件A，B和C的文档，满足A的文档有4万，满足B的有9K，满足C的是200，那么应该用C and B and A 这样只需要查询200条记录。
这就是说要是已知某个查询条件更加苛刻，那要将放置在最前面；
技巧八：OR型查询要点
OR型查询与AND查询恰好相反，匹配最多的查询语句放在最前面，因为Mongodb每次都要匹配不在结果集中的文档。
