在 Hapi 框架中遇到的 Mongoose 查询性能问题详解
在使用 Hapi 框架和 Mongoose 进行开发时，我们可能会遇到一些性能问题，尤其是在进行复杂查询时。这篇文章会分析其中的原因，并给出优化建议。
问题重现
在一个较复杂的项目中，我们使用了 Hapi 和 Mongoose 进行开发。其中，有一个需求需要进行多表查询，需要连接多个数据库表，并在其中筛选出符合条件的数据。我们最开始的实现如下（代码省略部分非关键代码）：
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这个查询逻辑并不复杂，但是在进行了一段时间后，我们发现查询时间非常长，而且当查询偏大时，查询效率更是堪忧。
我们想通过剖析代码确信没有什么明显的错误，并在不减少查询条件数量的情况下提高查询性能。
分析问题
在深入分析之前，我们想对 Mongoose 和数据库做一些简单介绍，以便更好地理解问题以及优化措施。
Mongoose
Mongoose 是一个优美的 Node.js MongoDB 模型驱动的对象模型，它使得在 Node.js 中处理 MongoDB 数据变得非常简单和顺畅。它不仅提供了简单而优雅的方式来执行 CRUD 操作，还提供轻松访问 MongoDB 数据库的多个功能。
相比于纯粹的 MongoDB 流行度，Mongoose 通常被选择为处理数据库时的 Node.js 首选。它将数据结构化成有意义的模型，并提供了从身份验证到查询优化的各种功能。
MongoDB
MongoDB 是一种基于分布式文件存储的数据库，由 C++ 编写。旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 的重要特点包括：面向文档、模式自由、支持动态查询、支持完全索引、支持复制和故障恢复、使用高效的 BSON 存储数据。
既然你理解了 Mongoose 和 MongoDB，则很容易理解以下原则：
快速查询的关键在于在查询中使用索引。
问题原因
回到我们的查询逻辑，我们首先简单概述一下它的查询流程：
在使用
find方法进行查询时，MongoDB 首先扫描索引，从符合条件的索引中获取文档 ID 数组。MongoDB 取得文档 ID 后，使用
_id查询非索引字段或者其他值作为输入到下一阶段的过滤器。仅包含符合过滤器的文档。如果一个文档满足过滤器中的所有条件，则文档能够通过滤器。将对象返回给用户进行处理。
根据上述过程，我们可以预想到程序的性能开销在 _id 查询的耗时上。
查询性能下降原因有多种，但是在这里，我们简单地总结一些：
对于非索引字段上的过滤器查询时的缺失。
当我们的数据量变大时，查询会变得昂贵。
由于 join 或者深度数据嵌套检索时，在非索引字段上进行大量过滤，从而降低了效率。
在查询期间，如果需要对文件进行排序，它很可能涉及大量内存活动。
解决方案
到这里，我们可以开始考虑优化解决方案了。
对于第一种原因，我们需要了解优化 SQL 查询的方式，并将其应用到 Mongoose 查询中。
- 添加索引。请在查询字段上添加索引。
- 请避免查询非索引字段。当您在非索引字段上过滤时，这极大地影响了查询速度。
- 避免查询时显示所有数据。尽量使用
$project限制返回字段。
对于第二种原因，我们可以使用另一个技巧来优化查询：
- 使用 skip 和 limit。定位到您想要的数据，并在那里切断查询。例如，归档旧数据也可以是有效的优化方案。
- 避免使用全集合扫描。如果您已经遍历了一个很长的集合，那么结果可能会很慢。此时，您可能需要使用更高级的聚合框架。
对于第三个原因，我们建议：
- 使用 Native Lookup 来实现 join。
利用 $lookup，我们可以实现类似于 SQL JOIN 的操作。但是，在 Mongoose 中使用 $lookup 时，必须注意并避免使用非索引字段的 $match。
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其中，我们使用多个 $lookup 进行 join，最后使用 $project 和 $filter 对于各个表格字段进行过滤。最后再使用 limit 方法限制查询数量，从而进行优化。
- 最后，对于第四个原因，请使用
$sort和$skip来限制排序和跳过。
结论
在本文中，我们讨论了使用 Hapi 和 Mongoose 进行开发时可能遇到的问题：在进行多表查询时遇到了性能问题。最后，我们提供了四种优化解决方案，包括：
在查询上使用索引，避免在非索引字段上进行大量过滤。
使用 skip 和 limit 等策略限制查询数量。
使用 Native Lookup 来实现 join，并使用
$project和$filter对于各个表格字段进行过滤。使用
$sort和$skip来限制排序和跳过。
为了使您的 Mongoose 应用程序性能更佳，您需要遵循最佳实践并不断调整您的应用程序。同时，我们也应该不断学习、思考。希望通过本文的分析和介绍，能够让大家了解和优化 Mongoose 查询的性能问题，并提升我们的开发能力和效率。
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