要优化文档数据库中的查询，请关注索引策略、查询设计和模式结构。首先分析最常见的查询模式，并确保数据库已建立索引来支持它们。编写精确的查询并构建文档以最大程度地减少连接或复杂聚合，从而避免不必要的数据处理。定期监控查询性能，并根据使用模式的变化调整方法。
索引是优化的主要工具。 在过滤器、排序或连接中常用的字段上创建索引。例如，如果查询经常按 userId 过滤并按 createdAt 排序，则在 { userId: 1, createdAt: -1 } 上的复合索引可提高性能。避免过度索引，因为过多的索引会减慢写入速度。使用特定于数据库的工具（如 MongoDB 的 explain()）来检查查询是否有效地使用了索引。对于时间序列数据，请考虑使用生存时间 (TTL) 索引来自动过期旧文档，从而减小数据集大小。部分索引也可以通过仅索引文档的子集（例如，活跃用户）来帮助节省存储空间并提高速度。
优化查询逻辑以减少开销。 使用投影仅返回必要的字段，从而最大限度地减少数据传输。例如，在 MongoDB 中，db.collection.find({ ... }, { name: 1, date: 1 }) 仅获取 name 和 date。避免使用代价高昂的操作，例如未锚定的正则表达式或 $where 子句。使用聚合管道时，请尽早放置 $match 阶段，以便在处理数据之前对其进行过滤。如果查询嵌套数组，请利用 $elemMatch 来定位特定元素，而无需扫描整个数组。对于读取密集型工作负载，请使用辅助副本分配负载，但要确保最终一致性是可以接受的。
模式设计对性能有显着影响。 反规范化数据以减少连接——例如，如果经常一起访问用户配置文件，则将其直接嵌入到订单文档中。但是，请权衡更新效率；过度嵌入会使写入速度变慢。当数据独立更新时，请使用文档引用。如果扩展到单个节点之外，请水平分片大型集合。例如，如果查询在地理范围内，则按 region 分片。使用内置的分析器监控慢查询，并迭代地调整索引或模式。诸如 MongoDB Atlas Performance Advisor 之类的工具可以通过根据实际使用情况建议索引优化来自动执行此过程。