Natuurlijk, hier zijn concrete aanbevelingen om jouw MongoDB-query's te optimaliseren, gebaseerd op jouw workloads en technieken: 1. Indexering optimaliseren: - Product zoeken op categorie en prijs: - Maak samengestelde indexen op ({categorie: 1, prijs: 1}) om zoekopdrachten op deze velden te versnellen. - Overweeg ook om een index te maken op {categorie: 1} indien filtering vaak alleen op categorie gebeurt. - Bestellingen per klant analyseren: - Indexeer op ({klant_id: 1}) om snel bestellingen van een specifieke klant te kunnen ophalen. - Als je vaak filtert op datum, voeg dan een samengestelde index toe zoals ({klant_id: 1, datum: -1}). 2. Query's herschrijven: - Gebruik projection om alleen de benodigde velden op te halen, vermindert dat de data-overdracht. - Vermijd onnodige sorteringen of aggregaties binnen de query, of optimaliseer deze met geschikte indexen. 3. Sharding en schaalbaarheid: - Overweeg sharding van je collectie op een geschikt shard-key (bijvoorbeeld klant_id voor bestellingen) om workload te verdelen. - Zorg dat je shard-key goed is gekozen, zodat de data gelijkmatig verdeeld wordt. 4. Data modellering: - Overweeg denormalisatie waar mogelijk, bijvoorbeeld door productcategorie en prijs direct in bestellingen op te nemen als dit vaak samen wordt opgevraagd. - Gebruik embedding voor gerelateerde documenten indien de relatie 1-op-veel is en de gegevens vaak samen worden opgevraagd. 5. Resourcebeheer: - Stel de cachegrootte en geheugeninstellingen van MongoDB af op basis van je workload. - Monitor query's en resourcegebruik met MongoDB Monitoring Service (MMS) of andere tools, en optimaliseer op basis van bottlenecks. 6. Paginalen en limit: - Gebruik limit() en skip() voor grote datasets om paginering te verbeteren en resourcegebruik te beperken. 7. Aggregatie pipelines: - Optimaliseer aggregatie pipelines door indexen te gebruiken voor $match-stadia en door onnodige stappen te vermijden. Door deze gerichte stappen te implementeren, kun je de responstijd verminderen, resourcegebruik optimaliseren en de schaalbaarheid van je MongoDB-omgeving verbeteren.

Absoluut. Laten we uw MongoDB-optimalisatiestrategie systematisch analyseren en verbeteren. Uw huidige technieken zijn een goede start, maar er is aanzienlijke ruimte voor verbetering. Eerst een belangrijke observatie: uw beschrijving van de huidige technieken ("Product zoeken op categorie en prijs, bestellingen per klant analyseren") lijkt uw *workloads* te zijn, niet uw *optimalisatietechnieken*. Ik behandel beide vanuit dat perspectief. ### Analyse van Huidige Situatie & Kernproblemen U heeft twee duidelijke workload-patronen: 1. **Ad-hoc zoekopdrachten:** Filteren op `categorie` en `prijs` in een `products`-collectie. 2. **Analytische query's:** Aggregeren van gegevens (bijv. `totaal uitgegeven`, `aantal bestellingen`) gegroepeerd per `klantId` in een `orders`-collectie. Zonder de juiste optimalisatie leiden deze workloads tot: * **Collection Scans (COLLSCAN):** De database moet elk document in de collectie scannen om aan uw query te voldoen. * **Hoog CPU- en geheugengebruik:** Vooral bij grote datasets. * **Trage responstijden:** Die verergeren naarmate uw gegevens groeien. * **Beperkte schaalbaarheid:** De database kan niet efficiënt meer queries parallel afhandelen. --- ### Concrete Aanbevelingen voor Optimalisatie Hier is een actieplan opgesplitst per workload. #### 1. Optimalisatie voor "Product zoeken op categorie en prijs" Deze query's zijn gevoelig voor prestaties omdat gebruikers snelle resultaten verwachten. **Aanbeveling 1: Implementeer Samengestelde Indexen** Een index op alleen `categorie` of alleen `prijs` is niet voldoende. U heeft een *samengestelde index* nodig die bij uw queryvolgorde past. * **Scenario A:** U filtert eerst op `categorie` en dan op `prijs` (bijv. "Toon alle *laptops* tussen €500 en €1000"). ```javascript // Aanmaken van de index db.products.createIndex({ "categorie": 1, "prijs": 1 }) // Voorbeeldquery die deze index perfect gebruikt db.products.find({ "categorie": "laptops", "prijs": { $gte: 500, $lte: 1000 } }) ``` * **Scenario B:** U heeft een paginatie-sortering zoals "Toon de 25 goedkoopste producten in een categorie". ```javascript // Index ondersteunt zowel filteren als sorteren db.products.createIndex({ "categorie": 1, "prijs": 1 }) // Query die filtert, sorteert en pagineert db.products.find({ "categorie": "smartphones" }) .sort({ "prijs": 1 }) // Sorteer op prijs (oplopend) .limit(25) ``` **Aanbeveling 2: Gebruik Covered Queries** Streef ernaar dat de index *alle* benodigde velden bevat, zodat de database de documenten zelf nooit hoeft op te zoeken. Dit is extreem snel. * **Slechte query:** Haalt het volledige document op. ```javascript db.products.find({ categorie: "boeken" }, { _id: 0, naam: 1, prijs: 1 }) ``` *Ook al gebruikt het een index, het moet nog steeds naar de collectie voor `naam` en `prijs`.* * **Optimale query (Covered Query):** ```javascript // 1. Maak een index die alle benodigde velden dekt db.products.createIndex({ "categorie": 1, "naam": 1, "prijs": 1 }) // 2. Query die alleen geïndexeerde velden selecteert db.products.find( { categorie: "boeken" }, // Filter { _id: 0, naam: 1, prijs: 1 } // Projectie: alleen deze velden ) ``` *Deze query wordt *volledig* uitgevoerd vanuit de index, zonder de hoofdcollectie aan te raken.* #### 2. Optimalisatie voor "Bestellingen per klant analyseren" Deze query's zijn vaak complexer, involving `$match`, `$group`, `$sort`, en `$project`. Zonder indexen zijn deze zeer zwaar. **Aanbeveling 1: Indexen voor Aggregation Pipeline Stages** Plaats indexen op velden die worden gebruikt in vroege `$match` en `$sort` fasen. Dit vermindert het aantal documenten dat de aggregeerfunctie moet verwerken aanzienlijk. * **Voorbeeld:** Analyse van totale bestedingsbedrag per klant. ```javascript db.orders.aggregate([ { $match: { orderDate: { $gte: ISODate("2024-01-01") } } }, // Filter op datum { $group: { _id: "$klantId", totaalUitgegeven: { $sum: "$totaalBedrag" } } }, { $sort: { totaalUitgegeven: -1 } } // Sorteer op uitgaven (hoog naar laag) ]) ``` **Gebruikte index:** ```javascript // Deze index optimaliseert de $match en de $sort fase db.orders.createIndex({ "orderDate": 1, "totaalBedrag": 1, "klantId": 1 }) // OF, afhankelijk van de dataverdeling, twee aparte indexen: db.orders.createIndex({ "orderDate": 1 }) // Voor $match db.orders.createIndex({ "totaalUitgegeven": -1 }) // Voor $sort (let op: dit is een computed field van $group, dus moeilijker) ``` De eerste index zorgt ervoor dat de `$match` fase zeer snel alle recente orders vindt. **Aanbeveling 2: Overweeg Sharding voor Schaalbaarheid** Als uw `orders`-collectie erg groot wordt (denk aan terabytes), wordt een enkele database server een bottleneck. * **Implementeer Sharding:** Verdeel uw `orders`-collectie over meerdere machines (shards). * **Kies een goede Shard Key:** Voor analytische query's is `klantId` een uitstekende kandidaat voor een shard-key. * **Reden:** Het groepeert alle orders van één klant op dezelfde shard. Query's zoals "toon alle orders van klant X" kunnen door één shard worden afgehandeld (*targeted query*), wat zeer efficiënt is. * Vermijd hashed sharding voor analytics, omdat het gerichte query's onmogelijk maakt. #### 3. Algemene en Gevorderde Optimalisatietechnieken **Aanbeveling 1: Gebruik het Explain Plan** Gebruik `explain()` om te zien wat uw query's *daadwerkelijk* doen. Zoek naar `"stage" : "COLLSCAN"` als waarschuwing. ```javascript // Analyseer uw query db.products.find({ categorie: "fietsen", prijs: { $lt: 1000 } }).explain("executionStats") ``` Kijk naar `executionStats.executionTimeMillis` en `executionStats.totalDocsExamined`. **Aanbeveling 2: Optimaliseer Schema-ontwerp** * **Embedding vs Referencing:** Voor productzoekopdrachten is een genormaliseerd schema (productgegevens in één document) meestal beter. Voor orders, overweeg om vaak bijgevoegde data (bijv. klantnaam, adres) te *denormaliseren* en in het orderdocument in te bedden om `$lookup`-joins (die traag zijn) te vermijden. * **Gebruik de Juiste Datatypes:** Zorg ervoor dat `prijs` is opgeslagen als een nummer (bijv. `NumberDecimal` voor financiële precisie) en niet als een string. Zoekopdrachten op nummers zijn veel efficiënter. **Aanbeveling 3: Hardware en Configuratie** * **Zorg voor voldoende RAM:** De werkende set (de indexen en actieve data) moet idealiter in het RAM-geheugen passen. * **Gebruik SSD-opslag:** Dit is niet-onderhandelbaar voor productieprestaties. * **Lees Replica's:** Voor analytische query's die iets minder actuele data kunnen verdragen, kunt u deze uitvoeren op een *read replica*. Dit ontlast de primaire server voor uw kritieke schrijfbewerkingen en snelle productzoekopdrachten. ### Samenvatting van Actiepunten 1. **Products Collectie:** Creëer een samengestelde index `{ categorie: 1, prijs: 1 }`. 2. **Orders Collectie:** Creëer indexen voor uw aggregatiepijplijnen, beginnend met velden in `$match` (bijv. `{ orderDate: 1 }`). 3. **Voer `explain()` uit** op uw belangrijkste query's om collection scans te identificeren en te elimineren. 4. **Streef naar covered queries** waar mogelijk door projectie en zorgvuldig gemaakte indexen. 5. **Plan voor de toekomst:** Evalueer sharding met `klantId` als shard-key om horizontale schaalbaarheid voor uw orders te bereiken. 6. **Overweeg schema-denormalisatie** om dure joins in analytische query's te vermijden. Door deze stappen te implementeren, zult u een directe en significante verbetering zien in de responstijd, een vermindering van het CPU- en geheugengebruik, en legt u een solide basis voor toekomstige schaalbaarheid.