Het begrijpen van de prestaties van uw MongoDB-query's onder verschillende belastingscenario's is essentieel voor het optimaliseren van uw database. Hier zijn enkele aanbevelingen en stappen om dit effectief te doen: 1. Benchmarkingmethoden - Baseline Metingen: Voer uw query's uit zonder extra belasting om een referentiepunt te krijgen. - Load Testing: Simuleer gelijktijdige gebruikers en toename in datavolume om te zien hoe de prestaties veranderen. - Stress Testing: Test de grenzen van uw database door de belasting verder op te voeren dan normaal gebruik. 2. Tools voor belasting simulatie - MongoDB Atlas Performance Testing: Als u Atlas gebruikt, biedt het ingebouwde tools voor performance monitoring. - JMeter: Een krachtige tool om gelijktijdige gebruikers te simuleren door HTTP of aangepaste scripts. - Locust: Een Python-gebaseerde tool voor het genereren van belastingen met scriptbare gebruikersactiviteiten. - dbStress of YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark): Speciaal voor database benchmarking. 3. Testopzet - Variëren van datavolumes: Voeg steeds meer data toe aan uw collectie en voer dezelfde query uit. - Gelijktijdige gebruikers: Simuleer meerdere gelijktijdige verbindingen en query's. - Herhaal tests: Voer meerdere runs uit om consistente resultaten te krijgen. 4. Resultaten analyseren - Response tijden: Meet gemiddelde, mediane en percentielen (bijv. 95e percentiel). - Throughput: Aantal query's per seconde. - CPU- en geheugenbelasting: Gebruik monitoring tools zoals MongoDB Compass, Ops Manager, of externe tools zoals Grafana. - Indexgebruik: Controleer of indexen worden gebruikt door explain() te gebruiken. 5. Verbeteringen op basis van bevindingen - Indexering: Voeg indexen toe op vaak gebruikte velden in filter- en sorteercriteria. - Query optimalisatie: Vermijd onnodige scans, beperk data met projection, en gebruik geoptimaliseerde query's. - Sharding: Overweeg sharding voor grote datasets om workload te verdelen. - Hardware-upgrades: Verbeter CPU, RAM of SSD's indien bottlenecks worden vastgesteld. Door deze stappen systematisch te doorlopen, krijgt u inzicht in hoe uw MongoDB-query's presteren onder verschillende omstandigheden en kunt u gerichte optimalisaties doorvoeren.

Zeker, hier een uitgebreid overzicht voor het benchmarken en optimaliseren van je MongoDB queries: ## Benchmarking Methoden ### 1. **Testscenario's opzetten** - **Kleine dataset**: 1.000-10.000 documenten - **Middelgrote dataset**: 100.000-1.000.000 documenten - **Grote dataset**: 1.000.000+ documenten - **Gelijktijdige gebruikers**: Test met 10, 50, 100, 500 gelijktijdige verbindingen ### 2. **Query optimalisatie vooraf** ```javascript // Voeg indexen toe voor betere prestaties db.collectie.createIndex({ veld: 1 }) // Gebruik projectie om alleen nodige velden op te halen db.collectie.find({}, { _id: 1, nodigVeld: 1 }) // Gebruik limit() voor grote resultaat sets db.collectie.find({}).limit(100) ``` ## Tools voor Belasting Simulatie ### 1. **MongoDB Native Tools** ```bash # mongoperf voor I/O testing mongoperf # benchRun voor geïntegreerde benchmarking mongo --eval "benchRun({ ops: [{op: 'find', ns: 'test.collectie', query: {}}], parallel: 50, seconds: 60 })" ``` ### 2. **Externe Tools** - **JMeter** met MongoDB plugin - **YCSB** (Yahoo! Cloud Serving Benchmark) - **mgodatagen** voor testdata generatie - **faker.js** voor realistische testdata ## Belasting Test Setup ### 1. **Testdata genereren** ```javascript // Genereer realistische testdata for (let i = 0; i < 1000000; i++) { db.collectie.insert({ naam: "gebruiker_" + i, email: "user" + i + "@test.com", leeftijd: Math.floor(Math.random() * 80) + 18, aangemaakt: new Date(), data: "x".repeat(100) // Simuleer grotere documenten }) } ``` ### 2. **Simulatie script voorbeeld** ```javascript function simulateConcurrentUsers(userCount, duration) { const operations = []; for (let i = 0; i < userCount; i++) { operations.push({ op: "find", ns: "mydb.collectie", query: { leeftijd: { $gte: 25, $lte: 40 } }, project: { naam: 1, email: 1 } }); } return benchRun({ ops: operations, parallel: userCount, seconds: duration }); } ``` ## Prestatie Monitoring & Analyse ### 1. **MongoDB Monitoring Tools** ```bash # Real-time monitoring mongostat --host localhost:27017 # Gedetailleerde metrics db.serverStatus() db.collectie.stats() ``` ### 2. **Explain() voor Query Analyse** ```javascript // Analyseer query performance db.collectie.find({}).explain("executionStats") // Check of index wordt gebruikt db.collectie.find({ veld: "waarde" }).explain() ``` ### 3. **Key Metrics om te monitoren** - **Query duur** (executionTimeMillis) - **Documents gescand** (totalDocsExamined) - **Documents geretourneerd** (nReturned) - **Index gebruik** (stage: "IXSCAN") - **Lock tijd** (lockStats) - **Geheugen gebruik** ## Resultaten Analyseren ### 1. **Performance Bottlenecks identificeren** - **Hoge executionTimeMillis**: Query optimalisatie nodig - **totalDocsExamined >> nReturned**: Indexen ontbreken - **COLLSCAN in plaats van IXSCAN**: Index niet gebruikt - **Hoge lockStats**: Concurrentie problemen ### 2. **Optimalisatie Acties** ```javascript // Voeg compound indexen toe db.collectie.createIndex({ veld1: 1, veld2: -1 }) // Gebruik covered queries db.collectie.createIndex({ leeftijd: 1, naam: 1 }) db.collectie.find({ leeftijd: 25 }, { naam: 1, _id: 0 }) // Optimaliseer schema design // Overweeg embedding vs referencing ``` ## Aanbevolen Test Workflow 1. **Baseline meting** met huidige setup 2. **Indexen toevoegen** en opnieuw testen 3. **Query optimalisatie** (projectie, filters) 4. **Hardware/resources** evalueren 5. **Monitoring implementeren** voor productie ## Tools voor Diepgaande Analyse - **MongoDB Compass** voor visuele explain plans - **mtools** voor log analysis - **Percona Monitoring and Management** - **Atlas** (cloud) voor geïntegreerde monitoring Begin met kleine tests en schaal geleidelijk op. Documenteer elke wijziging en het bijbehorende performance effect voor een gestructureerde optimalisatie aanpak.