Cuando Atlas determina que tu esquema o las consultas pueden mejorarse, muestra una perspectiva de rendimiento. Las perspectivas de rendimiento muestran formas de mejorar tus prácticas de modelado de esquema y datos. Utiliza las perspectivas de rendimiento para aprender las mejores prácticas de diseño de esquema y mejorar el rendimiento de las aplicaciones.
Casos de uso
Es mejor seguir los análisis de rendimiento al principio del proceso de desarrollo de la aplicación. Iniciar la aplicación con buenas prácticas de modelado de datos ayuda a prevenir problemas de esquema y rendimiento a medida que crece.
Aunque Atlas ofrece perspectivas sobre el rendimiento en cualquier etapa del desarrollo, puede ser difícil realizar modificaciones de esquema en esquemas de gran escala que se utilizan en producción.
Antes de que modifiques tu esquema en función de las perspectivas de performance, asegúrate de que la sugerencia tenga sentido para tu aplicación. Por ejemplo, si Atlas sugiere crear un índice, asegúrate de que ese índice admita las queries que se ejecutan con más frecuencia.
Nota
Las perspectivas de rendimiento te dirigen hacia el Asistente inteligente en el Explorador de datos, que puede proporcionar ayuda adicional con su esquema o consultas.
Comportamiento
La información sobre el rendimiento se habilita automáticamente.
Los datos de rendimiento son genéricos y no utilizan propiedades específicas de su esquema, como nombres de bases de datos o colecciones.
Atlas muestra información sobre el rendimiento en los siguientes escenarios:
Scenario | Perspectiva de rendimiento |
|---|---|
Ejecuta una consulta o agregación sin un índice. | Agrega un índice para dar soporte a la operación. |
Ejecutas un pipeline de agregación que usa un | Incrusta datos relacionados para evitar la necesidad de una operación |
Si es posible, utilice MongoDB Search para mejorar el rendimiento de las consultas de búsqueda de texto. | |
Tu base de datos contiene demasiadas colecciones. | Reduzca la cantidad de colecciones. |
Tus documentos contienen un campo de arreglo con demasiados elementos. | Evita arreglos sin límites definidos. |
El tamaño de datos de los documentos individuales es demasiado grande. | Divide documentos extensos en colecciones independientes. |
Tu colección contiene demasiados índices. | Revisa tus índices y remueve los que sean innecesarios. |
Obtén más información
Para aprender más sobre modelado de datos en MongoDB, consulta Modelado de datos en MongoDB.
Para aprender a crear índices efectivos para tu aplicación, consulte Indexación de estrategias.