Optimización de Rendimiento en MongoDB

Consultas Lentas y Profiling

// Habilitar profiling (consultas > 100ms)
db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 })
db.system.profile.find().sort({ ts: -1 }).limit(10)

// Ver operaciones en curso
db.currentOp({ secs_running: { $gt: 5 } })

// Cancelar operación lenta
db.killOp(<opId>)

explain() en Detalle

const plan = db.pedidos.find({
    clienteId: "u123",
    estado: "activo"
}).explain("allPlansExecution")

// Campos clave:
// plan.queryPlanner.winningPlan.stage → IXSCAN (bien) vs COLLSCAN (mal)
// plan.executionStats.totalDocsExamined → debe ≈ nReturned
// plan.executionStats.executionTimeMillis → objetivo < 10ms en OLTP

Memoria y Conjunto de Trabajo

// Estado del servidor — uso de memoria
db.serverStatus().mem
// {
//   resident: 512,     // MB en RAM
//   virtual: 2048      // MB virtual
// }

// Caché de WiredTiger
db.serverStatus().wiredTiger.cache

Pool de Conexiones

const mongoose = require("mongoose");

mongoose.connect(uri, {
    maxPoolSize:                 20,
    minPoolSize:                  5,
    socketTimeoutMS:          30000,
    serverSelectionTimeoutMS:  5000,
    heartbeatFrequencyMS:     10000
})

Consejos para el Pipeline de Agregación

// 1. $match PRIMERO para reducir docs con índice
// 2. $project para eliminar campos innecesarios
// 3. $limit antes de $lookup cuando sea posible
// 4. allowDiskUse para agregaciones grandes
db.pedidos.aggregate([...pipeline], { allowDiskUse: true })

// 5. Evitar $where y $function (JS no optimizable)
// 6. Usar $expr para comparar campos con soporte de índice
db.pedidos.find({
    $expr: { $gt: ["$total", "$montoMinimo"] }
})

Diseño de Esquema para Rendimiento

// Anti-patrón: array sin límite actualizado constantemente
// Solución: patrón bucket o colección separada

// Anti-patrón: contadores con lectura-modificación-escritura
// Solución: $inc atómico
await contadores.updateOne(
    { _id: "visitas_pagina" },
    { $inc: { valor: 1 } },
    { upsert: true }
)

// Anti-patrón: colección polimórfica sin índice discriminador
// Solución: agregar campo tipo e indexarlo
db.activos.createIndex({ tipo: 1 })

Monitoreo con mongostat / mongotop

# mongostat — métricas en vivo del servidor
mongostat --host localhost:27017 --username admin --password ...

# mongotop — tiempo de lectura/escritura por colección
mongotop --host localhost:27017

# Métricas relevantes:
# insert/query/update/delete por segundo
# faults: page faults → conjunto de trabajo > RAM
# locked%: alto → contención de escrituras