जैसे-जैसे आपके डेटासेट का विस्तार होता है, डेटा को संग्रहीत करने, पुनर्प्राप्त करने और विश्लेषण करने के तरीके को अनुकूलित करना महत्वपूर्ण हो जाता है। दक्षता बढ़ाने के लिए यहां प्रमुख रणनीतियां दी गई हैं:

• शेयरिंग: मोंगोडीबी की अंतर्निहित शार्डिंग सुविधा कई सर्वरों या शार्डों में डेटा वितरित करती है, जिससे आप क्षैतिज रूप से स्केल कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण किसी एक सर्वर को प्रदर्शन बाधा बनने से रोकता है।
• अनुक्रमण: आपके डेटा को उचित रूप से अनुक्रमित करने से क्वेरी प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि हो सकती है। ऐसे कंपाउंड इंडेक्स का उपयोग करें जो अक्सर पूछे जाने वाले फ़ील्ड को कवर करते हैं और टेक्स्ट खोज क्षमताओं के लिए मोंगोडीबी की अंतर्निहित टेक्स्ट इंडेक्सिंग का लाभ उठाते हैं।
• डेटा विभाजन: तार्किक डेटा विभाजन, जिसे अक्सर शार्डिंग के संयोजन में उपयोग किया जाता है, में आपके डेटासेट को एक विशिष्ट फ़ील्ड, जैसे टाइमस्टैम्प या स्थान के आधार पर विभाजित करना शामिल होता है। यह डेटा पुनर्प्राप्ति के दायरे को कम करके क्वेरी प्रदर्शन को बढ़ाता है।
• एकत्रीकरण पाइपलाइन: मोंगोडीबी का एकत्रीकरण ढांचा डेटा को संसाधित करने और बदलने का एक शक्तिशाली तरीका प्रदान करता है। डेटाबेस में सीधे जटिल गणना, फ़िल्टरिंग और समूहीकरण संचालन करने के लिए एकत्रीकरण पाइपलाइनों का उपयोग करें।
• कैप्ड संग्रह: स्ट्रीमिंग डेटा या समय-श्रृंखला डेटा के लिए, कैप्ड संग्रह का उपयोग करने पर विचार करें। इन संग्रहों का एक निश्चित आकार होता है और नया डेटा डालते ही पुराने डेटा को स्वचालित रूप से हटा दिया जाता है।
• डेटा संग्रहण: जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, पुराने या कम बार एक्सेस किए गए डेटा को संग्रहीत करने से इष्टतम क्वेरी प्रदर्शन को बनाए रखने में मदद मिल सकती है। इसमें डेटा को एक अलग अभिलेखीय भंडारण या एक अलग डेटाबेस में ले जाना शामिल हो सकता है।