这篇文章涉及如下工具：
1、mongodb
2、datax
3、superset
4、redash
5、metabase
最近一直在探索着数据相关的事情。
比如什么开源BI工具啊。像superset、redash和metabase啦，每个工具都有优劣，我会在后续文章继续更新。
最近的项目呢，又用到了mongodb，那么顺其自然的呢，这些BI工具调研的时候呢，自然的数据源，就优先选择了mongodb。
那么万事俱备，只欠东风了。我的数据哪里找呢？为了探索这些BI工具的优劣，我么的数据集一定要大，对不对。当然你可以造假数据，但是呢，我也是比较“傲娇”吧，就是不愿意自己造数据。
那怎么办呢，我就百（gu）度（ge）了一下“开放数据平台”这样的字眼，找到了很多结果，选定了滴滴的“盖亚计划”，获取了一个月的轨迹数据+订单数据。滴滴也是够“大方”，我试着用datax导入了一下，三天的轨迹数据，竟然已经达到了9kw的数据量级。那相关探索工作，就做起来吧！
先大概讲讲BI工具
我只想说，superset、redash和metabase只是做了工具到数据库的连接，其他的任何性能上的优化，都没有做。
工具做的优化，主要是让不太懂sql语句的人可以快速上手，制作数据报告。
MongoDB查询优化
实验环境
- centos6
- CPU 2Core 4G
- 存储空间 500G
- MongoDB 3.4.11
我是用三台这样的机器，组成了一个Replica Set。
索引初步探索
我先做了一个简单的查询，查询的结果，大跌我的眼镜。。。
看来replica set也不能拯救单纯的但数据存储啊。那怎么办呢？
上索引！！
// 查询索引
db.collection.getIndexes();
// 增加索引
db.collection.createIndex({
"你要加索引的字段": 1/-1
});
// 1代表正序、-1代表倒序
// 当然，mongodb的索引有很多种。比如单索引、组合索引、"text"、"Geospatial Index"等等。
// 我最开始使用了"text"，但是没有优化查询速度，这个我后续会继续探索原因。
replica set添加索引的方法有些特殊。
1、在备用机器上添加索引
1.shutdown mongo
>> use admin
>> db.shutdownServer()
2.非replica set方式启动mongo。
3.createIndex
2、在备用机器上添加索引
1.mongo 退级
>> rs.stepDown()
2.shutdown mongo
>> use admin
>> db.shutdownServer()
3.非replica set方式启动mongo。
4.createIndex
添加好了索引以后，给了我极大的惊喜。
group by 呢？
很遗憾的是，添加索引，并没有优化group by的表现。（我猜是因为 group by必须要全表查询吧）
那么，下一步能做的是什么呢？
后续更新预告
- replica set搭建
- sharding cluster搭建
- superset+redash+metabase
