分析查询表现

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cursor.explain("executionStats")db.collection.explain("executionStats")方法提供了有关查询的性能统计信息。这些统计信息可用于衡量查询是否以及如何使用索引。

db.collection.explain() 提供关于其他操作(如db.collection.update())执行的信息。详细信息请参见db.collection.explain()

评估查询的性能

考虑一个包含以下文件的收集清单:

{ "_id" : 1, "item" : "f1", type: "food", quantity: 500 }
{ "_id" : 2, "item" : "f2", type: "food", quantity: 100 }
{ "_id" : 3, "item" : "p1", type: "paper", quantity: 200 }
{ "_id" : 4, "item" : "p2", type: "paper", quantity: 150 }
{ "_id" : 5, "item" : "f3", type: "food", quantity: 300 }
{ "_id" : 6, "item" : "t1", type: "toys", quantity: 500 }
{ "_id" : 7, "item" : "a1", type: "apparel", quantity: 250 }
{ "_id" : 8, "item" : "a2", type: "apparel", quantity: 400 }
{ "_id" : 9, "item" : "t2", type: "toys", quantity: 50 }
{ "_id" : 10, "item" : "f4", type: "food", quantity: 75 }

没有索引的查询

以下查询检索的文档中,quantity字段的值在100200之间,包括:

db.inventory.find( { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } } )

查询返回以下文档:

{ "_id" : 2, "item" : "f2", "type" : "food", "quantity" : 100 }
{ "_id" : 3, "item" : "p1", "type" : "paper", "quantity" : 200 }
{ "_id" : 4, "item" : "p2", "type" : "paper", "quantity" : 150 }

要查看所选的查询计划,请将cursor.explain("executionStats")游标方法链接到find命令的末尾:

db.inventory.find(
{ quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
).explain("executionStats")

explain() 返回以下结果:

{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
...
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
...
}
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 3,
"executionTimeMillis" : 0,
"totalKeysExamined" : 0,
"totalDocsExamined" : 10,
"executionStages" : {
"stage" : "COLLSCAN",
...
},
...
},
...
}

匹配文档的数量和检查文档的数量之间的差异可能表明,为了提高效率,查询可能会受益于索引的使用。

查询与索引

为了支持对quantity字段的查询,请在quantity字段上添加索引:

db.inventory.createIndex( { quantity: 1 } )

要查看查询计划统计信息,请使用explain(“executionStats”)方法:

db.inventory.find(
{ quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
).explain("executionStats")

explain()方法返回以下结果:

{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
...
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"quantity" : 1
},
...
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 3,
"executionTimeMillis" : 0,
"totalKeysExamined" : 3,
"totalDocsExamined" : 3,
"executionStages" : {
...
},
...
},
...
}

如果没有索引,查询将扫描包含10个文档的整个集合,以返回3个匹配的文档。查询还必须扫描每个文档的全部内容,可能会将它们拉到内存中。这将导致昂贵的查询操作,并且可能会很慢。

当使用索引运行时,查询扫描了3个索引项和3个文档,以返回3个匹配的文档,从而产生一个非常高效的查询。

比较索引的性能

要手动比较使用多个索引的查询的性能,可以将 hint()方法与explain()方法结合使用。

考虑以下查询:

db.inventory.find( {
quantity: {
$gte: 100, $lte: 300
},
type: "food"
} )

查询返回以下文档:

{ "_id" : 2, "item" : "f2", "type" : "food", "quantity" : 100 }
{ "_id" : 5, "item" : "f3", "type" : "food", "quantity" : 300 }

要支持查询,添加复合索引。对于复合索引,字段的顺序很重要。

例如,添加以下两个复合索引。第一个索引首先按数量字段排序,然后按类型字段排序。第二个索引首先按类型排序,然后是quantity字段。

db.inventory.createIndex( { quantity: 1, type: 1 } )
db.inventory.createIndex( { type: 1, quantity: 1 } )

评估第一个索引对查询的影响:

db.inventory.find(
{ quantity: { $gte: 100, $lte: 300 }, type: "food" }
).hint({ quantity: 1, type: 1 }).explain("executionStats")

explain()方法返回如下输出:

{
"queryPlanner" : {
...
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"quantity" : 1,
"type" : 1
},
...
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 2,
"executionTimeMillis" : 0,
"totalKeysExamined" : 5,
"totalDocsExamined" : 2,
"executionStages" : {
...
}
},
...
}

MongoDB扫描了5个索引键(executionStats.totalKeysExamined)以返回2个匹配的文档(executionStats.nReturned)。

评估第二个索引对查询的影响:

db.inventory.find(
{ quantity: { $gte: 100, $lte: 300 }, type: "food" }
).hint({ type: 1, quantity: 1 }).explain("executionStats")

explain()方法返回如下输出:

{
"queryPlanner" : {
...
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"type" : 1,
"quantity" : 1
},
...
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 2,
"executionTimeMillis" : 0,
"totalKeysExamined" : 2,
"totalDocsExamined" : 2,
"executionStages" : {
...
}
},
...
}

MongoDB扫描了2个索引键(executionStats.totalKeysExamined)以返回2个匹配的文档(executionStats.nReturned)。

对于这个示例查询,复合索引{type: 1, quantity: 1}比复合索引{quantity: 1, type: 1}更有效。

​ 也可以看看

查询优化查询计划优化查询性能索引策略

译者:杨帅

校对:杨帅