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MongoDB 分析查询

分析查询

分析查询是衡量数据库和索引设计的有效性的一个非常重要的方面。我们将学习常用的$explain$hint查询。

使用$explain

$explain操作提供查询的信息,在查询以及其他统计信息使用的索引。在分析索引的优化程度时非常有用。创建了在users集合上的garden和user_name字段上创建索引-

>db.users.createIndex({gender:1,user_name:1})
{
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 2,
"note" : "all indexes already exist",
"ok" : 1
}

现在,我们将在以下查询中使用$explain-

>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()

上面的查询返回以下分析结果-

{
"cursor" : "BtreeCursor gender_1_user_name_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 0,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 0,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : true,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"gender" : [
[
"M",
"M"
]
],
"user_name" : [
[
{
"$minElement" : 1
},
{
"$maxElement" : 1
}
]
]
}
}

现在,我们将查看此结果集中的字段-
  • indexOnly: 字段为 true ,表示我们使用了索引。
  • cursor:因为这个查询使用了索引,MongoDB 中索引存储在B树结构中,所以这是也使用了 BtreeCursor 类型的游标。如果没有使用索引,游标的类型是 BasicCursor。这个键还会给出你所使用的索引的名称,你通过这个名称可以查看当前数据库下的system.indexes集合(系统自动创建,由于存储索引信息,这个稍微会提到)来得到索引的详细信息。
  • n:当前查询返回的文档数量。
  • nscanned/nscannedObjects:表明当前这次查询一共扫描了集合中多少个文档,我们的目的是,让这个数值和返回文档的数量越接近越好。
  • millis:当前查询所需时间,毫秒数。
  • indexBounds:当前查询具体使用的索引。

使用$hint

虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错,但是也可以使用 hint 来强制 MongoDB 使用一个指定的索引。这种方法某些情形下会提升性能。 一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)。如下查询实例指定了使用 gender 和 user_name 索引字段来查询:

>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})

可以使用 explain() 函数来分析以上查询:

>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()

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