mongodb 第8章 查询分析 mongodb 第8章 查询分析

2022-07-18

MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint()。

A、使用 explain()

explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。

接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引:

>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})

现在在查询语句中使用 explain :

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

以上的 explain() 查询返回如下结果:

{
    "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,我们看看这个结果集的字段:

  • 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。

B、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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