cursor.explain(“executionStats”)和 db.collection.explain(“executionStats”) 方法提供關于查詢性能的相關信息。這些信息可用于衡量查詢是否使用了索引以及如何使用索引。

db.collection.explain() 還提供有關其他操作的執行信息。例如 db.collection.update()。 有關詳情信息，請參見 db.collection.explain() 。

評價查詢性能

考慮采用以下的 inventory 集合文檔：

db.inventory.insert([{ "_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 } ]);

不使用索引查詢

以下查詢返回 quantity 值在 100 到 200 之間（含）的文檔：

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

將cursor.explain(“executionStats”)游標方法拼接到find 命令的結尾，顯示查詢選擇的計劃：

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

explain() 方法返回如下結果：

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

• queryPlanner.winningPlan.stage 顯示 COLLSCAN 表示集合掃描。

  集合掃描表示mongod必須按照文檔掃描整個文檔集合來匹配結果。這通常是昂貴的操作，可能導致查詢速度慢。

• executionStats.nReturned 顯示3表示查詢匹配到并返回3個文檔。

• executionStats.totalKeysExamined 顯示0表示這個查詢沒有使用索引。

• executionStats.totalDocsExamined 顯示10表示MongoDB掃描了10個文檔，從中查詢匹配到3個文檔。

匹配文檔的數量與檢查文檔的數量之間的差異可能意味著，查詢可以使用索引提高的查詢效率。

基于索引查詢

為了查詢支持 quantity 字段，在 quantity 字段上新增索引：

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

使用 explain(“executionStats”) 方法，顯示查詢計劃信息：

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

這個 explain() 方法返回如下結果信息:

{"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" : {...},...},... }

• queryPlanner.winningPlan.inputStage.stage 顯示 IXSCAN 表示使用了索引。
• executionStats.nReturned 顯示3表示查詢匹配到并返回3個文檔。
• executionStats.totalKeysExamined 顯示3表示MongoDB 掃描了3個索引數據。 檢查的鍵數與返回的文檔數相匹配，這意味著mongod只需檢查索引鍵即可返回結果。mongod不必掃描所有文檔，只有三個匹配的文檔被拉入內存。 這個查詢結果是非常高效的。
• executionStats.totalDocsExamined 顯示3表示MongoDB掃描了3個文檔。

沒有使用索引時查詢將掃描整個集合中的10個文檔返回匹配到的3個文檔。查詢時會將它們拉入內存并掃描每個文檔的整體。這個結果非常耗性能并且潛在的會導致查詢變慢。

當使用索引運行時，查詢掃描3個索引條目然后3個文檔中返回匹配到的3個文檔，這個查詢結果非常高效。

比較索引的性能

查詢時不止一個索引時手動的比較索引性能，可以使用 hint() 方法再結合 explain() 方法。

考慮下面的查詢：

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

查詢結果如下：

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

為了支持這個查詢，添加復合索引。復合索引中字段的順序很重要。

例如，添加如下的2個復合索引。第一個索引先使用 quantity ，再使用 type 字段創建索引。第二個索引先使用 type ，再使用 quantity 字段創建索引。

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

查詢使用第一個索引來評估性能：

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

這個 explain() 方法返回如下輸出信息:

{"queryPlanner" : {..."winningPlan" : {"stage" : "FETCH","inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","keyPattern" : {"quantity" : 1,"type" : 1},...}}},"rejectedPlans" : [ ]},"executionStats" : {"executionSuccess" : true,"nReturned" : 2,"executionTimeMillis" : 0,"totalKeysExamined" : 6,"totalDocsExamined" : 2,"executionStages" : {...}},... }

MongoDB 掃描了6條索引鍵 (executionStats.totalKeysExamined) 并返回了2條匹配到的文檔(executionStats.nReturned)。

查詢使用第二個索引來評估性能：

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

這個 explain() 方法返回如下輸出信息:

{"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 掃描了2條索引鍵 (executionStats.totalKeysExamined) 并返回了2條匹配到的文檔(executionStats.nReturned)。

這個查詢例子中，復合索引 {type：1，quantity：1} 比復合索引 {quantity：1，type：1} 更高效。

個人博客： 學習園

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MongoDB 分析查询性能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。