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  • mongodb 索引分析

    对queryPlanner分析

        queryPlanner: queryPlanner的返回

        queryPlanner.namespace:该值返回的是该query所查询的表

        queryPlanner.indexFilterSet:针对该query是否有indexfilter

        queryPlanner.winningPlan:查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容。

        queryPlanner.winningPlan.stage:最优执行计划的stage,这里返回是FETCH,可以理解为通过返回的index位置去检索具体的文档(stage有数个模式,将在后文中进行详解)。

        queryPlanner.winningPlan.inputStage:用来描述子stage,并且为其父stage提供文档和索引关键字。

        queryPlanner.winningPlan.stage的child stage,此处是IXSCAN,表示进行的是index scanning。

        queryPlanner.winningPlan.keyPattern:所扫描的index内容,此处是did:1,status:1,modify_time: -1与scid : 1

        queryPlanner.winningPlan.indexName:winning plan所选用的index。

        queryPlanner.winningPlan.isMultiKey是否是Multikey,此处返回是false,如果索引建立在array上,此处将是true。

        queryPlanner.winningPlan.direction:此query的查询顺序,此处是forward,如果用了.sort({modify_time:-1})将显示backward。

        queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey],这主要是直接定位到mongodb的chunck中去查找数据,加快数据读取。

        queryPlanner.rejectedPlans:其他执行计划(非最优而被查询优化器reject的)的详细返回,其中具体信息与winningPlan的返回中意义相同,故不在此赘述。

    对executionStats返回逐层分析

        第一层,executionTimeMillis

        最为直观explain返回值是executionTimeMillis值,指的是我们这条语句的执行时间,这个值当然是希望越少越好。

        其中有3个executionTimeMillis,分别是:

        executionStats.executionTimeMillis

        该query的整体查询时间。

        executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate

        该查询根据index去检索document获得2001条数据的时间。

        executionStats.executionStages.inputStage.executionTimeMillisEstimate

        该查询扫描2001行index所用时间。

        第二层,index与document扫描数与查询返回条目数

        这个主要讨论3个返回项,nReturned、totalKeysExamined、totalDocsExamined,分别代表该条查询返回的条目、索引扫描条目、文档扫描条目。

        这些都是直观地影响到executionTimeMillis,我们需要扫描的越少速度越快。

        对于一个查询,我们最理想的状态是:

        nReturned=totalKeysExamined=totalDocsExamined

        第三层,stage状态分析

        那么又是什么影响到了totalKeysExamined和totalDocsExamined?是stage的类型。类型列举如下:

        COLLSCAN:全表扫描

        IXSCAN:索引扫描

        FETCH:根据索引去检索指定document

        SHARD_MERGE:将各个分片返回数据进行merge

        SORT:表明在内存中进行了排序

        LIMIT:使用limit限制返回数

        SKIP:使用skip进行跳过

        IDHACK:针对_id进行查询

        SHARDING_FILTER:通过mongos对分片数据进行查询

        COUNT:利用db.coll.explain().count()之类进行count运算

        COUNTSCAN:count不使用Index进行count时的stage返回

        COUNT_SCAN:count使用了Index进行count时的stage返回

        SUBPLA:未使用到索引的$or查询的stage返回

        TEXT:使用全文索引进行查询时候的stage返回

        PROJECTION:限定返回字段时候stage的返回

        对于普通查询,我希望看到stage的组合(查询的时候尽可能用上索引):

        Fetch+IDHACK

        Fetch+ixscan

        Limit+(Fetch+ixscan)

        PROJECTION+ixscan

        SHARDING_FITER+ixscan

        COUNT_SCAN

        不希望看到包含如下的stage:

        COLLSCAN(全表扫描),SORT(使用sort但是无index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index进行count)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lyon91/p/11389026.html
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