MongoDB 查詢(xún)分析可以確保我們建議的索引是否有效,是查詢(xún)語(yǔ)句性能分析的重要工具。
MongoDB 查詢(xún)分析常用函數(shù)有:explain() 和 hint()。
使用 explain()
explain 操作提供了查詢(xún)信息,使用索引及查詢(xún)統(tǒng)計(jì)等。有利于我們對(duì)索引的優(yōu)化。
接下來(lái)我們?cè)?users 集合中創(chuàng)建 gender 和 user_name 的索引:
>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) </p> <p>現(xiàn)在在查詢(xún)語(yǔ)句中使用 explain :</p> <pre> >db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
以上的 explain() 查詢(xún)返回如下結(jié)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 } ] ] } }
現(xiàn)在,我們看看這個(gè)結(jié)果集的字段:
indexOnly: 字段為 true ,表示我們使用了索引。
cursor:因?yàn)檫@個(gè)查詢(xún)使用了索引,MongoDB中索引存儲(chǔ)在B樹(shù)結(jié)構(gòu)中,所以這是也使用了BtreeCursor類(lèi)型的游標(biāo)。如果沒(méi)有使用索引,游標(biāo)的類(lèi)型是BasicCursor。這個(gè)鍵還會(huì)給出你所使用的索引的名稱(chēng),你通過(guò)這個(gè)名稱(chēng)可以查看當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)下的system.indexes集合(系統(tǒng)自動(dòng)創(chuàng)建,由于存儲(chǔ)索引信息,這個(gè)稍微會(huì)提到)來(lái)得到索引的詳細(xì)信息。
n:當(dāng)前查詢(xún)返回的文檔數(shù)量。
nscanned/nscannedObjects:表明當(dāng)前這次查詢(xún)一共掃描了集合中多少個(gè)文檔,我們的目的是,讓這個(gè)數(shù)值和返回文檔的數(shù)量越接近越好。
millis:當(dāng)前查詢(xún)所需時(shí)間,毫秒數(shù)。
indexBounds:當(dāng)前查詢(xún)具體使用的索引。
使用 hint()
雖然MongoDB查詢(xún)優(yōu)化器一般工作的很不錯(cuò),但是也可以使用hints來(lái)強(qiáng)迫MongoDB使用一個(gè)指定的索引。
這種方法某些情形下會(huì)提升性能。 一個(gè)有索引的collection并且執(zhí)行一個(gè)多字段的查詢(xún)(一些字段已經(jīng)索引了)。
如下查詢(xún)實(shí)例指定了使用 gender 和 user_name 索引字段來(lái)查詢(xún):
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})
可以使用 explain() 函數(shù)來(lái)分析以上查詢(xún):
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()