MongoDB 查詢分析
MongoDB 查詢分析
MongoDB 查詢分析可以確保我們所建立的索引是否有效,是查詢語句效能分析的重要工具。
MongoDB 查詢分析常用函式有:explain() 和 hint()。
使用 explain()
explain 操作提供了查詢資訊,使用索引及查詢統計等。有利於我們對索引的優化。
接下來我們在 users 集合中建立 gender 和 user_name 的索引:
>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})
現在在查詢語句中使用 explain :
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
以上的 explain() 查詢返回如下結果:
{ "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 } ] ] } }
現在,我們看看這個結果集的欄位:
- indexOnly: 欄位為 true ,表示我們使用了索引。
- cursor:因為這個查詢使用了索引,MongoDB 中索引儲存在B樹結構中,所以這是也使用了 BtreeCursor 型別的遊標。如果沒有使用索引,遊標的型別是 BasicCursor。這個鍵還會給出你所使用的索引的名稱,你通過這個名稱可以檢視當前資料庫下的system.indexes集合(系統自動建立,由於儲存索引資訊,這個稍微會提到)來得到索引的詳細資訊。
- n:當前查詢返回的文件數量。
- nscanned/nscannedObjects:表明當前這次查詢一共掃描了集合中多少個文件,我們的目的是,讓這個數值和返回文件的數量越接近越好。
- millis:當前查詢所需時間,毫秒數。
- indexBounds:當前查詢具體使用的索引。
使用 hint()
雖然MongoDB查詢優化器一般工作的很不錯,但是也可以使用 hint 來強制 MongoDB 使用一個指定的索引。
這種方法某些情形下會提升效能。 一個有索引的 collection 並且執行一個多欄位的查詢(一些欄位已經索引了)。
如下查詢例項指定了使用 gender 和 user_name 索引欄位來查詢:
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})
可以使用 explain() 函式來分析以上查詢:
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()