mongodb之使用explain和hint性能分析和优化

时间 2019-11-09

标签 mongodb 使用 explain hint 性能分析优化栏目 MongoDB 繁體版

原文原文链接

　　当你第一眼看到explain和hint的时候，第一个反应就是mysql中所谓的这两个关键词，确实能够看出，这个就是在mysql中借鉴过来的，既然是借鉴mysql

过来的，我想你们都知道这两个关键字的用处，话很少说，速速观看~~~git

一：explain演示sql

1. 构建数据mongodb

为了方便演示，我须要create ten data to inventory，并且仍是要在no index 的状况下，好比下面这样：数据库

 1 db.inventory.insertMany([
 2 { "_id" : 1, "item" : "f1", type: "food", quantity: 500 },
 3 { "_id" : 2, "item" : "f2", type: "food", quantity: 100 },
 4 { "_id" : 3, "item" : "p1", type: "paper", quantity: 200 },
 5 { "_id" : 4, "item" : "p2", type: "paper", quantity: 150 },
 6 { "_id" : 5, "item" : "f3", type: "food", quantity: 300 },
 7 { "_id" : 6, "item" : "t1", type: "toys", quantity: 500 },
 8 { "_id" : 7, "item" : "a1", type: "apparel", quantity: 250 },
 9 { "_id" : 8, "item" : "a2", type: "apparel", quantity: 400 },
10 { "_id" : 9, "item" : "t2", type: "toys", quantity: 50 },
11 { "_id" : 10, "item" : "f4", type: "food", quantity: 75 }]);

2. 无索引查询app

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

从上图中，咱们看到了三个圈圈，这些都是咱们在find中很是重要的信息，具体信息解释以下：dom

<1>COLLSCANide

这个是什么意思呢？若是你仔细一看，应该知道就是CollectionScan，就是所谓的“集合扫描”，对不对，看到集合扫描是否是就能够直接map到性能

数据库中的table scan/heap scan呢？？？是的，这个就是所谓的性能最烂最无奈的由来。优化

<2> nReturned

这个很简单，就是所谓的numReturned，就是说最后返回的num个数，从图中能够看到，就是最终返回了三条。。。

<3> docsExamined

那这个是什么意思呢？？就是documentsExamined，检查了10个documents。。。而从返回上面的nReturned。。。

ok，那从上面三个信息中，咱们能够得出，原来我examine 10 条数据，最终才返回3条，说明作了7条数据scan的无用功，那么这个时候问题就来了，

如何减小examine的documents。。。

完整的plans以下：

/* 1 */
{
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 1,
        "namespace" : "datamip.inventory",
        "indexFilterSet" : false,
        "parsedQuery" : {
            "$and" : [ 
                {
                    "quantity" : {
                        "$lte" : 200.0
                    }
                }, 
                {
                    "quantity" : {
                        "$gte" : 100.0
                    }
                }
            ]
        },
        "winningPlan" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            "filter" : {
                "$and" : [ 
                    {
                        "quantity" : {
                            "$lte" : 200.0
                        }
                    }, 
                    {
                        "quantity" : {
                            "$gte" : 100.0
                        }
                    }
                ]
            },
            "direction" : "forward"
        },
        "rejectedPlans" : []
    },
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 3,
        "executionTimeMillis" : 1,
        "totalKeysExamined" : 0,
        "totalDocsExamined" : 10,
        "executionStages" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            "filter" : {
                "$and" : [ 
                    {
                        "quantity" : {
                            "$lte" : 200.0
                        }
                    }, 
                    {
                        "quantity" : {
                            "$gte" : 100.0
                        }
                    }
                ]
            },
            "nReturned" : 3,
            "executionTimeMillisEstimate" : 0,
            "works" : 12,
            "advanced" : 3,
            "needTime" : 8,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 0,
            "restoreState" : 0,
            "isEOF" : 1,
            "invalidates" : 0,
            "direction" : "forward",
            "docsExamined" : 10
        }
    },
    "serverInfo" : {
        "host" : "localhost.localdomain",
        "port" : 27017,
        "version" : "3.2.8",
        "gitVersion" : "ed70e33130c977bda0024c125b56d159573dbaf0"
    },
    "ok" : 1.0
}

View Code

3. 使用single field 加速查找

知道来龙去脉以后，咱们就能够进行针对性的创建索引，好比在quality字段之上，以下：

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

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

好了，这时候就有意思了，当咱们执行完createindex以后，再次explain，4个重要的parameters就漂下来了：

<1> IXSCAN

这个时候不再是所谓的COLLSCAN了，而是IndexScan，这就说明咱们已经命中索引了。

<2> nReturned,totalDocsExamined，totalKeysExamined

从图中能够看到三个参数都是3，这就说明咱们的mongodb查看了3个key，3个document，返回3个文档，这个就是所谓的高性能所在，对吧。

二：hint演示

说到hint，我想你们也是知道的，很好玩的一个东西，就是用来force mongodb to excute special index，对吧，为了方便演示，咱们作两组复合索

引，好比此次咱们在quality和type上构建一下：

building完成以后，咱们故意这一个这样的查询，针对quantity是一个范围，而type是一个定值的状况下，咱们force mongodb去使用quantity开头

的复合索引，从而强制mongodb give up 那个以{type:1,quantity:1}的复合索引，颇有意思哦，好比下图：

从图中，能够看到，咱们检查了6个keys，而从最终找到了2个文档，如今咱们就知道了，2和6之间仍是有不足的地方等待咱们去优化了，对吧，下面

咱们不hint来看一下mongodb的最优的plan是怎么样的。

再看上面的图，你应该明白了，mongodb果真执行了那个最优的plan，是否是很好玩，好了，本篇就说到这里，但愿对你有帮助~