MongoDB 教程
1. MongoDB 教程 2. NoSQL 简介 3. MongoDB 简介 4. Windows 平台安装 MongoDB 5. Linux 平台安装 MongoDB 6. MongoDB 概念解析 7. MongoDB 连接 8. MongoDB 插入文档 9. MongoDB 更新文档 10. MongoDB 删除文档 11. MongoDB 查询文档 12. MongoDB 条件操作符 13. MongoDB $type 操作符 14. MongoDB Limit与Skip方法 15. MongoDB 排序 16. MongoDB 索引 17. MongoDB 聚合 18. MongoDB 复制(副本集) 19. MongoDB 分片 20. MongoDB 备份(mongodump)与恢复(mongorestore) 21. MongoDB 监控 22. MongoDB Java 23. MongoDB PHP 24. MongoDB 关系 25. MongoDB 数据库引用 26. MongoDB 覆盖索引查询 27. MongoDB 查询分析 28. MongoDB 原子操作 29. MongoDB 高级索引 30. MongoDB 索引限制 31. MongoDB ObjectId 32. MongoDB Map Reduce 33. MongoDB 全文检索 34. MongoDB 正则表达式 35. MongoDB 管理工具: Rockmongo 36. MongoDB GridFS 37. MongoDB 固定集合(Capped Collections) 38. MongoDB 自动增长

MongoDB 查询分析

MongoDB 查询分析

MongoDB 查询分析可以确保我们所建立的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具。

MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint()。


使用 explain()

explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。

接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引:


>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})

现在在查询语句中使用 explain :


>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()

以上的 explain() 查询返回如下结果:


{

   "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

            }

         ]

      ]

   }

}

现在,我们看看这个结果集的字段:

  • indexOnly: 字段为 true ,表示我们使用了索引。
  • cursor:因为这个查询使用了索引,MongoDB 中索引存储在B树结构中,所以这是也使用了 BtreeCursor 类型的游标。如果没有使用索引,游标的类型是 BasicCursor。这个键还会给出你所使用的索引的名称,你通过这个名称可以查看当前数据库下的system.indexes集合(系统自动创建,由于存储索引信息,这个稍微会提到)来得到索引的详细信息。
  • n:当前查询返回的文档数量。
  • nscanned/nscannedObjects:表明当前这次查询一共扫描了集合中多少个文档,我们的目的是,让这个数值和返回文档的数量越接近越好。
  • millis:当前查询所需时间,毫秒数。
  • indexBounds:当前查询具体使用的索引。

使用 hint()

虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错,但是也可以使用 hint 来强制 MongoDB 使用一个指定的索引。

这种方法某些情形下会提升性能。 一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)。

如下查询实例指定了使用 gender 和 user_name 索引字段来查询:


>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})

可以使用 explain() 函数来分析以上查询:


>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()