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mongodb之使用explain和hint性能分析和优化

2016-08-04 16:27 771 查看
  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,确实可以看出,这个就是在mysql中借鉴过来的,既然是借鉴

过来的,我想大家都知道这两个关键字的用处,话不多说,速速观看~~~

一:explain演示

1. 构建数据

为了方便演示,我需要create ten data to inventory,而且还是要在no index 的情况下,比如下面这样:

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


/* 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

知道前因后果之后,我们就可以进行针对性的建立索引,比如在quality字段之上,如下:

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,当我们执行完createindex之后,再次explain,4个重要的parameters就漂下来了:

<1> IXSCAN

这个时候再也不是所谓的COLLSCAN了,而是IndexScan,这就说明我们已经命中索引了。

<2> nReturned,totalDocsExamined,totalKeysExamined

从图中可以看到三个参数都是3,这就说明我们的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,我想大家也是知道的,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,我们做两组复合索

引,比如这次我们在quality和type上构建一下:



building完成之后,我们故意这一个这样的查询,针对quantity是一个范围,而type是一个定值的情况下,我们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,很有意思哦,比如下图:



从图中,可以看到,我们检查了6个keys,而从最终找到了2个文档,现在我们就知道了,2和6之间还是有不足的地方等待我们去优化了,对吧,下面

我们不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果然执行了那个最优的plan,是不是很好玩,好了,本篇就说到这里,希望对你有帮助~
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