mongodb查询操作分析

背景

mongodb 提供了类sql的数据查询及操作方式，同时也包含了聚合操作、索引等多个机制；

按以往的经验，不当的库表操作或索引模式往往会造成许多问题，如查询操作缓慢、数据库吞吐量低下、CPU或磁盘IO飙升等问题。

因此在应用开发过程中，有必要对DB操作进行审视，尤其是关键业务或复杂条件查询。mongodb 提供了explain方法可以让我们

对 DB查询语句进行分析，提前分析潜在的瓶颈。

查询计划

mongodb 通过查询计划(QueryPlan)描述一个查询语句的执行过程，而通常一个查询操作可能对应多组查询计划。

这些查询计划通过选举机制产生最优计划，作为最终的执行方案。此外mongodb 还提供了查询计划的缓存机制，如下图：

图 https://docs.mongodb.com/manual/_images/query-planner-diagram.bakedsvg.sv

Diagram of query planner logic

查询操作被映射到一个查询模型(query shape)，模型中会包含条件(predicate)、排序(sort)、投影(projection)的定义；

以查询模型作为Key查找已存在的Plan缓存，在找到缓存的下一步仍进一步评估查询性能，若性能评估结果未达标，则 mongodb会淘汰缓存并进入查询计划生成阶段。

每一个计划生成阶段都会包含：

产生候选计划；
评估优选计划；
竞选最优计划；
创建缓存；

在产生最优计划之后，查询执行器将执行当前计划并产生最终结果。

explain 操作

通过下面的语句，可以对当前查询计划展开分析

db.T_FooData.find({

"appId":"s5WrMmrJV_8RBJG17FSVoY995Kga",

"nodeType":"SENSOR",

"creationTime":{

    $gte : ISODate("2017-08-08T10:34:33.125Z"),

    $lt : ISODate("2017-08-08T12:34:33.125Z")

    }

}).explain("executionStats")

输出结果

{

    "queryPlanner" : {

        "plannerVersion" : 1,

        "namespace" : "db.T_FooData",

        "indexFilterSet" : false,

        "parsedQuery" : {

            "$and" : [

                {

                    "appId" : {

                        "$eq" : "s5WrMmrJV_8RBJG17FSVoY995Kga"

                    }

                },

                {

                    "nodeType" : {

                        "$eq" : "SENSOR"

                    }

                },

                {

                    "creationTime" : {

                        "$lt" : ISODate("2017-08-08T12:34:33.125Z")

                    }

                },

                {

                    "creationTime" : {

                        "$gte" : ISODate("2017-08-08T10:34:33.125Z")

                    }

                }

            ]

        },

        "winningPlan" : { ... },

        "rejectedPlans" : [ ... ],

    },

    "executionStats" : {

        "executionSuccess" : true,

        "nReturned" : 62848,

        "executionTimeMillis" : 3058,

        "totalKeysExamined" : 1510833,

        "totalDocsExamined" : 1510833,

        "executionStages" : { ... }

    },

    "serverInfo" : {

        "host" : "NB3000W_MongoDB_01",

        "port" : 50001,

        "version" : "3.4.7",

        "gitVersion" : "4249c1d2b5999ebbf1fdf3bc0e0e3b3ff5c0aaf2"

    },

    "ok" : 1,

    "$gleStats" : {

        "lastOpTime" : Timestamp(1504498101, 1),

        "electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000001")

    }

}

结果说明

queryPlanner 描述当前的查询计划；
queryPlanner.namespace 描述当前的集合命名空间，{db}.{collectionName}
queryPlanner.indexFilterSet 是否设置了indexFilter，Filter决定了查询优化器对于某个查询将如何使用索引
queryPlanner.parsedQuery 解析后的查询信息
queryPlanner.winningPlan 最优计划
queryPlanner.rejectPlans 拒绝的计划列表
executionStats 执行过程统计，捕获计划在执行过程中的相关信息
executionStats.executionSuccess 是否执行成功
executionStats.nReturned 返回条目数量
executionStats.executionTimeMilis 执行时间(ms)
executionStats.totalKeysExamined 索引检测条目
executionStats.totalDocsExamined 文档检测条目
executionStats.executionStages 执行阶段详情

explain 模式

mongodb 为 explain 操作提供了几种模式：

queryPlanner 默认的模式，仅进行查询计划分析，无法输出执行过程统计；
executionStats 执行模式，在查询计划分析后，将执行winningPlan并统计过程信息；
allPlansExecution 全计划执行模式，将执行所有计划(包括rejectPlans)，并返回过程统计信息；

executionStats.allPlansExecution 包含了所有计划(除winningPlan之外)的执行过程统计信息

执行计划详解

执行计划将整个过程分解为多个阶段，阶段(stage)以树状结构组织，这点与执行过程是匹配的。

stage 分为多种类型，如下：

阶段	描述
COLLSCAN	全表扫描
IXSCAN	索引扫描
FETCH	根据索引去检索指定document
PROJECTION	限定返回字段
SHARD_MERGE	将各个分片返回数据进行merge
SORT	表明在内存中进行了排序
LIMIT	使用limit限制返回数
SKIP	使用skip进行跳过
IDHACK	针对_id进行查询
SHARDING_FILTER	通过mongos对分片数据进行查询
COUNT	利用db.coll.explain().count()之类进行count运算
COUNTSCAN	count不使用用Index进行count
COUNT_SCAN	count使用了Index进行count
SUBPLA	未使用到索引的$or查询
TEXT	使用全文索引进行查询

winningPlan 样例

"winningPlan" : {

            "stage" : "FETCH",

            "filter" : {

                "$and" : [

                    {

                        "nodeType" : {

                            "$eq" : "GATEWAY"

                        }

                    },

                    {

                        "creationTime" : {

                            "$lt" : ISODate("2017-08-08T12:34:33.125Z")

                        }

                    },

                    {

                        "creationTime" : {

                            "$gte" : ISODate("2017-08-08T10:34:33.125Z")

                        }

                    }

                ]

            },

            "inputStage" : {

                "stage" : "IXSCAN",

                "keyPattern" : {

                    "appId" : 1

                },

                "indexName" : "appId",

                "isMultiKey" : false,

                "isUnique" : false,

                "isSparse" : false,

                "isPartial" : false,

                "indexVersion" : 1,

                "direction" : "forward",

                "indexBounds" : {

                    "appId" : [

                        "[\"s5WrMmrJV_8RBJG17FSVoY995Kga\", \"s5WrMmrJV_8RBJG17FSVoY995Kga\"]"

                    ]

                }

            }

        },

字段说明

属性	描述
winningPlan.stage	最优计划stage，FETCH表示根据索引检索文档
winningPlan.filter	最优计划的过滤器，即查询条件
winningPlan.inputStage	最优计划stage的child stage
winningPlan.inputStage.stage	child stage,此处是IXSCAN，表示进行index scanning
winningPlan.inputStage.keyPattern	扫描的索引模式
winningPlan.inputStage.indexName	选用索引名称
winningPlan.inputStage.isMultiKey	是否是Multikey，如果索引建立在array上则为true
winningPlan.inputStage.isSparse	是否稀疏索引
winningPlan.inputStage.isPartial	是否分区索引
winningPlan.inputStage.direction	此query的查询顺序，此处是forward，如果用了.sort({w:-1})将显示backward
winningPlan.inputStage.indexBounds	所扫描的索引范围

过程统计详解

executionStats 样例

"executionStats" : {

        "executionSuccess" : true,

        "nReturned" : 62848,

        "executionTimeMillis" : 3058,

        "totalKeysExamined" : 1510833,

        "totalDocsExamined" : 1510833,

        "executionStages" : {

            "stage" : "FETCH",

            "filter" : {

                "$and" : [

                    {

                        "nodeType" : {

                            "$eq" : "GATEWAY"

                        }

                    },

                    {

                        "creationTime" : {

                            "$lt" : ISODate("2017-08-08T12:34:33.125Z")

                        }

                    },

                    {

                        "creationTime" : {

                            "$gte" : ISODate("2017-08-08T10:34:33.125Z")

                        }

                    }

                ]

            },

            "nReturned" : 62848,

            "executionTimeMillisEstimate" : 2765,

            "works" : 1510834,

            "advanced" : 62848,

            "needTime" : 1447985,

            "needYield" : 0,

            "saveState" : 11807,

            "restoreState" : 11807,

            "isEOF" : 1,

            "invalidates" : 0,

            "docsExamined" : 1510833,

            "alreadyHasObj" : 0,

            "inputStage" : {

                "stage" : "IXSCAN",

                "nReturned" : 1510833,

                "executionTimeMillisEstimate" : 792,

                "works" : 1510834,

                "advanced" : 1510833,

                "needTime" : 0,

                "needYield" : 0,

                "saveState" : 11807,

                "restoreState" : 11807,

                "isEOF" : 1,

                "invalidates" : 0,

                "keyPattern" : {

                    "appId" : 1

                },

                "indexName" : "appId",

                "isMultiKey" : false,

                "isUnique" : false,

                "isSparse" : false,

                "isPartial" : false,

                "indexVersion" : 1,

                "direction" : "forward",

                "indexBounds" : {

                    "appId" : [

                        "[\"s5WrMmrJV_8RBJG17FSVoY995Kga\", \"s5WrMmrJV_8RBJG17FSVoY995Kga\"]"

                    ]

                },

                "keysExamined" : 1510833,

                "dupsTested" : 0,

                "dupsDropped" : 0,

                "seenInvalidated" : 0

            }

        }

}

字段说明

属性	描述
executionStats.executionSuccess	是否执行成功
executionStats.nReturned	返回条目数量
executionStats.executionTimeMilis	执行时间(ms)
executionStats.totalKeysExamined	索引检测条目
executionStats.totalDocsExamined	文档检测条目
executionStats.executionStages	执行阶段详情，大部分字段继承于winningPlan.inputStage
executionStats.executionStages.stage	执行阶段，FETCH表示根据索引获取文档
executionStats.executionStages.nReturned	阶段返回条目数量
executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate	阶段执行时间
executionStats.executionStages.docsExamined	阶段中文档检测条目
executionStats.executionStages.works	阶段中扫描任务数
executionStats.executionStages.advanced	阶段中向上提交数量
executionStats.executionStages.needTime	阶段中定位索引位置所需次数
executionStats.executionStages.needYield	阶段中获取锁等待时间
executionStats.executionStages.isEOF	阶段中是否到达流的结束位，对于limit限制符的查询可能为0
executionStats.executionStages.inputStage	执行阶段的子阶段，这里是一个IXSCAN的子过程

参考文档

explain 官方说明

http://www.mongoing.com/eshu_explain1

https://docs.mongodb.com/manual/reference/explain-results/#explain-output

关于explain的几种模式

https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/cursor.explain/

理解mongo 的查询行为

https://www.compose.com/articles/explain-explain-understanding-mongo-query-behavior/

mongo的查询缓存

https://docs.mongodb.com/manual/core/query-plans/#index-filters