mongodb之使用explain和hint性能分析和优化
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" : , "item" : "f1", type: "food", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "f2", type: "food", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "p1", type: "paper", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "p2", type: "paper", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "f3", type: "food", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "t1", type: "toys", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "a1", type: "apparel", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "a2", type: "apparel", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "t2", type: "toys", quantity: },
{ "_id" : , "item" : "f4", type: "food", quantity: }]);
2. 无索引查询
db.inventory.find(
{ quantity: { $gte: , $lte: } }
).explain("executionStats")
从上图中,我们看到了三个圈圈,这些都是我们在find中非常重要的信息,具体信息解释如下:
<1>COLLSCAN
这个是什么意思呢? 如果你仔细一看,应该知道就是CollectionScan,就是所谓的“集合扫描”,对不对,看到集合扫描是不是就可以直接map到
数据库中的table scan/heap scan呢??? 是的,这个就是所谓的性能最烂最无奈的由来。
<2> nReturned
这个很简单,就是所谓的numReturned,就是说最后返回的num个数,从图中可以看到,就是最终返回了三条。。。
<3> docsExamined
那这个是什么意思呢??就是documentsExamined,检查了10个documents。。。而从返回上面的nReturned。。。
ok,那从上面三个信息中,我们可以得出,原来我examine 10 条数据,最终才返回3条,说明做了7条数据scan的无用功,那么这个时候问题就来了,
如何减少examine的documents。。。
完整的plans如下:
/* 1 */
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : ,
"namespace" : "datamip.inventory",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"$and" : [
{
"quantity" : {
"$lte" : 200.0
}
},
{
"quantity" : {
"$gte" : 100.0
}
}
]
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"$and" : [
{
"quantity" : {
"$lte" : 200.0
}
},
{
"quantity" : {
"$gte" : 100.0
}
}
]
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : []
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : ,
"executionTimeMillis" : ,
"totalKeysExamined" : ,
"totalDocsExamined" : ,
"executionStages" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"$and" : [
{
"quantity" : {
"$lte" : 200.0
}
},
{
"quantity" : {
"$gte" : 100.0
}
}
]
},
"nReturned" : ,
"executionTimeMillisEstimate" : ,
"works" : ,
"advanced" : ,
"needTime" : ,
"needYield" : ,
"saveState" : ,
"restoreState" : ,
"isEOF" : ,
"invalidates" : ,
"direction" : "forward",
"docsExamined" :
}
},
"serverInfo" : {
"host" : "localhost.localdomain",
"port" : ,
"version" : "3.2.8",
"gitVersion" : "ed70e33130c977bda0024c125b56d159573dbaf0"
},
"ok" : 1.0
}
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: }) db.inventory.find(
{ quantity: { $gte: , $lte: } }
).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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