MongoDB 查询分析常用方法有:explain() 和 hint()
使用 explain() 分析性能
MongoDB explain() 方法提供了查询信息,使用索引及查询统计等
MongoDB explain() 有利于我们对索引的优化
explain() 语法格式
MongoDB explain() 语法格式如下
db.collection.explain().<method(...)>
可以是以下几个方法
- aggregate()
- count()
- distinct()
- find()
- group()
- remove()
- update()
范例数据
使用以下命令向数据库 souyunku 中的 users 集合添加数据
> use souyunku;
> db.users.remove({})
> db.users.insert({"tel" : "13888886666", "birthday" : "11-11", "sex" : "M", "name" : "Ro penglei", "user_name" : "penglei" })
现在我们在 users 集合中创建 sex 和 user_name 的索引
> db.users.ensureIndex({sex:1,user_name:1})
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
然后在查询语句中使用 explain() 方法
> db.users.find({sex:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
以上的explain() 查询输出结果如下
> db.users.find({sex:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "souyunku.users",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"sex" : {
"$eq" : "M"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "PROJECTION",
"transformBy" : {
"user_name" : 1,
"_id" : 0
},
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"sex" : 1,
"user_name" : 1
},
"indexName" : "sex_1_user_name_1",
"isMultiKey" : false,
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 1,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"sex" : [
"[\"M\", \"M\"]"
],
"user_name" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "lie",
"port" : 27017,
"version" : "3.4.9",
"gitVersion" : "876ebee8c7dd0e2d992f36a848ff4dc50ee6603e"
},
"ok" : 1
使用 hint() 方法强制使用索引
MongoDB hint() 方法可以强制 MongoDB 使用一个指定的索引
MongoDB hint() 方法在某些情形下会提升性能,比如一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)
下面的命令指定 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() 方法分析上面的查询
> db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()