mongodb之使用explain和hint性能分析和优化

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：

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

2. 无索引查询

 b.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
).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。。。

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。

除此之外，也可以强迫查询不适用索引，做表扫描：

db.users.find().hint({"$natural":1})

mongodb之使用explain和hint性能分析和优化

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