基础知识
准备工作
数据准备
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("5c07bc41fd7bbd038830240f"),
"name" : "MongoDB",
"type" : "database",
"count" : 1,
"info" : {
"x" : 203,
"y" : 102
}
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5c07bd11fd7bbd3914a1ad08"),
"name" : "MongoDB",
"type" : "database",
"count" : 1,
"info" : {
"x" : 203,
"y" : 102
}
}
创建索引
我们为 name 和 type 提供索引。
db.getCollection('person').createIndex({type: -1, name: -1});
查看索引
db.getCollection('person').getIndex();
内容如下：
/* 1 */
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.person"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"type" : -1.0,
"name" : -1.0
},
"name" : "type_-1_name_-1",
"ns" : "test.person"
}
]
- 查看索引的总大小
db.getCollection('person').totalIndexSize();
结果
49152
删除索引
- 删除索引
db.COLLECTION_NAME.dropIndex("INDEX-NAME")
比如 type_-1_name_-1
- 删除所有的索引
db.COLLECTION_NAME.dropIndexes()
执行 SQL 查看执行计划
指定 name/type，查看执行计划。
基本使用功能：
db.getCollection('person').find({name:'MongoDB', type: 'database'}).explain();
结果:
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.person",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"$and" : [
{
"name" : {
"$eq" : "MongoDB"
}
},
{
"type" : {
"$eq" : "database"
}
}
]
},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"type" : -1.0,
"name" : -1.0
},
"indexName" : "type_-1_name_-1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [],
"name" : []
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"database\", \"database\"]"
],
"name" : [
"[\"MongoDB\", \"MongoDB\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : []
},
"serverInfo" : {
"host" : "c120a2890d51",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.4",
"gitVersion" : "f288a3bdf201007f3693c58e140056adf8b04839"
},
"ok" : 1.0
}
执行计划属性解释
返回结果包含两大块信息，一个是queryPlanner，即查询计划，还有一个是serverInfo，即MongoDB服务的一些信息。
那么这里涉及到的参数比较多，我们来一一看一下：
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| plannerVersion | 查询计划版本 |
| namespace | 要查询的集合 |
| indexFilterSet | 是否使用索引 |
| parsedQuery | 查询条件，此处为x=1 |
| winningPlan | 最佳执行计划 |
| stage | 查询方式，常见的有COLLSCAN/全表扫描、IXSCAN/索引扫描、FETCH/根据索引去检索文档、SHARD_MERGE/合并分片结果、IDHACK/针对_id进行查询 |
| filter | 过滤条件 |
| direction | 搜索方向 |
| rejectedPlans | 拒绝的执行计划 |
| serverInfo | MongoDB服务器信息 |
添加不同参数
explain() 也接收不同的参数，通过设置不同参数我们可以查看更详细的查询计划。
queryPlanner 默认
queryPlanner是默认参数，添加queryPlanner参数的查询结果就是我们上文看到的查询结果，so，这里不再赘述。
executionStats 最佳执行计划
executionStats 会返回最佳执行计划的一些统计信息，如下：
db.getCollection('person').find({name:'MongoDB', type: 'database'}).explain('executionStats');
最佳执行结果
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.person",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"$and" : [
{
"name" : {
"$eq" : "MongoDB"
}
},
{
"type" : {
"$eq" : "database"
}
}
]
},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"type" : -1.0,
"name" : -1.0
},
"indexName" : "type_-1_name_-1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [],
"name" : []
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"database\", \"database\"]"
],
"name" : [
"[\"MongoDB\", \"MongoDB\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : []
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 2,
"executionTimeMillis" : 1,
"totalKeysExamined" : 2,
"totalDocsExamined" : 2,
"executionStages" : {
"stage" : "FETCH",
"nReturned" : 2,
"executionTimeMillisEstimate" : 0,
"works" : 3,
"advanced" : 2,
"needTime" : 0,
"needYield" : 0,
"saveState" : 0,
"restoreState" : 0,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"docsExamined" : 2,
"alreadyHasObj" : 0,
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : 2,
"executionTimeMillisEstimate" : 0,
"works" : 3,
"advanced" : 2,
"needTime" : 0,
"needYield" : 0,
"saveState" : 0,
"restoreState" : 0,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"keyPattern" : {
"type" : -1.0,
"name" : -1.0
},
"indexName" : "type_-1_name_-1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [],
"name" : []
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"database\", \"database\"]"
],
"name" : [
"[\"MongoDB\", \"MongoDB\"]"
]
},
"keysExamined" : 2,
"seeks" : 1,
"dupsTested" : 0,
"dupsDropped" : 0,
"seenInvalidated" : 0
}
}
},
"serverInfo" : {
"host" : "c120a2890d51",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.4",
"gitVersion" : "f288a3bdf201007f3693c58e140056adf8b04839"
},
"ok" : 1.0
}
executionStats 参数介绍
这里除了我们上文介绍到的一些参数之外，还多了executionStats参数，含义如下：
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| executionSuccess | 是否执行成功 |
| nReturned | 返回的结果数 |
| executionTimeMillis | 执行耗时 |
| totalKeysExamined | 索引扫描次数 |
| totalDocsExamined | 文档扫描次数 |
| executionStages | 这个分类下描述执行的状态 |
| stage | 扫描方式，具体可选值与上文的相同 |
| nReturned | 查询结果数量 |
| executionTimeMillisEstimate | 预估耗时 |
| works | 工作单元数，一个查询会分解成小的工作单元 |
| advanced | 优先返回的结果数 |
| docsExamined | 文档检查数目，与totalDocsExamined一致 |
allPlansExecution
allPlansExecution 用来获取所有执行计划，结果参数基本与上文相同，这里就不再细说了。
执行 SQL
db.getCollection('person').find({name:'MongoDB', type: 'database'}).explain('allPlansExecution');
其他方法
explain() 本身
执行 sql
db.collection.explain().help()
结果如下
Explainable operations
.aggregate(...) - explain an aggregation operation
.count(...) - explain a count operation
.distinct(...) - explain a distinct operation
.find(...) - get an explainable query
.findAndModify(...) - explain a findAndModify operation
.group(...) - explain a group operation
.remove(...) - explain a remove operation
.update(...) - explain an update operation
Explainable collection methods
.getCollection()
.getVerbosity()
.setVerbosity(verbosity)
具体的方法
db.collection.explain().find().help()
日志结果
Explain query methods
.finish() - sends explain command to the server and returns the result
.forEach(func) - apply a function to the explain results
.hasNext() - whether this explain query still has a result to retrieve
.next() - alias for .finish()
Explain query modifiers
.addOption(n)
.batchSize(n)
.comment(comment)
.collation(collationSpec)
.count()
.hint(hintSpec)
.limit(n)
.maxTimeMS(n)
.max(idxDoc)
.min(idxDoc)
.readPref(mode, tagSet)
.showDiskLoc()
.skip(n)
.snapshot()
.sort(sortSpec)
IndexFilter
IndexFilter决定了查询优化器对于某一类型的查询将如何使用index，
indexFilter仅影响查询优化器对于该类查询可以用尝试哪些index的执行计划分析，查询优化器还是根据分析情况选择最优计划。
如果某一类型的查询设定了IndexFilter，那么执行时通过hint指定了其他的index，查询优化器将会忽略hint所设置index，仍然使用indexfilter中设定的查询计划。
IndexFilter可以通过命令移除，也将在实例重启后清空。
IndexFilter的创建
可以通过如下命令为某一个collection建立indexFilter
- 命令
db.runCommand(
{
planCacheSetFilter: <collection>,
query: <query>,
sort: <sort>,
projection: <projection>,
indexes: [ <index1>, <index2>, ...]
}
)
- 实例
db.runCommand(
{
planCacheSetFilter: "orders",
query: { status: "A" },
indexes: [
{ cust_id: 1, status: 1 },
{ status: 1, order_date: -1 }
]
}
)
上图针对orders表建立了一个indexFilter，indexFilter指定了对于orders表只有status条件（仅对status进行查询，无sort等）的查询的indexes。
Stage
类型
如explain.queryPlanner.winningPlan.stage和explain.queryPlanner.winningPlan.inputStage等。
文档中仅有如下几类介绍
COLLSCAN
全表扫描
IXSCAN
索引扫描
FETCH
根据索引去检索指定document
SHARD_MERGE
将各个分片返回数据进行merge
但是根据源码中的信息，个人还总结了文档中没有的如下几类(常用如下，由于是通过源码查找，可能有所遗漏)
SORT
表明在内存中进行了排序（与老版本的scanAndOrder:true一致）
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时的stage返回
COUNT_SCAN
count使用了Index进行count时的stage返回
SUBPLA
未使用到索引的$or查询的stage返回
TEXT
使用全文索引进行查询时候的stage返回
PROJECTION
限定返回字段时候stage的返回
聚合查询
对于聚合的查询
{ aggregate: "xxx",
pipeline: [ { $unwind: "$xxx" },
{ $match: { key1: "value1", key2: "value2", merId: "xxx", time: { $gt: 20190701000000000, $lte: 20190701143451346 } } },
{ $group: { _id: "xxx", totalAmount: { $sum: "xxx" } } } ] }
不同的查询计划方式
- 直接
db.getCollection('xxx').aggregate(XXX).explain()
可以看到命中的索引
- 使用 find
但是下面的语句，却是全文扫描。
db.getCollection('xxx').aggregate(XXX).explain()
mongoTempalate
对于 redis 提供的模板，直接使用 mongoTempalate.executeCommand(XXX) 经验证是可以命中索引的。
参考资料
- 执行计划
MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())
MongoDB干货系列2-MongoDB执行计划分析详解（1）
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