MongoDB索引操作和执行计划Explain()详解 - ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

{
"_id" : ObjectId("63ec5a971ddbe429cbeeffe3"), // object id
"car_type" : "Gett", // string
"date" : ISODate("2016-04-01T00:00:00.000+0000"), //ISODate
"trips" : 0.0, // number
"monthly" : "NA", // string
"parent_type" : "Ride-hailing apps", // string
"monthly_is_estimated" : true, // boolean
"geo" : { // object
"$concat" : [ // array
"$parent_type",
"$grouping"
]
}
}

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db.Collection.getIndexs();

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[ // 返回一个数组，内容是所有索引
{
"v" : 2.0, // 索引版本，可忽略
"key" : { // 索引加在哪个字段，以及排序
"_id" : 1.0 // _id 是字段， 1.0是正序（升序）， -1.0是倒序（倒序）
},
"name" : "_id_" // 索引名，如果添加的时候没有指定，Mongo会自动生成。
}
]

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db.collection.createIndex(keys, options)
// 组合索引
db.collection.createIndex( { <field1>: <type>, <field2>: <type2>, ... } ) // 其中 <fieldN>是字段名 <typeN>是排序
注意：3.0.0 版本之前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()。 5.0之后ensureIndex() 已被移除。

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// 创建单字段索引
db.dailyTrip.createIndex({"car_type":1});
// 返回结果
{
"numIndexesBefore" : 1.0, // 新建索引前的索引数
"numIndexesAfter" : 2.0, // 新建索引后的索引数
"createdCollectionAutomatically" : false, // 一般情况下，如果该集合存在，这里就是返回false。如果指定的集合不存在，MongoDB 默认情况下会自动创建该集合，并在该集合上创建索引，此时返回true。
"ok" : 1.0 // 创建结果 1.0则是成功。返回0则说明报错了。
}
// 如果创建的字段的索引已经存在，则返回如下
{
"numIndexesBefore" : 2.0,
"numIndexesAfter" : 2.0,
"note" : "all indexes already exist", // 提示已经存在
"ok" : 1.0
}
// 创建复合索引
db.dailyTrip.createIndex({"parent_type":1, "car_type":1})
// 也可以指定自定义索引名
db.dailyTrip.createIndex({"parent_type":1, "car_type":1}, { name: "inx_parantType_carType" }) // 这里自己试验
// 来自官方文档 https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/command/createIndexes/

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删除指定集合中所有索引：
db.collection.dropIndexes();
删除指定集合中的具体索引：
db.collection.dropIndex("索引名称");

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// 删除指定索引
db.dailyTrip.dropIndex("car_type_1");
// 返回结果
{
"nIndexesWas" : 3.0, // 指示在删除索引之前集合中存在的索引数量。
"ok" : 1.0
}
// 删除所有，自行尝试。注意，主键_id的索引是不会也不能被删除的。
db.collection.dropIndexes();

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语法
// 普通的语句，直接在语句后面加上explain，也可以挪到find的前面。
db.collection.find({}).explain(<optional verbosity mode>);
// 对聚合pipeline的执行计划分析，explain放前面
db.collection.explain(<optional verbosity mode>).aggregate([]);
<optional verbosity mode> 是可选的输出模式。
如果什么都不写，比如 db.collection.find({"name"”":"onepiece"}).explain(); 那么mongo会走默认模式 "queryPlanner"。
如果要指定模式，则直接加上，比如 db.collection.find({"name"”":"onepiece"}).explain("executionStats")

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db.getCollection("dailyTrip").explain().find({"parent_type":"Ride-hailing apps"}, { _id:0});

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{
"explainVersion" : "1", // 执行计划的版本，可以忽略
"queryPlanner" : { // queryPlanner，就是执行计划。这部分重点看
"namespace" : "test.dailyTrip", // 就是collection和所在db
"indexFilterSet" : false, // 是否设置了索引过滤器集合，Filter决定了查询优化器对于某个查询将如何使用索引
"parsedQuery" : { // 经过解析后的query内容。
"parent_type" : {
"$eq" : "Ride-hailing apps"
}
},
"queryHash" : "8B8C334A", // 查询的哈希值，
"planCacheKey" : "F910A33F", // 查询执行计划的缓存键
"maxIndexedOrSolutionsReached" : false, // 是否已达到最大索引【或】解决方案的限制。跳过
"maxIndexedAndSolutionsReached" : false, // 表示是否已达到最大索引【和】解决方案的限制。跳过
"maxScansToExplodeReached" : false, // 是否已达到最大扫描数的限制。跳过
"winningPlan" : { // 这个很关键，这里是最后底层选择的执行计划。
"stage" : "PROJECTION_DEFAULT", // stage 是指步骤可以由stage名称看到具体做了什么。 projection是应用投影操作，选择所需的字段
"transformBy" : { // 具体投影内容跳过
"_id" : 0.0
},
"inputStage" : { // 执行阶段的子阶段，这里是一个FETCH的子过程
"stage" : "FETCH", // FETCH是从索引中获取文档数据。
"inputStage" : { // 其中一个阶段，具体操作。这里面的东西是重点要看的。
"stage" : "IXSCAN", // 这里是说使用索引进行扫描，通常表示优化的查询。
"keyPattern" : { // 表示下面的索引字段的排列方式，1.0正序，-1.0倒序。
"parent_type" : 1.0,
"car_type" : 1.0
},
"indexName" : "parent_type_1_car_type_1", // 用到的索引名称
"isMultiKey" : false, // 是否为多键索引。如果为 true，表示索引包含数组值
"multiKeyPaths" : { // 如果索引是多键索引，这个属性将会包含索引中包含数组值的字段路径。本例中的索引不是多键索引，因此下面的字段为空数组。
"parent_type" : [
],
"car_type" : [
]
},
"isUnique" : false, // 是否为唯一索引
"isSparse" : false, // 是否为稀疏索引
"isPartial" : false, // 是否为部分索引
"indexVersion" : 2.0, // 索引版本
"direction" : "forward", // 索引的遍历方向
"indexBounds" : { // 当前查询具体使用的索引
"parent_type" : [
"["Ride-hailing apps", "Ride-hailing apps"]"
],
"car_type" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
}
}
}
},
"rejectedPlans" : [ // 底层优化器拒绝的计划，没有执行的计划。
]
},
"command" : { // 语句具体涉及到的命令、collection、DB
"find" : "dailyTrip", // 表名从哪个collection中查找
"filter" : { // 哪个阶段，这里就是过滤
"parent_type" : "Ride-hailing apps"
},
"projection" : { // 投影控制要返回的字段
"_id" : 0.0
},
"$db" : "test" // 库
},
"serverInfo" : { // 服务器信息
"host" : "onepiece-pc", // mongo的示例主机名称
"port" : 27017.0, // 端口
"version" : "5.0.9", // mongodb的版本
"gitVersion" : "6f7dae919422dcd7*****************1ad00e6" // 这里是git版本，这里无关紧要，我脱敏了。
},
"serverParameters" : { // 服务器的参数，各种缓存大小、最大阈值设置，暂时和我们这里说的内容无关，跳过。
"internalQueryFacetBufferSizeBytes" : 104857600.0,
"internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes" : 104857600.0,
"internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes" : 104857600.0,
"internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes" : 104857600.0,
"internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes" : 104857600.0,
"internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS" : 0.0,
"internalQueryMaxAddToSetBytes" : 104857600.0,
"internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes" : 104857600.0
},
"ok" : 1.0
}

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db.getCollection("dailyTrip").find({"parent_type":"Ride-hailing apps"}, { _id:0}).explain("executionStats");

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{
"explainVersion" : "1",
"queryPlanner" : {
// ... 同上，省略。
"parsedQuery" : {
// ... 同上，省略。
},
// ... 同上，省略。
"winningPlan" : {
// ... 同上，省略。
}
"rejectedPlans" : [
// ... 同上，省略。
]
},
"executionStats" : { // 重点留意这里面的内容
"executionSuccess" : true, // 执行结果
"nReturned" : 23010.0, // 返回的文档数
"executionTimeMillis" : 70.0, // 执行耗时 ms
"totalKeysExamined" : 23010.0, // 扫描了的索引总数
"totalDocsExamined" : 23010.0, // 总的扫描文档数
"executionStages" : { // 执行stage 里面会有具体每个stage的详细
"stage" : "PROJECTION_DEFAULT", // 阶段类型
"nReturned" : 23010.0,
"executionTimeMillisEstimate" : 10.0, // 预估执行时间 ms
"works" : 23011.0, // 阶段中扫描任务数
"advanced" : 23010.0, // 阶段中向上提交数量
"needTime" : 0.0, // 阶段中定位索引位置所需次数
"needYield" : 0.0, // 阶段中获取锁等待时间
"saveState" : 23.0, // ：表示在查询执行过程中，保存中间状态所花费的时间 ms
"restoreState" : 23.0, // 表示在查询执行过程中，恢复之前保存的中间状态所花费的时间 ms
"isEOF" : 1.0, // 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
"transformBy" : { // 表示查询计划是否使用了投影操作来转换结果
"_id" : 0.0
},
"inputStage" : { // 执行阶段的子阶段，这里是一个fetch的子过程
"stage" : "FETCH", // 内容差不多
"nReturned" : 23010.0,
"executionTimeMillisEstimate" : 4.0,
"works" : 23011.0,
"advanced" : 23010.0,
"needTime" : 0.0,
"needYield" : 0.0,
"saveState" : 23.0,
"restoreState" : 23.0,
"isEOF" : 1.0,
"docsExamined" : 23010.0,
"alreadyHasObj" : 0.0,
"inputStage" : { // 子阶段，ixscan子过程
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : 23010.0,
"executionTimeMillisEstimate" : 4.0,
"works" : 23011.0,
"advanced" : 23010.0,
"needTime" : 0.0,
"needYield" : 0.0,
"saveState" : 23.0,
"restoreState" : 23.0,
"isEOF" : 1.0,
"keyPattern" : {
"parent_type" : 1.0,
"car_type" : 1.0
},
"indexName" : "parent_type_1_car_type_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"parent_type" : [
],
"car_type" : [
]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2.0,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"parent_type" : [
"["Ride-hailing apps", "Ride-hailing apps"]"
],
"car_type" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
},
"keysExamined" : 23010.0,
"seeks" : 1.0,
"dupsTested" : 0.0,
"dupsDropped" : 0.0
}
}
}
},
"command" : { // ... 同上，省略。
},
"serverInfo" : { // ... 同上，省略。
},
"serverParameters" : {// ... 同上，省略。
},
"ok" : 1.0
}

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// 调用explain("allPlansExecution")， allPlansExecution 模式，执行所有的方案，并输出结果。
db.getCollection("dailyTrip").find({"parent_type":"Ride-hailing apps"}, { _id:0}).explain("allPlansExecution");

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{
"explainVersion" : "1",
"queryPlanner" : {
"namespace" : "test.dailyTrip",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"parent_type" : {
"$eq" : "Ride-hailing apps"
}
},
"maxIndexedOrSolutionsReached" : false,
"maxIndexedAndSolutionsReached" : false,
"maxScansToExplodeReached" : false,
"winningPlan" : {
// ... 同上，省略。
},
"rejectedPlans" : [
// ... 同上，省略。
]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 23010.0,
"executionTimeMillis" : 68.0,
"totalKeysExamined" : 23010.0,
"totalDocsExamined" : 23010.0,
"executionStages" : {
// 这里的executionStage和2.2的executionStats中的executionstages一样，参考那里。
},
"allPlansExecution" : [ // 重点：allPlansExecution 如果有其他执行计划，那么会在这里把执行统计结果放出来。
]
},
"command" : {// ... 同上，省略。
},
"serverInfo" : {// ... 同上，省略。
},
"serverParameters" : {// ... 同上，省略。
},
"ok" : 1.0
}

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