MongoDB查询计划explain

MongoDB查询计划explain

MongoDB 中的 explain() 函数可以帮助我们查看查询相关的信息，这有助于我们快速查找到搜索瓶颈进而解决它。整体来说，explain() 的用法和 sort()、 limit() 用法差不多，不同的是 explain() 必须放在最后面。

MongoDB查询计划explain详解

语法

db_name.table_Name.find({query}).explain(cond)

参数

名称	描述
db_name	数据库名
table_Name	集合名
query	查询条件
cond	查询计划所使用的参数

返回值

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，见下表
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

stage说明

参数	含义
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

Sort阶段

如果 MongoDB 可以使用索引扫描来获取请求的排序顺序，则结果将不包括 SORT 阶段。 否则，如果 MongoDB 无法使用索引进行排序，则解释结果将包括 SORT 阶段。

在 MongoDB 3.0 之前，cursor.explain() 返回 scanAndOrder 字段以指定 MongoDB 是否可以使用索引顺序返回排序结果。

explain希望看到的阶段

1. Fetch+IDHACK
2. Fetch+ixscan
3. Limit+（Fetch+ixscan）
4. PROJECTION+ixscan
5. SHARDING_FILTER+ixscan
6. COUNT_SCAN

explain不希望看到的阶段

1. COLLSCAN（全表扫描）
2. SORT（使用sort但是无index）
3. 不合理的SKIP
4. SUBPLA（未用到index的$or）
5. COUNTSCAN

案例

我们首先，使用 mongo 命令，连接上数据库，具体命令如下：

mongo

如下图所示：

现在，我们使用 use 命令，切换到 haicoder 数据库，具体命令如下：

use haicoder

现在，我们使用 insert 插入四条记录，具体命令如下：

db.haicoder.insert([    
    {id:1, "url" : "haicoder.net/c", "score" : 100 },
    {id:2, "url" : "haicoder.net/cpp", "score" : 90 },
    {id:3, "url" : "haicoder.net/golang", "score" : 80 },
    {id:4, "url" : "haicoder.net/java", "score" : 60 }
]);

执行完毕后，此时，如下图所示：

我们看到，此时提示我们成功插入了多条记录，现在，我们使用 find 查询并查看执行计划，具体命令如下：

db.haicoder.find({score:80}).explain();

执行完毕后，此时，如下图所示：

我们看到，这里并没有使用任何索引，因为返回的 indexFilterSet 字段的值为 false，并且 stage 为 COLLSCAN 即全表扫描了。现在，我们创建一个索引，具体命令如下：

db.haicoder.createIndex({score:1})

执行完毕后，此时如下图所示：

现在，我们再次查询，此时，如下图所示：

我们看到，此时是使用了索引去检索文档，返回的 stage 为 FETCH。

MongoDB查询计划explain总结

MongoDB 中的 explain() 函数可以帮助我们查看查询相关的信息，这有助于我们快速查找到搜索瓶颈进而解决它。整体来说，explain() 的用法和 sort()、 limit() 用法差不多，不同的是 explain() 必须放在最后面。